在当今的工业生产中，产品质量检测作为至关重要的环节，让传统的人工目检方式依赖于质检工人的肉眼观察的弊端越发凸显。就如同3C消费电子、汽车及零部件等生产制造行业中，质检工人往往需要长时间在强光下工作，眼睛一天要直射10个小时以上，这极易导致工人视力迅速衰退。而且，人工检测难以保障日复一日的稳定输出，当遇到如每片价值高昂的半导体晶圆时，如果检测出现失误，将会给工厂带来惨重的损失。

以3C电子产品为例，单是人工检测就有近300万人，如果按照一个人8万/年的用人成本计算，这是一个规模达2400亿的市场。而采用智能视觉检测可以大大降低人力成本，提高生产效率，同时减少因人为失误导致的产品损失。智能视觉检测借助于先进的深度学习算法中的卷积神经网络对产品图像进行分析处理，使之能够自动学习图像中的特征模式，从而准确识别产品中的缺陷类型和位置，以极高的精度持续稳定地输出检测产品的质量。

据有关数据统计，到2025年中国工业AI质检整体市场将达9.58亿美元，这个市场的巨大潜力让一些企业纷纷涌入战场，一场围绕工业AI质检的激烈竞争正在展开。当前，以云服务商、AI质检创新企业、机器视觉软件企业这3类背景的厂商主导着工业AI质检市场，刚好深圳虚数科技就是机器视觉软件企业，我们凭借自身的技术优势和资源积累，在市场中占据着重要地位，专注于研发新的质检算法和技术，开发出功能强大的DLIA视觉检测软件，满足不同工业场景的需求。

目前，智能视觉检测还是依赖于大量的图像数据进行训练，虽然获取足够多且具有代表性的数据并非易事，但深圳虚数借鉴深度学习领域的最新研究成果，如迁移学习、对抗学习等技术去优化DLIA视觉检测系统。同时，加强不同技术之间的融合，如将机器视觉技术与其他传感器技术（如激光传感器、触觉传感器等）相结合，获取更全面的产品信息，提高检测的准确性。

在工业发展的浪潮中，工业AI质检走向爆发期，智能视觉检测颠覆人工目检的战役已经打响。虽然目前还面临着一些挑战，但随着技术的不断进步、市场的逐步完善以及企业和各方的共同努力，智能视觉检测在工业质检中的应用前景十分广阔。它将为工业生产带来更高的质量保障、更低的成本和更高的效率，推动整个工业领域向智能化、高效化方向发展。未来，我们有望看到工业AI质检在更多的行业和领域中得到广泛应用，实现工业生产质量检测的全面升级。