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1、 September 2023,IDC#CHC50428523 市场份额 中国 AI 赋能的工业质检解决方案市场份额，2022：差异化竞争日益凸显 Wency Yang Yuri Cui IDC 市场份额图市场份额图 图图 1：中国中国 AI 赋能的赋能的工业质检解决方案市场份额概况，工业质检解决方案市场份额概况，2022 注：2022 年厂商份额（%），收入（百万美元），增长率（%）；解决方案包括支撑业务开展的应用软件及其定制化部署实施服务，不包括硬件。来源:IDC,2023 2023 IDC#CHC50428523 2 执行概要执行概要 制造业作为国民经济的重要组成部分，在国家的繁荣与稳定

2、方面起着至关重要的作用。为了实现制造业的智能化升级和跨越式发展，底层问题亟待解决。工业互联网是支撑工业制造业转型的重要技术组成方案，加快核心技术产品攻关，如人工智能（AI）在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。同时，随着工业制造的需求越来越多，传统方式已无法满足企业需求，工业质检等方案的升级是必然趋势。IDC 定义的 AI 赋能的工业质检是利用基于深度学习等 AI 技术的视觉检测技术，在工业生产过程中，对产品图像进行视觉检测，从而帮助发现和消除缺陷。基于 AI 视觉技术进行人的行为检测识别、视频巡检等应用，不属于本报告讨论的工业 AI 质检范畴。工业 AI 质检技术凭借工业互联网体系中

3、丰富的数据、算法和算力资源，结合云边端等技术手段，成为推动工业生产数字化转型的重要驱动力。市场规模市场规模：2022 年工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为 2.7 亿美元，较 2021 年增长了 27.4%，从增长趋势来看，2022 年受到疫情影响，增长趋势有所放缓，但对比其他 AI 市场仍然属于相对较高的水平。从行业角度来看 3C 依旧占据半壁江山，在总市场中占比达到 53.1%，汽车、轻工消费品紧随其后，占比分别为 18.6%、13.4%。IDC 预计，2026 年中国工业 AI 质检整体市场将达到 13.35 亿美元。目前现状：目前现状：2022 年开始头部厂商更加有所侧重地选

4、择有经验和沉淀的细分行业和场景开展深耕，并利用自身优势基于工业 AI 视觉平台打造完整的解决方案，同时在原有细分行业有序进行规模化的复制，由此取得稳定的收入增长。也有不少新的玩家包括检测设备商和行业系统集成商（SI），进入市场进行跑马圈地，所以 IDC 也观察到该市场竞争态势日趋激烈。行业市场 3C 和动力电池、汽车等仍然是市场的核心需求方向，需求旺盛。同时，在装备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等新行业新场景的应用仍在继续涌现，这些领域对产品质量和安全的要求同样严格，AI 质检的应用为它们提供了重要的技术支持。从技术的角度来看，目前大模型+工业质检已有商业化落地案例，2022 年矿业基于视

5、觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。在 3C 电子行业，已有技术厂商利用大模型对电路板进行高精度的检测，确保产品的可靠性。在轻工消费的纺织行业中，通过大模型实现对面料瑕疵的精准识别，提高产品的质量。未来趋势：未来趋势：随着检测设备供应商和行业系统集成商的不断进入，产品智能化水平不断提高，AI 厂商的市场份额逐渐受到挤压。一些过去专注于 AI 质检的大型企业和创业公司正在逐步转型或退出市场，市场竞争格局正在发生变化。未来，AI 厂商是否能够凭借 AI 质检平台持续占据一席之地仍未可知。深入挖掘行业，发现新的技术应用场景，利用大模型、AIGC 等新技术提高工业质检精度，可能是突围的重要途径之一

6、。本 IDC 研究对 2022 年中国 AI 赋能的工业质检解决方案市场的规模、厂商份额、市场现状及未来趋势进行了分析。IDC 中国人工智能高级分析师杨雯表示：“2022 年中国 AI 赋能的工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为 2.7 亿美元，受到疫情影响，较 2021 年增长了 27.4%，增速有所放缓。3C、汽车和轻工消费仍然是 AI 工业质检的主要行业。面对 AI 技术的不断突破和新的玩家持续涌现，工业质检技术厂商需要重点关注技术创新、垂直领域深耕，不断提升产品和服务质量，以保持竞争优势，并取得更多市场份额。”给技术提供商的建议给技术提供商的建议 AI 赋能的工业质检是一个具有

7、潜力的发展中市场，为行业提供了巨大的想象空间。为了更好地支持技术提供商抓住市场机会，IDC 提供如下建议：2023 IDC#CHC50428523 3 强化强化 A AI I 视觉平台视觉平台能力，加速能力，加速工具打造工具打造：利用自身优势，拉动平台体系建设，打造完整解决方案。关注用户需求，积极收集反馈，不断优化平台功能。并持续推动技术和算法升级，以保持在该领域的领先地位。聚焦聚焦细分细分行业，在行业中持续行业，在行业中持续拓展应用场景拓展应用场景，明晰明晰 A AI I 盈利策略盈利策略：从市场覆盖广度到细分行业深耕，需要凭借自身知识沉淀，发展行业应用深度，在头部行业（3C、汽车、轻工消费

8、等）进行规模化复制。另外，除了传统行业，光伏、锂电池等行业也需要布局拓展行业应用，将碎片化的生产链进行梳理，了解不同场景下的需求和挑战，为客户提供定制化解决方案，挖掘应用潜力，明确营收目标，通过清晰的战略规划推动自身市场规模扩张。持续关注市场持续关注市场竞争竞争变化，变化，提前布局：提前布局：市场竞争加剧，新的玩家不断涌入，检测设备商和行业系统集成商（SI）以及创新企业进入市场，凭借其客户、产品、战略优势有突出重围的可能性，软件厂商应围绕差异化竞争优势筑建壁垒，注重新技术融合。关注政策，强化数据安全能力关注政策，强化数据安全能力：企业需要严格遵守相关的法律法规和行业规范，如中华人民共和国网络安

9、全法、个人信息保护法等。确保用户数据的保密性和完整性，为用户提供可信赖的解决方案。建立完善的数据安全管理制度，明确数据采集、处理和存储的流程和规范。通过建立数据安全管理制度，企业可以确保数据的处理和存储符合规范，避免数据泄露、篡改等安全问题。通过以上建议，工业质检技术厂商可以更好地满足客户需求，提高产品质量和技术竞争力，实现可持续发展。市场份额市场份额 根据技术提供商主要提供的产品与服务类型，IDC 在 2022 年将 AI 赋能的工业质检解决方案市场聚焦在为用户提供“软件+服务”的解决方案市场，摄像头、质检仪、光学硬件设备等暂不计入。IDC 连续四年追踪 AI 工业质检市场，2022 年市场

10、增长在疫情的影响下有所放缓，增速从 2021 年的48.4%下降到 27.4%。但 AI 质检在行业的应用规模化复制的趋势仍在，并且伴随着大模型的应用落地，未来工业 AI 质检市场增速有望回升。2022 年 AI 工业质检市场竞争进一步激烈，更多设备商、系统集成商、创业公司等进入市场，百度智能云、创新奇智、腾讯云、微亿智造和阿丘科技等凭借在各自细分领域的持续积累，占据了市场领先位置，CR5 厂商市场份额达到了 44.7%，相对来说市场集中度不高。2022 年主要的中国 AI 赋能的工业质检解决方案（仅包含软件和服务）厂商的市场份额如表 1 所示。表表 1 中国工业质检解决方案市场份额概况，中国

11、工业质检解决方案市场份额概况，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）百度智能云 28.6 10.6 创新奇智 28.1 10.4 腾讯云 27.3 10.2 微亿智造 19.6 7.3 阿丘科技 16.6 6.2 其他厂商 148.5 55.3 2023 IDC#CHC50428523 4 表表 1 中国工业质检解决方案市场份额概况，中国工业质检解决方案市场份额概况，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）总计 268.6 100.0 来源:IDC,2023 子市场：子市场：中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检市场份额工业质检市场份额

12、从行业来看，通信和电子制造、汽车及零部件、消费品和原材料 4 个行业中很多场景实现了规模化复制，需求也相对旺盛，构成目前市场主要应用行业。其中钢铁行业受限于行业自身不景气，市场占比有所缩减，3C 行业的持续需求增长使行业在整体市场占比中进一步提升。2022 年，AI 质检仍有不少新行业和新应用场景出现，例如装备制造、包装印刷、食品饮料等。具体应用行业分布如图2 所示。图图 2 AIAI 工业质检工业质检解决方案解决方案应用行业分布情况应用行业分布情况，2 2022 022 来源:IDC,2023 2022 年 AI 工业质检 3C 行业市场规模达 1.4 亿美元，如表 2 所示，腾讯云、创新奇

13、智、阿丘科技处于头部位置。2023 IDC#CHC50428523 5 其中，腾讯云从 3C 锂电池向其他行业延伸，主要深耕平台算法，并通过应用带动 TI 平台的落地，凭借其完善的平台功能优势在工业质检最大的行业子市场拔得头筹。创新奇智在“技术产品”+“行业场景”双轮驱动模式下按照“点-线-面”的业务拓展路径，2022 年在行业复制和扩张方面都取得了不错的成绩。阿丘科技则一直围绕工业软件进行深耕，在 3C 行业专注于解决复杂的工业检测问题（工业 AI 视觉）及智能分析服务，市场规模表现良好。着眼未来，手机、PCB 以及半导体面板等检测市场依旧是竞争最激烈的领域之一，而汽车及零部件在工业方面有异

14、军突起之势，有望在未来几年成为增长新动力。同时由于 AI 技术的发展，大模型、AIGC 等技术也将持续赋能工业领域，推动商业模式的变革。表表 2 中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检工业质检市场份额市场份额，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）腾讯云 18.7 13.1 创新奇智 16.8 11.8 阿丘科技 10.0 7.0 康耐视 9.8 6.9 其他厂商 87.3 61.2 总计 142.6 100.0 来源:IDC,2023 图图 3 中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检市场份额工业质检市场份额，2022 来源:

15、IDC,2023 2023 IDC#CHC50428523 6 哪些厂商塑造了这一年？哪些厂商塑造了这一年？百度智能云百度智能云 百度智能云依托于融合了大模型技术的新开物解决方案，构建了敏捷智能的工业智能应用。百度智能云已累积超过 280 个工业解决方案，沉淀了 4.3 万个工业模型，已在全国 18 个区域或园区落地。针对数字化进程迅猛的汽车行业，百度智能云还首次发布汽车云，通过集团云、网联云、供应链协同云三朵云结合，构成从制造到销售运行的一套服务汽车企业的完整载体。在工业质检产品线方面，百度智能云提供完备端到端的解决方案。首先从平台侧来看，百度智能云拥有工业视觉智能平台，集百度自研的 AI

16、算法、模型和各类硬件算力为核心，提供全流程“0”代码的模型训练、模型优化与模型预测服务，并配备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发、模型管理和项目管理等 AI 工具。在质检、巡检等工业视觉场景中，帮助工业生产和制造业客户通过 AI应用实现降本增效。另外，飞桨是百度自研的深度学习框架，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。在硬件产品侧，百度智能云支持丰富的 AI 芯片类型，包括百度自研的昆仑芯片以及行业多规格的主流数据中心级 GPU，以满足不同场景、不同性价比的识别、推理需求。此外，百度智能云还提供高性能训练机、工业级预测机、边缘算力设备、轻量级智能相机、AR 智能眼镜等硬件产

17、品。解决方案层面，百度智能云工业 AI 质检解决方案深耕汽车整车及零部件和以化纤、钢铁为代表的原材料等 15 个规模化行业，已覆盖 100 多个场景，服务首钢、宝武、恒逸、一汽等知名企业。在汽车行业，广汽本田总装车间里，一辆车的全车车灯质检，需检查 22 个点位，处理120 多张图，这套工序使用 AI 完成仅需 1 秒，准确率高达 99%。在化纤行业，恒逸集团车间里，开物的 AI 质检设备检验 1 个丝锭只需 2.5 秒，效率比人工提高 70%。创新奇智创新奇智 创新奇智成立于 2018 年 2 月，是中国快速发展的企业级 AI 解决方案提供商。公司在“技术产品”+“行业场景”双轮驱动模式下，

18、致力于为企业提供 AI 产品及解决方案，包括 AI 平台、算法、软件及 AI 赋能设备，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。截至 2022 年底，创新奇智形成以山东青岛为总部，落地全国 12 个城市，下设多家子公司的全面布局。创新奇智自研面向行业应用的“MMOC 人工智能技术平台”和“AInnoGC 工业大模型平台”。除平台性技术外，针对制造业应用需求打造核心算法，创新奇智建立智能算法引擎，降低模型生产成本，为智能制造领域的模型应用提供关键算法能力。例如，针对制造业样本数据不足的问题，创新奇智深入研究小样本学习算法，打造涵盖从数据标注、算法应用到跨领域迁移的全系列小样本学习算法，建立

19、AI 工业视觉领域的技术优势。在大模型浪潮下，创新奇智工业大模型基于行业或企业内部的业务数据知识而打造，可以让不同细分行业或企业都拥有基于自身数据的 AI 生成能力，比如内容生成、智能问答、多轮对话、推理能力、代码生成等，可以快速把 AIGC 的能力带到以制造业为主的垂类场景中，比如交互式 BI、智能产线设计、跨场景的质量检测、交互式故障诊断、人员培训、人机互动等领域。在行业方面，创新奇智在工业领域深耕，重点发力在钢铁冶金、面板半导体、3C 高科技、汽车装备、能源电力、食品饮料和新材料、智造实训，按照“点-线-面”的业务拓展路径，实现 1*N 复制和 1+N 扩张，致力于长期可持续增长。在面板

20、半导体的生产过程中，创新奇智研发的面板玻璃质量检测解决方案可以针对客户不同产线，以及随时间不断变化的缺陷模式，灵活快速地调整检测算法和方案，从而保障小于 0.1%的误检率以及小于 0.01%的漏检率。腾讯云腾讯云 腾讯云聚焦于软硬一体 AI 外观质检解决方案，其工业质检解决方案服务了众多企业项目，积累了丰富的落地经验，打磨出成熟的落地方案，在落地流程上也有所沉淀。在产品方面，依托腾讯云及优图实验室开发计算成像（多图融合、多图深度恢复）、光度立体成像等多项技术能力，及 NCNN、TNN 等深度学习加速框架的支持，腾讯云构建起包括腾讯云 TI 平台、腾讯云工业质检训练平台、腾2023 IDC#CH

21、C50428523 7 慧飞瞳一体机在内的 AI 视觉检测产品矩阵，打造覆盖工业质检全流程，软硬一体的技术解决方案，在降低企业内部人力成本的同时，提升产品缺陷识别效率及准确度。在技术能力上，针对工业之间的模型基于自研 Angel 训练和前向推理框架实现模型训练和推理的加速，训练加速比提升了 43%，推理加速比提升了 100%。在赋能企业研发人员规模化进行 AI 应用的过程中，腾讯云打造出全栈式机器学习平台 TI 平台，帮助研发人员提高 AI 应用开发、调试效率，具体而言，在一站式的平台上打通标注、建模、调优、封装、服务发布全流程，辅助客户做数据可视化与统一纳管，提供可视化与低码建模工具降低 A

22、I 建模与调试的门槛，并通过自研 Angel 加速套件，在模型训练与推理过程中提供加速能力，提升算力利用率。与此同时，针对工业大规模边缘推理场景，TI 平台对云边端协同功能进行了特别的优化，既可以一键批量进行边缘服务发布与更新，也可以对边缘设备进行统一纳管，在中心侧监控边缘设备的运行状态与运行的应用版本，提升大规模 AI 应用的运维效率。在 AI 外观质检应用开发与运维过程中，腾讯云针对工业质检这一垂直领域特别打造了工业质检训练平台（TI-AOI），协助开发人员零代码快速构建 AI 质检应用，并提供可视化运营工具方便现场监控与运维。具体而言，开发人员可使用 TI-AOI 训练模块输出 AI 质

23、检算法，在质检设备上部署运营模块，可快速交付 AI 质检项目。TI-AOI 工业质检训练平台支持缺陷定义、算法训练及调优，创新性地打造了根据需求匹配 PPL、点位自动校准、PPL 详情展示、后处理策略可视化调整等功能，能同时支持单材质与多材质产品的质检需求。腾讯云重点聚焦 3C 电子及新能源等行业，在 2022 年拓展了锂电池部件、光伏以及新材料等场景应用。目前，在工业 AI 质检场景中，腾讯云打造了超过 20 多个细分领域外观检测的解决方案，年累计交付超过 200 台外观检测系统，单一客户累计完成超过 2000 万件产品外观检测，为这些企业的产品质量检测自动化、智能化升级带来了质的飞越。同时

24、携手合作伙伴，打造了面向多个场景的外观检测解决方案，助力富驰、宁德时代等客户每年节省超千万支出，助力企业实现降本增效。微亿智造微亿智造 微亿智造成立于 2018 年，多年来深耕工业制造领域数智化转型升级相关技术研发和应用。公司以工业人工智能+机器视觉为主线，提供“眼、手、脑、云”全栈式解决方案，走通了工厂智能化柔性生产的最后一公里，助力制造业数智化转型升级。在整套解决方案中，微亿智造以视觉 AI 为技术基底，跨领域融合多种技术，从感知（眼）切入场景、沉淀数据，机器人智能控制（手）、训练模型（脑），通过云端灵活算力的调用，实现对质检的统一工程化改造，以满足工厂现场应用点上的需求。“眼”，指的是微

25、亿智造自研的图像感知技术与可组合光学成像系统，捕捉缺陷，突破高反光、透明等复杂表面检测行为瓶颈，检测精度达到微米级别。“手”，即机器人智能控制，在复杂的场景、背景下能够做到机器人自主运动规划，无需人工调试，并且具备自主学习人的调试经验，以更快的速度生成检测方案，实现柔性部署。“脑”是更贴合离散制造需求的多任务学习和小样本训练技术，基于多模态开发以及行业的缺陷数据积累形成预训练模型，降低对于样本数据的需求，也进一步提升部署速度。“云”为“脑”提供算力支撑，为上层技术提供基础环境。2023 年针对国内工厂普遍存在的多品种、小批量的生产情况，为全面加速标准化产品项目的落地，正式对外公布标准化产品工小

26、匠和灵系列，可以克服各种不同表面材质的工况，做到快速上线和柔性切换。同时，进一步深耕新能源、汽车制造、医疗器械等行业，发掘并深入应用场景，打造行业标机，并且全面增加推广渠道，增加标机渠道代理商，增加移动、联通、京东等合作渠道，自上而下打开市场空间，通过标准化和模块化合作的方式配合产业链上下游企业进行资源整合，外加灵活的可租可售商业模式，进一步降低企业导入智能化数字化的难度。集成多种工业能力到标准产品上，以最佳的实施成本打开市场是微亿智造的目标。阿丘科技阿丘科技 阿丘科技自 2017 年成立以来，一直致力于打造领先的工业 AI 视觉平台，并专注于解决复杂的工业检测问题（工业 AI 视觉）及智能分

27、析服务。从产品和解决方案角度来看，阿丘科技已经推出了智能工业视觉平台 AIDI、云端 AI 平台 NexSight、AI 智能相机 EVS 以及垂直行业 AI 解决方案。2023 IDC#CHC50428523 8 阿丘科技 AIDI（Artificial Intelligent Defect Inspection）是基于深度学习的工业视觉软件平台，赋能多种工业应用场景，有效解决复杂缺陷的定位识别、缺陷检测、分类定级及字符识别等问题，具有强大的兼容性。AIDI 内置多种应用模块，无需编程，帮助用户快速构建和迭代模型，满足不同业务场景下的差异化需求，助力产业智能化升级。软件主要包括四大核心功能模

28、块（定位、分割、检测和分类）以及 OCR 字符识别工具包，最新突破的非监督学习功能，可以满足缺陷难收集的场景下的检测需求。NexSight 系列，是构建在云端的工业 AI 视觉平台，大大降低长尾市场的使用门槛和导入成本，提供 AI 模型构建、算力集中管理、数据云存储、质量数据管理等能力，广泛适用于工业领域各类视觉检测场景。2023 年阿丘最新发布了一体式智能硬件产品深度学习智能相机 EVS-SC200，该产品高度集成阿丘自研 AI 算法、软件和硬件，满足采图/传输/推理/通信的一站式需求，有效解决简单至复杂的 OCR、装配检查、计数、外观检测、分类等产线在线检测问题。在解决方案方面，阿丘科技为

29、原始设备制造厂商（OEM）提供 AI 算法模块及工业 AI 检测视觉系统等模块，也面向部分终端客户提供完整的 AI 解决方案。目前其软件产品已广泛应用于消费电子、汽车、新能源、医药、电路半导体等行业场景，部署上线数百家工厂，其中包括数十家先进制造业标杆企业，并为自动化系统提供商、行业系统集成商等提供服务。市场环境市场环境 重大市场变化重大市场变化 AI 工业质检技术在 2022 年取得了显著的进步和发展。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，预计未来这一领域还将继续保持快速发展的趋势，具体来说 2022 年主要变化如下：探究预训练大模型在工业质检领域的融合应用：探究预训练大模型在工业质检领域的融

30、合应用：预训练大模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著成就，而在 2022 年，技术厂商开始尝试将其应用于工业质检领域。通过使用预训练的模型，AI 可以在质检任务中学习更丰富的特征表示和模式，从而提高质检的准确性和鲁棒性。同时，随着算法模型的不断升级，工业质检领域的图像识别和缺陷检测能力也得到了显著提升。AI 系统能够更准确地检测和分类产品的缺陷，从而提高生产线上的质检效率，降低不良品率。从技术角度来看，工业质检领域迎来了一轮新的浪潮。在过去 2年，已经有不少试点，并在 2022 年首次实现了商业落地，例如矿业基于视觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。市场竞争态势加剧：市场竞争态势加

31、剧：更多的检测设备商、系统集成商等加入市场，也有如视睿科技、波尔智造等一批创业公司获得融资加入了市场竞争。在激烈的价格战竞争态势下，也有一部分过去在重点聚焦 AI 质检的大公司企业和创业企业在逐步转型，甚至退出市场。AIAI 视觉平台和标准化检测硬件的需求增长：视觉平台和标准化检测硬件的需求增长：相比于 2021 年及之前，由于应用场景的碎片化，以及后续仍需要持续的模型调优，对通用的 AI 视觉平台的需求快速增长。为应对产品的碎片化，一体厂商推出了 2 个路线的 AI 检测硬件，分别类似机床的多轴和机器臂，在电子结构件检测方面都取得了规模化应用。厂商差异化竞争日趋明显厂商差异化竞争日趋明显：在

32、激烈的竞争态势下，头部厂商更加有所侧重地选择自身优势的细分行业和场景开展深耕。在各个细分行业和领域，以 AI 技术为代表的厂商更多是与检测设备商和行业系统集成商（SI）进行竞争。同时，AI 工业质检不再局限于单个技术的应用，而是朝着端到端的解决方案发展。整合多种技术和算法，构建全面的质检系统，使得质检过程更加智能化和高效化。越来越多的企业希望 AI 质检解决方案能够与企业现有的生产管理系统、质量控制系统等打通集成，实现数据的共享和交互，打造自动化的模型训练闭环，实现企业整体生产效益的提升。多模态技术推动数据源丰多模态技术推动数据源丰富度提升：富度提升：多模态技术通过对不同类型的数据进行特征提取

33、和整合，能够提取出更丰富的特征信息，用于质量检测。这些特征可以是图像中的纹理、形状、颜色等，也可以是音频中的频率、振幅等。通过将多种特征进行综合，可以更好地描述产品特性和检测结果。通过对多种数据源进行联合训练模型，可以提高 AI 工业质检系统的准确性和鲁棒性。2023 IDC#CHC50428523 9 研究方法研究方法 IDC 长期跟踪中国 AI 软件及应用市场，本研究是中国人工智能市场研究的一部分。IDC 获取信息主要通过一手资料研究和案头研究，两种方法同时使用，相互关联、相互验证，以确保信息的有效性和准确性。资料获取具体方法如下：一手资料主要通过对独立软件开发商、解决方案商及最终用户直接

34、访谈获得。案头研究资料主要包括（但不局限于）互联网网站、贸易期刊和报纸、IDC 先前的研究资料、以及IDC 专有数据库等。对独立软件开发商和解决方案商的访问：对独立软件开发商和解决方案商的访问：IDC 的分析师通过对独立软件开发商和解决方案市场的重要参与者进行访问，以确定其软件和服务的收入情况和其它相关信息。大部分访问以面访的形式进行，电话访问、电子邮件联系等其它信息收集方式会根据需要采用。厂商介绍、新闻稿和其它对外公布的信息：厂商介绍、新闻稿和其它对外公布的信息：IDC 的分析师每年与大量的厂商进行广泛交流，以便有机会了解厂商目前和今后的产品、服务及解决方案的策略、收入状况、客户情况、目标市

35、场，以及其它重要市场信息。IDCIDC 最终用户研究：最终用户研究：这主要包括每年对上千个最终用户的访谈。通过最终用户研究可以了解用户产品应用现状、痛点、采购流程、未来需求等，也可对厂商的竞争情况及业绩提供进一步的验证。IDCIDC 全球数据库：全球数据库：IDC 全球 IT 厂商数据库提供了全面的主流厂商历史信息，这将对分析厂商的策略提供极好的参考依据。IDC 的行业用户数据库提供了对行业趋势和发展的持续观察研究。综上所述，IDC 在此研究报告中呈现的数据代表了 IDC 基于上述数据源、厂商介绍和观察到的主要市场活动、以及对数据的进一步建模分析，从而形成对市场最为近似的估计。在本次研究中，直

36、接数据来源大约占 70%，间接数据来源大约占 30%。注：由于使用四舍五入，本报告中的数据不完全精确。市场定义市场定义 本研究报告中的解决方案主要是指支撑业务开展的应用软件及其定制化部署实施服务，不包括硬件。具体包括如下产品形态：定制检测系统：如轧钢表面检测、车漆检测等面向具体业务场景的定制化软件+硬件的检测系统中的软件及服务部分、公有云 AI 平台。一体化装备：AOI、AVI、检测分拣一体机等以一体化成套装备销售的检测或检测执行一体化系统中的软件及服务部分、公有云 AI 平台。工业 AI 质检平台：面向工业企业提供的平台软件及相关服务，ISV 或 SI 订阅的云平台服务或购买的平台软件。相关

37、研究相关研究 IDC Perspective：AIGC 的技术趋势与应用场景（IDC#CHC50344923，即将发布）IDC Perspective：多模态技术及应用场景趋势展望（IDC#CHC50354623，即将发布）中国计算机视觉解决方案厂商评估，2023（IDC#CHC50445423，即将发布）中国智能决策解决方案市场份额，2022：技术革新，未来可期（IDC#CHC50428423，2023 年 7 月）AI 大模型技术能力评估报告，2023（IDC#CHC49698923，2023 年 7 月）2023 IDC#CHC50428523 10 中国 RPA+AI 解决方案市场份额

38、，2022：AI 技术不断升级，推动 RPA 边界拓展（IDC#CHC50354423，2023 年 6 月）IDC PeerScape：AI 数字人最佳实践案例与探索（IDC#CHC50345023，2023 年 3 月）IDC Market Glance：中国 AI 大模型市场概览，3Q22（IDC#CHC48744322，2022 年 9月）关于关于 IDC 国际数据公司（IDC）是在信息技术、电信行业和消费科技领域，全球领先的专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。IDC 在全球拥有超过 1,100 名分析师，他们针对 110 多个国家/地区的技术、IT 对标研究和采购以及行业发展机

39、遇和趋势，提供全球化、区域性和本地化的专业意见。IDC的分析和洞察有助于 IT 专业人士、业务主管和投资界做出基于事实的技术决策，实现他们的关键业务目标。IDC 成立于 1964 年，是国际数据集团（IDG，Inc.）的全资子公司。IDC China IDC 中国（北京）：中国北京市东城区北三环东路 36 号环球贸易中心 E 座 901 室 邮编：100013+86.10.5889.1666 Twitter:IDC 版权声明 本 IDC 研究文件作为 IDC 包括书面研究、分析师互动、电话说明会和会议在内的持续性资讯服务的一部分发布。欲了解更多 IDC 服务订阅与咨询服务事宜，请访问 。如欲了解 IDC 全球机构分布，请访问 IDC 服务的价格及更多信息，或者有关获取额外副本和 Web 发布权利的信息，请拨打 IDC 热线电话 800.343.4952 转 7988（或+1.508.988.7988），或发邮件至。版权所有 2023 IDC。未经许可，不得复制。保留所有权利。