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get机器视觉检测技术与千行百业的完美关系

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  机器视觉检测作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术,已经成为人工智能领域发展较快的分支之一。在人工智能充分展示产业价值、5G时代拉开大幕的今天,行业场景对机器视觉检测的产业共生关系正在发生飞速的递增。而为了达成机器视觉与产业需求的进一步耦合,需要完成从展露洞察,到产品技术创新,再到解决方案与产业生态的一系列重新定义,达成千行百业与机器视觉技术之间新的完美关系。
 
  
  机器视觉作为数字抓手,就像视觉是人类的感官,指导人类动作与行为一样,机器视觉同样也是AI技术体系带给数字设备的感官。从识别、理解到反馈,数量多、程度深、价值明显的智能化交互基本都要通过机器视觉来实现。这一能力进入产业时,显然能够带来极大的生产力激活价值。
 
  
  无论是在安防领域的主动识别,还是工业领域的智能质检、交通领域的车流车辆识别,我们先认知到的AI产业落地基本都与视觉有关。然而在机器视觉的技术能力供给与行业需求之间不断发生深度交融的情况下,也涌现出大量新的产业瓶颈亟待打破。
  
  在数字经济的发展中,数据基础设施将发挥关键支撑作用,机器视觉是数据基础设施非常重要的一环。65%的行业数字化信息来自视频,机器视觉与生活、娱乐、通信、生产、安全的深度结合,将是一个千亿美元的巨型市场。
  
  机器视觉与行业场景从浅层融合走向深度耦合,从辅助能力走向生产核心能力的过程中,确实可以看到产业和技术急需升级的诸多因素。走向巨型市场的过程里,机器视觉并非一把金钥匙,而是需要不断磨砺、提升与再造的产业起点。比如说,我们可以看到从在机器视觉走向产业核心层的过程里,有这样几个突出问题需要被攻克:
  
  1、在机器视觉能力快速覆盖了基础场景,为各行业提供了主动识别、主动标记等基础能力之后。其价值却不足以匹配更深层次的产业需求。在深度行业需求里,我们看到机器视觉能力需要与更多技术脉络进行深度融合,例如传感器技术、热成像技术、光伏技术等等,以此适应更复杂、多元化、富含挑战性的行业场景,让视觉智能走向全息智能。
  
  2、机器视觉的软硬件环境,处在高速发展阶段。以机器视觉融合行业需求,还需要在技术发展趋势中更新产品与解决方案体系。比如5G到来,提供了大带宽、低时延的网络基础设施迭代,这将带给行业机器视觉以全新的想象力。5G机器视觉设备也就成为了新的市场需求空间。
  
  3、机器视觉走向行业,必须要满足具体的垂直需求与定制化场景,任何一家厂商都无法满足庞大的需求。因此必须构建手机应用市场一样的算法模型流通空间,借助各行业ISV与AI开发者的创造力满足垂直场景需求。
  
 
  如果说,机器视觉算法融合到硬件中,构成人工智能摄像机,是机器视觉产业化命题中的第一融合。那么在行业持续向前发展,机器视觉能力需要深度融合到行业场景、行业需求,以及行业开放平台时,就需要让机器视觉能力、摄像头产品,以及行业所需的新能力、新技术进行再次融合,这可以称之为AI摄像机的“超融合”时期。
  
  在AI涌向行业世界的进程里,一个核心逻辑点在于,行业作为接受者,必定以自我产业基础、产业需求、产业周期为判断标准。所有新技术与产品,必须与行业智慧相结合,机器视觉检测技术场景化方案拥抱千行百业才能真正焕发产业价值。