一次次缺陷产品召回的背后，不仅会对品牌声誉造成影响，也让其一定程度上失去了消费者的信任。这背后，除了产品原始的设计问题，品控也得背锅。随着人们消费水平的提高，工厂的出货压力也随之增加。而品控环节基本都是依赖人工检测，高强度工作之下，质检员可能因为视觉疲劳、精神不集中等出现更多错检、漏检情况。传统的人工检查方法除了效率低，更突出的问题在于人口红利不再导致的“用工难”问题，AI视觉质检或许是制造业有一次变革，制造业用人质检的时代正在老去。

据统计，目前每天流水线上进行人工检测的工人数量超350万人，目前每天流水线上进行人工检测的工人数量超350万人，但因工资低、工作枯燥，愿意从事人工质检的工人愈来愈少。当下，越来越多企业利用AI加快智能化转型，一方面是需求所致，另一方面则是技术推动。现在工业机器人同样也在面临智能挑战，从一开始承担类似工厂流水线的活，到现在需要理解老板的意思，效率更高、出错更少，所以让深度学习与DLIA的结合拥有了更大的想象力。

AI视觉质检可以用直观的数据告诉工厂怎么样节省成本，降低多少误检漏检率，而在另一方面AI的高精特性，对于品控管理有着更强的适应性。基于AI算法的视觉缺陷检测，实现了对随机缺陷的识别和检测，又拓展了传统机械视觉的应用规模，受到业内的普遍关注。当前，市场在AI赋能的DLIA工业质检软件的方案产物形态主要提供的是软件／平台、检测装备、面向详细营业场景的定制检测系统等。从某种水平上看，这也是我等AI视觉质检服务商于制造业厂商的双向选择。