曾经的“负面标签”AI，如今已成为驱动产业变革的强大引擎，尤其是在工业质检这一关键领域。伴随ChatGPT的爆火，AI公司迎来谷底反弹，市场对AI商业化落地的确定性信心倍增。从硅谷精英归国创业的博瀚智能，到以产品能力著称的互联网巨头腾讯云，它们正以各自独特的策略，在这个千亿级甚至万亿级的广阔市场中，利用AI技术重塑工业生产的每一个环节。
Data-centric AI与MLOps：“数据飞轮”驱动的质检革新
对于AI系统的落地，最常遇到的挑战是模型失效和场景适应性不足。而将MLOps技术与Data-centric AI相结合，被视为解决这一问题的关键。这种结合为AI系统提供了标准化的落地策略——“数据飞轮”。这一模式早在2021年就在海外无人驾驶领域崭露头角，并逐渐被引入其他对数据质量和模型常新要求极高的场景。
博瀚智能的创始人郭玮，正是看到了“质检与无人驾驶在数据训练上的底层逻辑相通”，从而将AI质检与自动驾驶并列为公司的两大战略重心。他认为，“AI质检模型将跑通PCBA领域，实现开箱即用”，这背后隐含的正是“数据飞轮”的强大驱动力：通过持续采集、优化数据，再将高质量数据用于模型迭代，形成一个不断正向循环的闭环。
在制造领域，博瀚智能专注于PCBA和外观检测，预测市场规模已达400多亿人民币。通过部署自适应AI质检解决方案，并期望实现快速大规模复制，让成本随边际效应递减，从而在理想的强to B市场中占据优势。
互联网巨头的“尖刀”策略：以AI质检切入万亿工业互联网
与博瀚智能的技术驱动路线不同，腾讯云则将AI质检视为**“尖刀型”产品**，旨在切入万亿级工业互联网市场。腾讯云工业AI产品总监黄强将其比喻为“社区团购里的一盒鸡蛋”，意在通过这一工业场景的高频刚需环节，作为引流工具，优先建立与工业客户的连接。
腾讯的策略清晰可见：
建立连接，探索全链条数字化： 以AI质检为触点，连接客户后，再进一步向上游延伸，优化生产全链条的数字化工艺，实现产品全生命周期管理，最终构建完整的数字工厂。
通用化产品与成本控制： 腾讯期望将AI质检打造成面向不同行业的通用型产品。为此，他们正积极降本增效。通过充分发挥云平台天然的算力与技术优势，腾讯已将项目研发的算法工程师投入，从“8-10个”、“半年以上”缩减到“1个算法解决一个项目”、“3个月”，并期望最终能将人力成本降低至0.1-0.2个工程师/项目，从而大幅降低客户的AI质检升级成本。
“被集成”战略与“腾慧飞瞳”： 腾讯还推出了针对中小企业的通用产品“腾慧飞瞳”，采取**“部分硬件交给其他厂商”**的“被集成”战略，意在构建更广泛的生态，降低自身的服务成本，提高市场渗透率。
差异化竞争与协同机遇：行业Know-how与生态构建
然而，通用化并非万能。在离散型制造，尤其是半导体领域，AI质检的复杂性显著提高。谱汇智能CEO黄秀金指出，半导体行业的AI质检需要深刻理解行业Know-how，因为其质量标准界定仍处于“后标准化”时期，仅封测环节就有上百种算法要求，甚至需要3D手段检测芯片金线弧高。该领域的AI质检市场潜力巨大，预计达千亿级。
这为专注于垂直行业的初创公司提供了攻占窗口期。它们凭借对特定行业深度理解和定制化能力，可以在大厂暂时触及不到的细分领域建立优势。
未来展望：算力、数据与生态共舞
无论是以“数据飞轮”为核心的精深技术驱动，还是以“尖刀产品”为切入的平台化生态构建，AI质检都驶入了发展的快车道。腾讯云的“通用行业AI质检”案例虽多，但目前主要集中在产品外观检测。而与其他行业伙伴合作，共同做大蛋糕，填补在大厂不易触及的细分市场的空白，正是行业健康发展的必由之路。
未来，AI质检的发展将更加依赖于高质量数据、MLOps等标准化落地流程、强大的算力支持（包括传统超算和AI智能算力）以及多方协同构建的生态系统。这场由AI驱动的工业质检变革，正朝着更加智能、高效和普惠的方向迈进。
