视觉AI检测系统不是传统意义上的设备，其核心技术是AI算法和工业缺陷检测技术，每个系统都涉及算法的定制化创新、优化、调参，这需要在视觉AI检测领域有深厚的技术积累，同时需要有工业领域应用经验、软硬件开发能力、设备制造与系统集成能力。例如，铝箔表面缺陷检测，不同用途的铝箔厚度、颜色不同，产线运行速度不同，缺陷检测的精度要求也不同，因此用于不同铝箔产品的表面缺陷检测算法也不同，那么提供铝箔视觉AI检测系统的企业就需要能够针对具体的产品进行算法的研究与开发，这其中一定要有算法创新与改进能力，采用开源的、现有的算法都无法达到产线要求的识别率。

传统生产企业习惯于购买设备解决生产问题，在选择视觉AI检测系统时会遇到许多传统的设备公司，但是传统的设备公司不具备这类系统的核心技术能力，即AI算法的设计、优化能力。目前AI技术在传统行业的应用主要是提高生产效率，降低人工成本，并未对企业的产品赋能产生增值，因此这些AI系统是属于传统企业的生产辅助设备供应商，生产企业会与人工成本比较，而且会习惯性地竭力压低采购成本，使得进入这一领域的AI企业，也成为众多低利润传统行业供应商的一员。

未来已来，视觉AI检测将挑起智造大梁，接替工厂制造。然而，视觉AI检测技术进入工业较晚，不少工业企业因价值难以衡量、缺乏资金等原因而不愿探索AI解决方案，同时不少AI企业因难度大、前景不明朗等原因而不愿拓展工业领域。在与精度要求极高的3C制造业的合作中，由于产品种类众多、更新迭代快、业务规则多、检测流程复杂，其质检依然由人工主导。作为典型的工业应用场景，3C制造为虚数科技积累了宝贵经验，得以进一步升级自身的视觉AI检测产品与方案，并向身处其他行业同样面临人工困境的制造企业输出视觉AI检测技术。