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　　3月24日，中泰证券研报认为，传统人检和传统机器视觉各有局限，AI检测可以使检测能力更进一步。相比其他行业，制造业质检环节通常具备大量易于获取的图像数据，且历史缺陷样本标注难度较低，便于进行检测模型训练。2025年开年以来，AI应用产品井喷，大模型落地使得AI质检教育成本降低。视觉相关大模型也有很大的进展，Meta发布SAM2大模型，可以分割一切图像和视频，进一步扩展视觉大模型的应用边界；DeepSeek发布开源视觉大模型DeepSeek-VL2，视觉部分使用切图策略支持动态分辨率图像，低成本高性能，整体表现十分优异。伴随着视觉大模型的发展，AI检测的能力正在快速提升，AI+质检有望成为制造业最快落地方向之一。

　　全文如下

　　【中泰机械】王可：工业质检：AI+制造最快落地的方向之一

　　工业质检是机器视觉的重要下游应用方向，质检环节机器替人空间近万亿。机器视觉广泛应用于工业、医疗、农业、交通等领域，其中工业是机器视觉的重点应用领域，工业质检是机器视觉的重要应用方向。3C、锂电等多个行业，均需要工业质检参与。受到技术进步、质检要求提高、人力成本上升、政策扶持等多因素影响，质检环节机器替人的渗透率快速上升，弹性测算对标人形机器人。据国家统计局数据，截至2024年12月，制造业平均用工人数约为6656.7万人，其中参与检测环节员工占比约15%，制造业平均年薪为9.3万元，则制造业机器检测替人空间9286亿元。

　　工业质检是AI+制造最快落地方向之一，大模型助力解决行业痛点。传统人检和传统机器视觉各有局限，AI检测可以使检测能力更进一步。相比其他行业，制造业质检环节通常具备大量易于获取的图像数据，且历史缺陷样本标注难度较低，便于进行检测模型训练。2025年开年以来，AI应用产品井喷，大模型落地使得AI质检教育成本降低。视觉相关大模型也有很大的进展，Meta发布SAM2大模型，可以分割一切图像和视频，进一步扩展视觉大模型的应用边界；DeepSeek发布开源视觉大模型DeepSeek-VL2，视觉部分使用切图策略支持动态分辨率图像，低成本高性能，整体表现十分优异。伴随着视觉大模型的发展，AI检测的能力正在快速提升，AI+质检有望成为制造业最快落地方向之一。

　　基恩士为全球机器视觉龙头，AI质检加持下国产厂商有望打破护城河加速替代。基恩士作为全球机器视觉行业的龙头，机器视觉核心部件全覆盖，非标产品的标准化能力极强中，每年有大约70%的新产品是“世界首创”或“行业首创”，“客户密着型”直销模式与全球化加固客户壁垒。在2023财年的营业收入为9673亿日元，垄断了约48%的全球市场份额。工业质检机器代人是崭新的行业方向，国内外厂商均处于同一起跑线。随着AI质检的发展，国内厂商凭借低成本和生态优势，有望显著提升对非标产品开发的能力，打破基恩士护城河，加快机器视觉核心部件国产化进程。

　　风险提示：AI检测推进进度不及预期；“智能制造”相关政策推进不及预期；市场规模测算偏差的风险；相关标的业务进展不及预期；相关标的业绩不及预期；研报使用的信息存在更新不及时风险。

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（文章来源：每日经济新闻）