工業互聯網行業專題報告：AI賦能，質檢、視覺、低代碼和工業互聯網平臺率先受益.pdf

工業互聯網行業專題報告：AI賦能，質檢、視覺、低代碼和工業互聯網平臺率先受益。2022 年我國工業互聯產業增加值占 GDP 比重已達 3.64%。工業互聯網的關鍵技 術如可復制工業場景、數字孿生、云邊協同等不斷取得突破，然而仍然面臨數據 難采集、產業協同難和網絡安全等制約。以 GPT-3.5 為代表的人工智能大模型在 預測能力、計算能力、邏輯能力和音視頻處理能力上有著飛躍式的突破，該類高 性能 AI 的加入將提升工業互聯的安全性和可靠性，進一步提升工業互聯網人機 協同，重塑數據跟蹤和分析的流程，助力于工業大模型的產生，有望讓機器擁有 “大腦”，加速工業互聯進程。

高性能 AI 在各環節應用端落地時間具有較大差異，工業 AI 質檢、工業視覺、 低代碼編程和工業互聯網平臺將會是率先受益的環節。

1、工業 AI 質檢精確率邁上新臺階： 據 IDC 測算，工業質檢市場規模至 2025 年將快速增長至 62 億元，2020-2025 年 CAGR 達 28.5%。大模型的圖像和音視頻處理能力有著巨大突破，將促進 AI 質 檢精確率邁上新臺階。隨著應用成熟度的提高，擁有領先 AI 技術應用的 AI 質檢 解決方案提供商市場份額有望持續擴大。

2、工業視覺 AI 取得重大突破： 在硬件發展漸趨成熟的基礎上，AI 技術可以幫助機器 “感知更準確、理解更深 刻”，是創造價值的重要切入點。當前快速進展的 AIGC 技術可以有效解決工業 視覺領域 AI 訓練的樣本問題，助力工業視覺 AI 性能重大突破。未來，相關的軟 件廠商和光學傳感器、光學處理芯片和工業視覺解決方案提供商將受益于工業視 覺性能突破帶來的滲透率的提升。

3、工業低代碼編程性能突破瓶頸： 目前 AIGC 在編程領域已經取得了重大突破，能較為成熟的生成代碼和修改代 碼，將低代碼編程的易用性提高了一個維度。這一突破對工業場景意義更為重 大，使得大量工程人才可以輕松上手工業程序的編寫，有望重塑工業 PaaS 低代 碼開發平臺。

4、工業互聯網平臺滲透率有望提升： 工業互聯網平臺利用實時有效的工業大數據，為深度學習的模型訓練提供了優質 的訓練集和測試集，是 AI 發展的良好土壤。以 GPT 系列為代表的高性能 AI 將 全方位賦能數據采集、數據分析挖掘，行業知識庫和各類工業軟件功能，有望促 進工業互聯網平臺滲透率的提升。