從整個機器視覺的領域來講，它是處在快速的重構期，通過市場分析來看，機器視覺並不是特別新興的領域，這從最早影象處理衍生到現在，市場上有很多大的廠商對智慧型安防和交通做了很久的深耕，他們最開始不是做機器視覺、人臉識別起家的，在這幾個行業中很多廠商都處於並駕齊驅、快速發展階段。
現在很多業界人士都對強人工智慧和弱人工智慧有很清晰的定義，其實強的人工智慧還是存在比較遙遠的探索階段，它是關於自我意識方面比較深層次的探索, 我們關注最多的是弱的人工智慧。整個人工智慧產業鏈進行詳細分析。整個產業鏈定位分為三個層次：
第一是最下層的基礎設施層，很多的機器視覺，包括語音識別需要很多的演算法、硬體計算平台和一些軟體的開發平台，還有剛才說的影象庫資源，包括語音識別庫資源，都是有基礎設施層的布局。
第二個是技術研發層面，涵蓋了包括機器學習、語音識別和機器視覺，還有智慧型機械人等三到四個重要的緯度，其中漢柏科技，在機器視覺領域做得就非常出色。
第三個是應用層，在人工智慧產業行業應用最主要幾個應用領域中，機器視覺的應用領域非常深、非常多，從整個產業鏈的全景圖來講，中國的人工智慧產業處在快速的生態的構建期。
通過對產業全景圖梳理的大體的框架可以看到，整個人工智慧全產業鏈包括基礎設施、技術研發和應用層三個層面。
通過對整個基礎設施層的深入剖析，包括一些重點廠商和重點行業應用，其實可以看到，基礎設施層存在問題。現在很多的感測器，包括一些機器視覺的識別，它的多元資料是很難融合，去協同的，它的資料不能對多元化協同開發，還存在著一定的障礙，這是目前在基礎設施層存在的一些問題。我們認為未來的突破，乙個是軟體演算法的快速迭代、快速的更新。在這個層面上中國其實是跟全世界很多國家一樣，都處在非常相似的起跑線上，大家對這個演算法的突破能力都是非常強的。在軟體演算法層面是我們未來的重要突破方向。另一方面就是硬體的計算晶元，這是未來的主攻方向，尤其是現在最熱門的ai晶元，這是未來重點發展方向。
簡單分析一下目前主流的計算晶元包括gpu，這包括伺服器，還有邊緣計算，基本上都用這兩類計算晶元完**工智慧型，包括機器視覺整個運算能力。從整個趨勢來講，基本上分為兩個特徵，就是雲端會存在高吞吐，本地化存在小快靈的特徵。這是什麼意思呢?現在很多的機器視覺、很多的資料來源彙總到雲端需要占用大量網路頻寬，這對我們提出很嚴峻的挑戰，交通、安防資料都需要通過雲端處理，業界同行都認為未來的趨勢，就是需要將這種運算的功能邊緣化，當然提供一些時延必須要低，這是未來主要的方向，本地的移動化ai晶元。
當然這是技術研發層層面，其實核心的問題就是一點，機器學習是推動了整個計算機視覺的精度，包括效率的提公升，這是在機器學習領域對整個計算機視覺重要的突破性影響。
分析應用層場景發現機器視覺對硬體推動非常明顯，比如說無人機，可能最早不具備機器視覺，例如大疆無人機，它推出智慧型避障，現在新增了是為了提公升產品的價效比。
通過分析在應用層的產品存在的問題，我們認為機器視覺未來的突破領域，也是剛才說的，還有就是三維的視覺重建，這當然是技術視覺的演算法層面。另一方面未來的無人裝置，將會是乙個非常重要的突破點。
中國機器視覺 產業鏈
機器視覺的構成是按照人類視覺的原理構成的，人類系統是由眼球神經系統還有大腦的視覺中樞構成。而機器視覺是用影象處理採集系統 影象處理系統 以及資訊分析 綜合處理分析系統構成。它們分別負責獲影象的獲取 影象的處理，還有影象的分析輸出與顯示。具體來看機器視覺的組成是由軟硬體構成。其中，軟體是機器視覺的核心...
人工智慧公升溫 機器視覺市場發展迅猛
據美國某商業 報道，全球機器視覺市場正處於迅速發展之中，預計到2025年年底，市值將超過192億美元。時至今日，機器視覺技術不僅成功應用於多個領域，並且應用範圍還在逐步擴大。已由起初的電子製造業和半導體生產企業，發展到了包裝 汽車 交通和印刷等多個行業。據前瞻產業研究院 中國機器視覺產業發展前景與投...
機器視覺 為人工智慧產業化加速配上「眼睛」
二 外觀檢查 外觀檢查是通過影象處理技術來完成的，影象處理其實是計算機對影象資訊進行處理。對影象進行處理的主要目的有三個方面 提高影象的視感質量 提取影象中所包含的某些特徵或特殊資訊 影象資料的變換 編碼和壓縮，以便於影象的儲存和傳輸。而這些正是生產線上檢查產品是否存在質量問題最好的應用，這個環節也...