技术|工业视觉「春秋时代」：五派博弈、诸侯迭兴( 三 ) 徐直军|6g|产业界|科学家们

新制造稳坐阿里新五大战略，马云毫不掩饰“新零售之后最重要的是新制造”；腾讯云的智能制造三大战略布局，聚焦工业制造研、产、供、销、服5大环节；百度大张旗鼓AI to B。
以互联网之躯，融合共享经济、数字化、智能化，给制造业的这次转型升级革命再添一把火。
坦白讲，他们的专长的确不在生产制造，也常被诟病飘在空中。
他们也尝试低下在消费互联网高扬的头颅，姿态谦卑。
“制造业的市场非常大，我们相信技术的红利能够带来巨大的变革。可是在这样大且沉淀悠久的产业面前，阿里新制造也不敢轻言赋能，因为赋能是很高的姿态，我们要踏踏实实地深扎进去，关起门来做三年，主要是选择走得稳。”犀牛智造CEO伍学刚曾表示。
“技术成功的关键在于我们的工程师能够深入行业，理解不同的业务场景。算法的红利正在消失，不存在通用的AI，只有精耕细作、深入行业才能成为真正的高手。”阿里副总裁华先胜曾表示。
制造业的精细化特质，对故障率的要求极高（1%或更低），让质检成为中国玩家的竞技场。
2017年，百度智能云从首钢的AI质检出发，4年长途跋涉，落地领域扩展至电子、汽车、钢铁、能源、橡胶等行业。
这一年，阿里云研发了业界首个工业视觉AI方案，并逐步应用于钢铁、化纤、汽车等领域。
2020年9月，阿里还推出新制造一号工程“犀牛智造”，阿里从服装制造为切入点，建立了业界首个布料训练集，数十种布料，近百种布料瑕疵，布料纹理特征，自动识别布料细微瑕疵，准确率高达90%，检测效率提升5倍。
液晶面板制造行业的龙头型企业华星光电，已经在面板质检环节应用了腾讯的工业视觉平台。有消息称，该项目是目前为止国内最大规模的工业AI质检项目。
全球权威咨询机构IDC发布《中国AI赋能的工业质检解决方案市场分析2019》报告中，阿里云、百度云、华为云霸占头部份额。
经历过消费互联网近20年的厮杀，传统互联网大厂也建立了独特优势。
企业进行上下游延伸、技术研发投入、客户拓展、行业推广都指向强大的资金实力或融资能力。
他们积累了雄厚的资金，面对建设周期长、速度慢的制造业，以资本换市场，某种程度上可以推动行业前进。
理想的智能制造，需要全产业链的共同投入，基础设施的支撑和上下游的共同配合才能完成。
他们拥有品牌影响力，面对产业链长、生产过程极其复杂的制造业，可以以生态聚合能力吸引产业上下游一起玩。
不同的知识背景和认知层次，从不同的角度和立场出发，也许，他们能带来不一样的业务模式、运营模式和商业模式的数字化、智能化变革思路。
4、与世界工厂同崛起的地主豪强工业视觉市场并不是个容易的行当。
产品研发周期性长，从策划、开发、立项、样机成型、量产，渠道构建、供应链打造，前后需要3-5年甚至更久。
市场扩展的周期性长，与美日德相比，中国企业起跑时间晚，底层软件算法与硬件都落后于先入局者，巨头环伺，品牌效益强悍，间歇通过降价对入侵者进行精准打击。
能熬过前期零营收、中期市场拓展隐痛，后期万千竞争者厮杀的企业，寥寥。
但荆棘遍野中，依然有企业，凭着一股韧性，坚持至今；
在铜墙铁壁中，还是有企业，一路跌跌撞撞，卧薪尝胆。
【技术|工业视觉「春秋时代」：五派博弈、诸侯迭兴】他们在并不平坦的路途中摩肩擦踵，愣是从美日德品牌耀眼的聚光灯下跑了出来，发出独属于自己的光芒。
跑出来的传统工业视觉厂商们，都不是等闲之辈。