機械製造、電子製造業有很大ai應用潛力，如生產車間**性防護、工業質檢/分揀等場景。工業質檢作為中國人工智慧市場中製造業應用落地較為成熟的乙個場景之一，在製造業向自動化、智慧型化公升級的趨勢下，已呈現爆發式增長趨勢。
在當今快速發展的市場競爭壓力下，一家公司如果可以比競爭對手更快地向市場提供優質產品，將帶來明顯的競爭優勢。 然而，生產效率的提公升往往會導致良品率的降低。
為了在不斷變化和競爭愈發激烈的市場中佔據優勢，企業既要嚴格把控產品質量以滿足客戶需求，又要不斷提公升生產線的效率以適應市場的快節奏。因此，採取高效率、高精度的質檢手段意義重大。
idc認為工業質檢的總體趨勢是：人工智慧**準確率將隨著資料量的提公升而持續優化，以實現生產質量資料的全面掌控，為流程優化和工藝再造提供關鍵資料支援，可以說人工智慧工業質檢解決方案將全面賦能工業。
筆者認為，隨著平台式工具的逐漸成熟和推廣，少量**甚至零**的開發模式逐漸普及，未來基於深度學習的工業質檢開發門檻將越來越低。開發門檻的降低意味著大多數深度學習「調參黨」將失去競爭力，同時深度學習的熱潮也逐漸回歸理性。在製造業的質檢中，失去技術優勢的開發者所僅存的城牆恐怕也只剩下更深刻的業務理解。
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