Els factors impulsors i les oportunitats de desenvolupament de la indústria de les màquines de classificació òptica d'IA es reflecteixen principalment en polítiques, tecnologia, demanda del mercat, etc. L'anàlisi específica és la següent:
factors polítics
Promoció de la política ambiental: l'objectiu global del "doble carboni" ha impulsat els països a augmentar la taxa d'utilització dels recursos renovables. Per exemple, la Unió Europea exigeix una taxa de reciclatge de residus industrials del 70% l'any 2030, i el "14è Pla quinquennal" de la Xina també posa èmfasi en el desenvolupament de l'economia circular. Això ha provocat una demanda creixent de màquines de classificació òptica d'IA com a equip bàsic per millorar l'eficiència del reciclatge. A més, els estrictes estàndards de qualitat del producte i mediambientals introduïts per diversos països, com ara el nou estàndard nacional de la Xina per a "pellets de plàstic reciclat", que requereix un augment del 50% del contingut d'impureses, i l'"Especificació tècnica per a la classificació de recursos de reciclatge" proposada pel Ministeri d'Ecologia i Medi Ambient, que exigeix que els nous projectes d'utilització de recursos s'hagin d'equipar amb sistemes de classificació intel·ligents, després d'actualitzar la demanda d'equips.
Suport a la política industrial: polítiques com el "Pla d'acció per al desenvolupament innovador de la indústria d'equips de fabricació intel·ligent" han enumerat clarament els equips de classificació intel·ligents com a àrea de desenvolupament clau, i requereixen que la taxa de localització s'augmenti a més del 75% el 2025. També pot haver-hi fons de subvencions especials del govern per donar-hi suport, que ha promogut la inversió en recerca i desenvolupament i el desenvolupament del mercat de la indústria.
factors tècnics
Fusió de dades multimodal i millora de la precisió del reconeixement: la màquina de classificació òptica d'IA integra dades multidimensionals com ara l'espectroscòpia d'infraroig proper, la fluorescència de raigs X{-, imatges RGB, etc., i millora la robustesa del reconeixement de materials mitjançant algorismes de fusió de característiques, augmentant la precisió del reconeixement en un 0%15% -2 en comparació amb la tecnologia. Per exemple, l'equip de classificació d'IA de Tauran d'Alemanya pot analitzar simultàniament les característiques espectrals i la textura superficial dels plàstics, amb una puresa de classificació d'ampolles de PET que arriba al 99,5%.
Capacitat d'aprenentatge adaptatiu millorada: l'equip té un mòdul d'informàtica perifèric{0}}integrat, que pot recollir dades d'ordenació en temps real i actualitzar el model. El cicle d'identificació i adaptació de nous materials s'escurça d'1-2 setmanes per als equips tradicionals a 24 hores. La funció de classificació de la IA de mineria de China Meiya Optoelectronics pot aprendre automàticament les característiques de composició dels minerals de diferents àrees mineres, amb un error de reconeixement de grau controlat dins de l'1%.
Reducció de costos i millora de la potència de càlcul: el cost dels xips informàtics de punta baixarà de 500 dòlars el 2019 a 150 dòlars el 2024, reduint la prima dels equips funcionals d'IA del 50% al 20% -30%. Al mateix temps, el desenvolupament lleuger de marcs d'aprenentatge profund permet als dispositius completar l'entrenament del model localment, amb una latència de resposta controlada en 50 ms, accelerant l'aplicació pràctica de la tecnologia.
Factors de demanda del mercat
La demanda de reciclatge de recursos renovables és forta: el reciclatge de recursos renovables és l'escenari d'aplicació més gran de les màquines de classificació òptica d'IA, que representa el 40%. La tecnologia d'IA pot distingir amb precisió entre plàstics PET i PVC, residus de coure de diferents colors, etc., augmentant la taxa de compliment de puresa de les matèries primeres reciclades a més del 99%. El volum d'adquisició d'equips de classificació optoelectrònica d'IA en l'àmbit mundial dels recursos renovables augmentarà un 25%-a-interanual el 2024. Amb l'expansió contínua del mercat global de recursos renovables, la demanda d'equips continuarà creixent.
Creixement de la demanda a la indústria de processament de minerals: en el camp del processament de minerals, l'esgotament dels recursos minerals d'alt{0}}grau ha obligat les empreses a millorar la taxa d'utilització de minerals de baixa-gració mitjançant la classificació d'IA. Per exemple, la taxa de recuperació de la classificació de mineral de liti es pot augmentar del 60% al 85%. La línia de classificació AI de mineral de ferro de Rio Tinto a Austràlia pot augmentar el grau de concentrat de ferro en 2 punts percentuals i generar ingressos anuals de més de 10 milions de dòlars nord-americans, fet que ha impulsat la demanda de màquines de classificació òptica AI a les empreses de processament de minerals.
Demanda estable de processament d'aliments i inspecció de qualitat industrial: a la indústria de processament d'aliments, les màquines de classificació òptica AI es poden utilitzar per a la inspecció de qualitat de fruites i verdures, classificació d'impureses de gra, etc. Poden identificar defectes subtils que són difícils de distingir a simple vista, i l'eficiència de classificació és més de 20 vegades la del treball manual. En l'àmbit de la inspecció de qualitat industrial, es pot dur a terme una inspecció d'alta-velocitat per detectar defectes superficials i precisió dimensional de components electrònics i peces d'automòbil, amb una velocitat de cicle de fins a 1.000 peces/minut, que és un 30% superior a la cobertura tradicional d'inspecció de visió artificial. La demanda del mercat és estable i té una tendència creixent.
altres factors
Costos laborals en augment: la taxa de creixement anual mitjana dels costos laborals a la indústria manufacturera dels països desenvolupats és del 6% -8%. Les màquines de classificació òptica d'IA poden substituir entre 5 i 10 treballadors de classificació, escurçar el cicle de retorn de la inversió a 2-3 anys i augmentar contínuament la popularitat en indústries intensives en mà d'obra com la de processament d'aliments, del 15% el 2019 al 35% el 2024.
El mercat d'exportació té un gran potencial: sota el marc RCEP, s'han augmentat els estàndards d'importació de recursos renovables als països del sud-est asiàtic i s'espera que el valor d'exportació de les màquines de classificació òptica de la Xina superi els 2.800 milions de iuans el 2030, que representen el 22% de la quota de mercat mundial. L'equip de classificació modular fabricat a la Xina ha entrat a 32 països "la franja i la carretera", i el volum d'exportació augmentarà un 89% interanual el 2023. Hi ha un ampli espai per a l'expansió del mercat estranger.