杭州視覺智能企業(yè)1562（杭州視覺科技有限公司）

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本文目錄:

• 1、專注人工智能視覺領(lǐng)域的企業(yè)有哪些？

• 2、人工智能，未來競爭壓力大不大？

• 3、淺談工業(yè)自動化企業(yè)布局機(jī)器視覺，智能生產(chǎn)即將邁向新領(lǐng)域

• 4、學(xué)習(xí)人工智能有哪些就業(yè)方向？

一、專注人工智能視覺領(lǐng)域的企業(yè)有哪些？

現(xiàn)在人工智能倍受市場的關(guān)注，雖然在技術(shù)上的準(zhǔn)入門檻非常高，但是除了BAT外仍有不少企業(yè)在快速崛起

商湯科技：現(xiàn)在被稱為人工智能的融資巨獸，估值達(dá)到300億

曠視科技：資歷較深的一家視覺領(lǐng)域人工智能企業(yè)，體量僅次于商湯，主要做人臉識別方向的解決方案。

云從科技：廣州的人工智能企業(yè)，發(fā)展十分迅猛主要針對安防和金融領(lǐng)域。

碼隆科技：和上面三家不同，碼隆專注于比人臉識別更復(fù)雜的商品識別，在零售、醫(yī)療、安檢質(zhì)檢、時尚服裝行業(yè)的應(yīng)用落地實力十分突出。

二、人工智能，未來競爭壓力大不大？

人工智能是未來的大趨勢。機(jī)器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機(jī)器人學(xué)，語言和圖像理解，遺傳編程機(jī)器人工廠，自動程序設(shè)計，航天應(yīng)用，龐大的信息處理，儲存與管理，執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等等。競爭壓力是會有的，這恰恰體現(xiàn)了人工智能專業(yè)的熱門，所以學(xué)習(xí)人工智能方面的專業(yè)是很不錯的。雖然這些不是人人都能干的，但是對于我國乃至世界來講人才也是非常多的，所以競爭壓力肯定會有的。必須的不斷學(xué)習(xí)，探索新知。

拓展補充：

對于中國而言，人工智能的發(fā)展是一個歷史性的戰(zhàn)略機(jī)遇，對緩解未來人口老齡化壓力、應(yīng)對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級至關(guān)重要。

雖然“人工智能”(AI)已經(jīng)成為一個幾乎人人皆知的概念，但對人工智能的定義還沒有達(dá)成普遍共識。傳統(tǒng)的人工智能發(fā)展思路是研究人類如何產(chǎn)生智能，然后讓機(jī)器學(xué)習(xí)人的思考方式和行為?，F(xiàn)代人工智能概念的提出者約翰·麥卡錫認(rèn)為，機(jī)器不一定需要像人一樣思考才能獲得智能，重點是讓機(jī)器能夠解決人腦所能解決的問題。

第四次工業(yè)革命正在來臨，而人工智能已經(jīng)從科幻逐步走入現(xiàn)實。從1956年人工智能這個概念被首次提出以來，人工智能的發(fā)展幾經(jīng)沉浮。隨著核心算法的突破、計算能力的迅速提高、以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，人工智能終于在21世紀(jì)的第二個十年里迎來質(zhì)的飛躍，成為全球矚目的科技焦點。自從2016年AIphaGo戰(zhàn)勝李世石之后，全球?qū)τ谌斯ぶ悄馨l(fā)展的興奮與擔(dān)憂交織難分。

即使如此，世界各國已經(jīng)認(rèn)識到人工智能是未來國家之間競爭的關(guān)鍵賽場，因而紛紛開始部署人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，以期占領(lǐng)新一輪科技革命的歷史高點。對于中國而言，人工智能的發(fā)展是一個歷史性的戰(zhàn)略機(jī)遇，對緩解未來人口老齡化壓力、應(yīng)對可持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級至關(guān)重要。

本文從科技產(chǎn)出與人才投入、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市場應(yīng)用、發(fā)展戰(zhàn)略和政策環(huán)境等方面描繪中國人工智能的發(fā)展面貌。

科技產(chǎn)出與人才投入

1. 論文產(chǎn)出 : 中國人工智能論文總量和高被引論文數(shù)量都是世界第一。中國在人工智能領(lǐng)域論文的全球占比從 1997 年 4.26% 增長至2017 年的 27.68%，遙遙領(lǐng)先其他國家。高校是人工智能論文產(chǎn)出的絕對主力，在全球論文產(chǎn)出百強機(jī)構(gòu)中，87家為高校。中國頂尖高校的人工智能論文產(chǎn)出在全球范圍內(nèi)都表現(xiàn)得十分出眾。不僅如此，中國的高被引論文呈現(xiàn)出快速增長的趨勢，并在 2013 年超過美國成為世界第一。但在全球企業(yè)論文產(chǎn)出排行中，中國只有國家電網(wǎng)公司的排名進(jìn)入全球前 20 位。從學(xué)科分布看，計算機(jī)科學(xué)、工程和自動控制系統(tǒng)是人工智能論文分布最多的學(xué)科。國際合作對人工智能論文產(chǎn)出的影響十分明顯，高水平論文里中國通過國際合作而發(fā)表的占比高達(dá) 42.64% 。

2. 專利申請 : 中國專利數(shù)量略微領(lǐng)先于美國和日本，國家電網(wǎng)表現(xiàn)突出。中國已經(jīng)成為全球人工智能專利布局最多的國家，數(shù)量略微領(lǐng)先于美國和日本，而中美日三國占全球總體專利公開數(shù)量的 74%。全球?qū)＠暾堉饕性谡Z音識別、圖像識別、機(jī)器人以及機(jī)器學(xué)習(xí)等細(xì)分方向。中國人工智能專利持有數(shù)量前 30 名的機(jī)構(gòu)中，科研院所與大學(xué)和企業(yè)的表現(xiàn)相當(dāng)，其技術(shù)發(fā)明數(shù)量占比分別為 52% 和48%。企業(yè)中的主要專利權(quán)人表現(xiàn)差異巨大，尤其是中國國家電網(wǎng)近五年的人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，在國內(nèi)布局專利技術(shù)量遠(yuǎn)高于其他專利權(quán)人，而且在全球企業(yè)排名中位列第四。中國的專利技術(shù)集中在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)字信息傳輸?shù)阮I(lǐng)域，其中圖像處理分析的相關(guān)專利占總發(fā)明件數(shù)的 16%。電力工程也已成為中國人工智能專利布局的重要領(lǐng)域。

3. 人才投入 : 中國人工智能人才總量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至 2017 年，中國的人工智能人才擁有量達(dá)到 18232 人，占世界總量的 8.9%，僅次于美國(13.9% ) 。高校和科研機(jī)構(gòu)是人工智能人才的主要載體，清華大學(xué)和中國科學(xué)院系統(tǒng)成為全球人工智能人才投入量最大的機(jī)構(gòu)。然而，按高 H 因子（又稱 H 指數(shù)，用于評價科學(xué)家的科研績效）衡量的中國杰出人才只有 977 人，不及美國的五分之一，排名世界第六。企業(yè)人才投入量相對較少，高強度人才投入的企業(yè)集中在美國，中國僅有華為一家企業(yè)進(jìn)入全球前 20。中國人工智能人才集中在東部和中部，但個別西部城市如西安和成都也表現(xiàn)十分突出。國際人工智能人才集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和模式識別等領(lǐng)域，而中國的人工智能人才研究領(lǐng)域則比較分散。

產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市場應(yīng)用

1. 企業(yè)規(guī)模 : 中國人工智能企業(yè)數(shù)量為全球第二，北京是全球人工智能企業(yè)最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共監(jiān)測到人工智能企業(yè)總數(shù)達(dá) 4925 家，其中美國人工智能企業(yè)數(shù) 2028 家，位列全球第一。中國( 不含港澳臺地區(qū) )人工智能企業(yè)總數(shù) 1011 家，位列全球第二，其后分別是英國、加拿大和印度（圖 1）：

從城市尺度看（圖 2），全球人工智能企業(yè)數(shù)量排名前 20 的城市中，美國占 9 個，中國占 4 個，加拿大占 3 個，英國、德國、法國和以色列各占 1 個。其中，北京成為全球人工智能企業(yè)數(shù)量最多的城市，其次是舊金山和倫敦。上海、深圳和杭州的人工智能企業(yè)數(shù)量也進(jìn)入全球前 20。

從成立時間看（圖 3），中國人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)的涌現(xiàn)集中在2012-2016 年，在 2015 年達(dá)到頂峰，新增初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量達(dá)到 228 家。從2016 年開始，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的增速有所放緩。

中國人工智能企業(yè)的平均年齡為 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初創(chuàng)企業(yè)云集，企業(yè)平均年齡相較于全國平均水平更年輕，平均年齡在 5.5 年以下。山東和遼寧等地老牌工業(yè)機(jī)器人和自動化企業(yè)轉(zhuǎn)型較多，企業(yè)年齡相對較大。

人工智能的應(yīng)用技術(shù)主要包括語音類技術(shù) ( 包括語音識別、語音合成等 )、視覺類技術(shù) ( 包括生物識別、圖像識別、視頻識別等 ) 和自然語言處理類技術(shù) ( 包括機(jī)器翻譯、文本挖掘、情感分析等 )。將基礎(chǔ)硬件考慮在內(nèi)，國內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布如圖 4 所示。相比國外，中國人工智能企業(yè)的應(yīng)用技術(shù)更集中于視覺和語音，而基礎(chǔ)硬件占比偏小。

人工智能在行業(yè)應(yīng)用上包括智能機(jī)器人、智能駕駛、無人機(jī)、AR/VR、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)服務(wù)、各類垂直領(lǐng)域應(yīng)用(本文中定義為“AI+")等。國內(nèi)外人工智能企業(yè)的行業(yè)應(yīng)用分布如圖 5 所示。可以看出，相比于國外，國內(nèi)企業(yè)更看重智能機(jī)器人、無人機(jī)和智能駕駛等終端產(chǎn)品的市場，而國外企業(yè)更注重 AI在各類垂直行業(yè)的應(yīng)用。

2. 風(fēng)險投資 : 中國已成為全球人工智能投融資規(guī)模最大的國家。自 2013 年以來，全球和中國人工智能行業(yè)投融資規(guī)模都呈上漲趨勢（圖 6）。2017 年全球人工智能投融資總規(guī)模達(dá) 395 億美元，融資事件1208 筆，其中中國的投融資總額達(dá)到 277.1 億美元，融資事件 369 筆。中國 AI 企業(yè)融資總額占全球融資總額的 70%，融資筆數(shù)達(dá) 31%。

根據(jù) 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融資數(shù)據(jù)，中國已在人工智能融資規(guī)模上超越美國成為全球最“吸金”國家，但是在投融資筆數(shù)上，美國仍然在全球處于領(lǐng)先地位。

發(fā)展戰(zhàn)略和政策環(huán)境

1. 國際比較 : 各國人工智能戰(zhàn)略與政策各有著重點。 2013年以來，美、德、英、法、日、中等國都紛紛出臺了人工智能戰(zhàn)略和政策。各國人工智能戰(zhàn)略各有側(cè)重，美國重視人工智能對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、科技領(lǐng)先和國家安全的影響 ; 歐盟國家關(guān)注人工智能帶來的安全、隱私、尊嚴(yán)等方面的倫理風(fēng)險 ; 日本希望人工智能推進(jìn)其超智能社會的建設(shè) ; 而中國人工智能政策聚焦于實現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化，助力中國的制造強國戰(zhàn)略。各國政策在研發(fā)重點和重點應(yīng)用領(lǐng)域也存在著較大差異。

2. 國家政策 : 從物聯(lián)網(wǎng)，到大數(shù)據(jù)，再到人工智能。從 2009 至今，中國人工智能政策的演變可以分為五個階段，其核心主題詞也不斷變化，體現(xiàn)了各階段發(fā)展重點的不同。

國家層面政策早期關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、信息安全、數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)科研，中期關(guān)注大數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施，而 2017年后人工智能成為最核心的主題，知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)也成為重要主題。綜合來看，中國人工智能政策主要關(guān)注以下六個方面 : 中國制造、創(chuàng)新驅(qū)動、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng) +、大數(shù)據(jù)、科技研發(fā)。

3. 地方政策 : 響應(yīng)國家戰(zhàn)略，地方政策主題因地而異。地方政府積極響應(yīng)國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，其中，《中國制造 2025》處于人工智能政策應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)的核心，在地方人工智能政策制定過程中發(fā)揮著綱領(lǐng)性的作用。通過政策發(fā)布數(shù)量來看，目前中國人工智能發(fā)展活躍的區(qū)域主要集中在京津冀、長三角和粵港澳地區(qū)。各省的政策主題也大有不同，比如江蘇省關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域，廣東省關(guān)注制造和機(jī)器人等人工智能應(yīng)用，而福建省關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新平臺和知識產(chǎn)權(quán)，各地政策與地方發(fā)展條件密切相關(guān)。

對社會的綜合影響

隨著人工智能的充分發(fā)展，勞動生產(chǎn)率和生產(chǎn)力水平的提升，人們的生活體驗將更加豐富多彩，將更多地將人們從體力勞動乃至常規(guī)性的腦力勞動中解放出來，更多地投入到創(chuàng)造性活動當(dāng)中，使人類自身與社會得到更充分的發(fā)展。當(dāng)前，人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)正不斷改變著零售、農(nóng)業(yè)、物流、教育、醫(yī)療、金融、商務(wù)等領(lǐng)域的發(fā)展模式，重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費等各環(huán)節(jié)。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)顯示，在未來5 年內(nèi)，人工智能技術(shù)應(yīng)用到多個行業(yè)，將極大提高這些行業(yè)的運轉(zhuǎn)效率，具體提升的效率為教育行業(yè)82%、零售業(yè) 71%、制造業(yè) 64%、金融業(yè) 58%。

1. 人工智能對教育和就業(yè)的影響。發(fā)展人工智能的最終目的不是用來替代人類，而是幫助人類變得更加智慧，而教育將在這個過程中起到關(guān)鍵性作用。人工智能技術(shù)提升經(jīng)濟(jì)活動中的產(chǎn)能，使得人們逐漸從機(jī)械的重復(fù)性的或危險的勞動中抽離出來，從而增加了思考、欣賞等閑暇時間，更專注于創(chuàng)新能力、思考能力、審美與想象力的潛能開發(fā)與提升。

目前，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在以下幾方面 : 自適應(yīng) ( 個性化 ) 學(xué)習(xí)、虛擬導(dǎo)師、教育機(jī)器人、基于編程和機(jī)器人的科技教育、基于虛擬現(xiàn)實 / 增強現(xiàn)實的場景式教育。用適合自己的方式去學(xué)習(xí)，不僅效率會提高，而且會保持更長時間的學(xué)習(xí)興趣。

在教育領(lǐng)域深度發(fā)展人工智能的意義并不是取代教師，而是協(xié)助教師使教學(xué)變得更加高效和有趣。另外，在人工智能技術(shù)所影響的教育體系中，對人才的信息輸入與輸出能力、自主學(xué)習(xí)能力等的要求驟然提高，創(chuàng)新能力的培養(yǎng)也成為重要方向。

隨著技術(shù)的發(fā)展逐步替代人類從事大部分繁瑣重復(fù)的工作或體力勞動，在給人們帶來福利的同時也帶來前所未有的挑戰(zhàn)。今天已經(jīng)有越來越多的人擔(dān)憂是否自己的工作會被人工智能技術(shù)所取代，或者只能在人工智能所留下的“夾縫”中生存。有專家對中國的就業(yè)崗位被人工智能取代的概率進(jìn)行了估算，結(jié)果顯示，未來 20 年中，約占總就業(yè)人口 76% 的勞動力會受到來自人工智能技術(shù)的沖擊，若只考慮非農(nóng)業(yè)人口，這一比例為 65 %。但同時，人工智能技術(shù)對就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)也已有所顯現(xiàn)。調(diào)查顯示，中國科技公司目前人工智能團(tuán)隊規(guī)模平均擴(kuò)張 20%，而且這種需求還會增長。另外國家工業(yè)和信息化部教育考試中心專家稱，在未來幾年中國對 AI 領(lǐng)域的人才需求可能增至 500 萬。

可以判斷，在人工智能重塑產(chǎn)業(yè)格局和消費需求的情境下，一部分工作崗位終將被歷史淘汰，但是也會伴隨著人工智能技術(shù)孵化出一系列新的崗位。另一方面，新型的人機(jī)關(guān)系正在構(gòu)建，非程序化的認(rèn)知類工作會變得愈發(fā)難以替代，其對人的創(chuàng)新、思考與想象力提出更高的要求。

機(jī)械化和智能化塑造著新的就業(yè)格局，但也要警惕新格局下有可能發(fā)生的衍生問題，比如由于失業(yè)率上升而引起的貧富差距和社會穩(wěn)定問題。人工智能所帶來的“沖擊”是持續(xù)性的，對教育和就業(yè)的多重影響也是持續(xù)性的，因此也需要不斷積極探索與技術(shù)革命相匹配、相適應(yīng)的教育與就業(yè)機(jī)制。

2. 人工智能對隱私與安全的影響。今天，在許多生活消費場景中，人們對個性化體驗的需求不斷增加，個性化、場景化服務(wù)也逐漸成為人工智能驅(qū)動創(chuàng)新的主要方向。服務(wù)供應(yīng)方在信息獲取社交化、時間碎片化的情境下，著力建立更靈活便捷的消費場景，給人們帶來更加友好的用戶體驗。與此同時，隨著語音識別、人臉識別、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和日趨成熟，企業(yè)可以通過分析客戶畫像真正理解客戶，精準(zhǔn)、差異化的服務(wù)使得客戶的被重視被滿足感進(jìn)一步增強。但是在蘊藏著巨大商業(yè)價值的同時，也對現(xiàn)有法律秩序與公共安全構(gòu)成了一定的挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡(luò)空間的虛擬性，使得個人數(shù)據(jù)更易于被收集與分享，極大地便利了身份信息編號、健康狀態(tài)、信用記錄、位置活動蹤跡等信息的存儲、分析和交易過程，與此同時，人們卻很難追蹤個人數(shù)據(jù)隱私的泄露途徑與程度。例如，以人工智能技術(shù)為支撐的智慧醫(yī)療，病人的電子病例、私人數(shù)據(jù)歸屬權(quán)如何界定，醫(yī)院獲得及使用私人數(shù)據(jù)的權(quán)限界限如何規(guī)范。再比如人工智能技術(shù)生成作品的著作權(quán)問題等。開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以確定監(jiān)管對象，也令法律的邊界變得越來越模糊。

人工智能的普遍使用使得“人機(jī)關(guān)系”發(fā)生了趨勢性的改變，人機(jī)頻繁互動，可以說已形成互為嵌入式的新型關(guān)系。時間與空間的界限被打破、虛擬與真實也被隨意切換，這種趨勢下的不可預(yù)測性與不可逆性很有可能會觸發(fā)一系列潛在風(fēng)險。與人們?nèi)菀缀雎缘摹靶畔⑿孤丁辈煌?，人工智能技術(shù)也可能被少數(shù)別有用心的人有目的地用于欺詐等犯罪行為。如基于不當(dāng)手段獲取的個人信息形成“數(shù)據(jù)畫像”，并通過社交軟件等冒充熟人進(jìn)行詐騙。再比如，使用人工智能技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與模擬，生成包括圖像、視頻、音頻、生物特征在內(nèi)的信息，突破安防屏障。去年曾有報道，新款蘋果手機(jī)“刷臉”開機(jī)功能被綠色即是這類例子。而從潛在風(fēng)險來看，無人機(jī)、無人車、智能機(jī)器人等都存在遭到非法侵入與控制，造成財產(chǎn)損失或被用于犯罪目的的可能。

3.人工智能對社會公平的影響。隨著人工智能研發(fā)與應(yīng)用的突飛猛進(jìn)，一系列價值難題也正逐漸顯現(xiàn)在人們面前。目前還有大量不會上網(wǎng)、由于客觀條件無法使用互聯(lián)網(wǎng)及不愿觸碰互聯(lián)網(wǎng)的人群，已經(jīng)被定義為人工智能時代的“邊緣人”，而人工智能對人們的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技術(shù)越發(fā)達(dá)，信息鴻溝就越深，進(jìn)而演變?yōu)榉?wù)鴻溝、福利鴻溝，而在人工智能時代，“邊緣人”將越來越難享受到便捷的智能信息服務(wù)，也更不易獲得緊缺的服務(wù)資源。

本文轉(zhuǎn)自 中國經(jīng)濟(jì)報告 2018年第10期，作者：清華大學(xué)中國科技政策研究中心

三、淺談工業(yè)自動化企業(yè)布局機(jī)器視覺，智能生產(chǎn)即將邁向新領(lǐng)域

隨著近年來我國制造業(yè)自動化改造的趨勢愈加明顯，越來越多的企業(yè)開始將機(jī)器視覺融入到自動化生產(chǎn)線中。其實在眾多傳統(tǒng)的工業(yè)自動化品牌中，能夠提供專業(yè)視覺解決方案的廠家其實并不多。但是近年來，一大批傳統(tǒng)的自動化系統(tǒng)供應(yīng)商扎堆布局視覺產(chǎn)品，這背后隱藏的邏輯是什么？機(jī)器視覺又該如何完美應(yīng)用到自動化生產(chǎn)流程中？

話說這年頭的機(jī)器視覺技術(shù)，絕對可以算得上是工業(yè)領(lǐng)域的一大熱門，因為市場前景一片大好而被各界廣泛看好追捧，的確是件很自然的事情。不過，從產(chǎn)品和設(shè)備使用的角度看，我們更關(guān)注的或許是，將機(jī)器視覺和自動化控制“兩個世界”的技術(shù)整合在一起，會在性能、成本以及應(yīng)用體驗...等各方面給用戶帶來怎樣的影響和改變。

機(jī)器視覺的發(fā)展并非單一的應(yīng)用。機(jī)器視覺技術(shù)使機(jī)器具有感知外界的眼睛，使機(jī)器具有與人類相同的視覺功能，從而實現(xiàn)各種檢測，判斷，識別和測量功能。 現(xiàn)在機(jī)器視覺的軟硬件產(chǎn)品逐漸演變?yōu)楫a(chǎn)品生產(chǎn)和制造各階段的重要組成部分。因此，這對系統(tǒng)的集成提出了更高的要求。

很多自動化公司需要集成的生產(chǎn)自動化系統(tǒng)，需要集合機(jī)器視覺與多種工業(yè)生產(chǎn)器械共同協(xié)同運作，比如工業(yè)機(jī)器人。它廣泛應(yīng)用于狀態(tài)監(jiān)測，成品檢驗和質(zhì)量控制等多領(lǐng)域。 隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器人與人之間的視覺差距正在逐漸縮小。視覺技術(shù)的成熟和發(fā)展使其在工業(yè)制造應(yīng)用中得到越來越廣泛的應(yīng)用。

那么機(jī)器視覺又該如何完美應(yīng)用到自動化生產(chǎn)流程中呢？

首先在集成機(jī)器視覺系統(tǒng)中，機(jī)器視覺僅僅是作為設(shè)備控制的一個應(yīng)用模塊，被整合到生產(chǎn)線設(shè)備的控制系統(tǒng)中。用戶無需再考慮系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互和界面切換，僅使用一套自動化控制系統(tǒng)，即可以完成對各類應(yīng)用參數(shù)的設(shè)置和調(diào)整。

機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用將因此而被極大簡化，設(shè)備的總體成本也會得到顯著的優(yōu)化。

貌似這樣說還是太過于抽象了。接下來，讓我們看幾個在機(jī)器視覺的應(yīng)用過程中可能出現(xiàn)的場景。

首先，若要將產(chǎn)品圖像信息（如產(chǎn)品標(biāo)識、條碼/二維碼、品質(zhì)瑕疵...等）快速呈現(xiàn)到產(chǎn)線和管理系統(tǒng)的屏幕上，如：操作員終端、工廠大屏幕、中控室...等，在集成機(jī)器視覺系統(tǒng)中將變得極為簡單，很可能也就是點幾下鼠標(biāo)的事情。

其次，在集成機(jī)器視覺系統(tǒng)中，將更容易實現(xiàn)對高速運動中的物體的精準(zhǔn)圖像捕捉，無需再在相機(jī)上接入編碼器，直接使用由高速傳感器觸發(fā)獲取的輸送線位置，就可以完成對相機(jī)快門的實時控制。

而如果要在識別出產(chǎn)品瑕疵后進(jìn)一步對其做出準(zhǔn)確的剔廢動作，目測用幾條運控指令就完全可以搞定了。

再比如，若要對產(chǎn)線上的每個產(chǎn)品進(jìn)行雙重甚至多次圖像識別，例如：需要同時記錄產(chǎn)品條碼、標(biāo)簽和外觀，傳統(tǒng)的做法需要為相鄰的幾臺相機(jī)各接入一支光電觸發(fā)傳感器和編碼器。

但如果使用集成機(jī)器視覺系統(tǒng)，就只需將一個光電輸入信號、多臺視覺相機(jī)和輸送帶編碼器通過運控總線接入同一個設(shè)備控制系統(tǒng)，并基于輸送帶上的產(chǎn)品位置完成對相機(jī)快門動作的精準(zhǔn)觸發(fā)，硬件連接和軟件邏輯都將因此變得非常簡單。

另外，對于那些需要使用視覺技術(shù)輔助機(jī)器人操作的設(shè)備應(yīng)用，使用集成機(jī)器視覺系統(tǒng)將可以把產(chǎn)品圖像識別和機(jī)器人運動控制整合到同一個時間軸和空間坐標(biāo)系中，從而省去兩套系統(tǒng)之間大量繁瑣的位置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作。

在機(jī)器視覺應(yīng)用中，根據(jù)不同的產(chǎn)品/背景組合，適當(dāng)?shù)恼{(diào)整相機(jī)鏡頭和光源的參數(shù)設(shè)置（如：對焦、顏色...等），對于畫面捕捉的質(zhì)量和圖像識別的性能也是極為重要的。如果將視覺技術(shù)集成、整合到設(shè)備控制系統(tǒng)中，那么用戶僅通過在控制軟件中編寫的程序邏輯，就可以實現(xiàn)對這些分散在設(shè)備各處的視覺元件的自動設(shè)置和靈活調(diào)整，而無需再在現(xiàn)場逐一手動操作。這將極大的簡化設(shè)備調(diào)試和運維的流程。

不難看出，若要將機(jī)器視覺整合到設(shè)備控制系統(tǒng)中，除了需要有一套集成視覺功能的設(shè)備控制器和系統(tǒng)軟件，統(tǒng)一的現(xiàn)場總線網(wǎng)路也是必不可少的；并且，為了能夠?qū)崿F(xiàn)上述諸多基于視覺檢測的高動態(tài)運控功能，這個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還必須具備足夠的實時確定性，以確保系統(tǒng)運行時各組件之間及時同步。

中國智能制造2025與機(jī)器視覺將密不可分。未來機(jī)器視覺技術(shù)必將成為工業(yè)自動化和智能的核心之一。要實現(xiàn)人機(jī)視覺在機(jī)器人上的延伸，必須要滿足自動化程度高，效率高，精度高，適應(yīng)性差的條件，在工業(yè)自動化過程中發(fā)揮重要作用。

廣東全帝 科技 有限公司是一家專注于機(jī)器視覺核心算法研究，視覺檢測設(shè)備，CCD光學(xué)檢測設(shè)備，機(jī)器視覺定位檢測，非標(biāo)自動化設(shè)備，視覺方案定制和研發(fā)與一體的高新技術(shù)企業(yè)。目前自主研發(fā)針對工業(yè)生產(chǎn)制造企業(yè)的Smartmake視覺檢測系統(tǒng)，已在電子、包裝、印刷、化工、食品、塑膠、紡織等行業(yè)得到成功的應(yīng)用與廣泛好評。各級生產(chǎn)企業(yè)通過對機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的現(xiàn)場應(yīng)用，在實時監(jiān)控產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率的同時，還可以大幅節(jié)約人工成本，是制造業(yè)在面向工業(yè)4.0時代的最佳選擇。目前在全國范圍內(nèi)誠招代理，感興趣的朋友可以在下方評論留言哦！

四、學(xué)習(xí)人工智能有哪些就業(yè)方向？

人工智能技術(shù)關(guān)系到人工智能產(chǎn)品是否可以順利應(yīng)用到我們的生活場景中。在人工智能領(lǐng)域，它普遍包含了機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、人機(jī)交互、計算機(jī)視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能技術(shù)的核心。基于數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)代智能技術(shù)中的重要方法之一，研究從觀測數(shù)據(jù)(樣本)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)方法以及算法的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)存在不同的分類方法。

根據(jù)學(xué)習(xí)模式將機(jī)器學(xué)習(xí)分類為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。

根據(jù)學(xué)習(xí)方法可以將機(jī)器學(xué)習(xí)分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

二、知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，是一種由節(jié)點和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，其基本組成單位是“實體—關(guān)系—實體”三元組，以及實體及其相關(guān)“屬性—值”對。不同實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。在知識圖譜中，每個節(jié)點表示現(xiàn)實世界的“實體”，每條邊為實體與實體之間的“關(guān)系”。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，提供了從“關(guān)系”的角度去分析問題的能力。

知識圖譜可用于反欺詐、不一致性驗證、組團(tuán)欺詐等公共安全保障領(lǐng)域，需要用到異常分析、靜態(tài)分析、動態(tài)分析等數(shù)據(jù)挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準(zhǔn)營銷方面有很大的優(yōu)勢，已成為業(yè)界的熱門工具。但是，知識圖譜的發(fā)展還有很大的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的噪聲問題，即數(shù)據(jù)本身有錯誤或者數(shù)據(jù)存在冗余。隨著知識圖譜應(yīng)用的不斷深入，還有一系列關(guān)鍵技術(shù)需要突破。

三、自然語言處理

自然語言處理是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向，研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、機(jī)器閱讀理解和問答系統(tǒng)等。

機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程?；诮y(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯在日?？谡Z等一些場景的成功應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表征和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言知識圖譜不斷擴(kuò)充，機(jī)器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進(jìn)展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機(jī)技術(shù)實現(xiàn)對文本篇章的理解，并且回答與篇章相關(guān)問題的過程。語義理解更注重于對上下文的理解以及對答案精準(zhǔn)程度的把控。隨著MCTest數(shù)據(jù)集的發(fā)布，語義理解受到更多關(guān)注，取得了快速發(fā)展，相關(guān)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮。語義理解技術(shù)將在智能客服、產(chǎn)品自動問答等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步提高問答與對話系統(tǒng)的精度。

問答系統(tǒng)

問答系統(tǒng)分為開放領(lǐng)域的對話系統(tǒng)和特定領(lǐng)域的問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術(shù)是指讓計算機(jī)像人類一樣用自然語言與人交流的技術(shù)。人們可以向問答系統(tǒng)提交用自然語言表達(dá)的問題，系統(tǒng)會返回關(guān)聯(lián)性較高的答案。盡管問答系統(tǒng)目前已經(jīng)有了不少應(yīng)用產(chǎn)品出現(xiàn)，但大多是在實際信息服務(wù)系統(tǒng)和智能手機(jī)助手等領(lǐng)域中的應(yīng)用，在問答系統(tǒng)魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰(zhàn)。

自然語言處理面臨四大挑戰(zhàn)：

一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;

二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;

三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;

四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算

四、人機(jī)交互

人機(jī)交互主要研究人和計算機(jī)之間的信息交換，主要包括人到計算機(jī)和計算機(jī)到人的兩部分信息交換，是人工智能領(lǐng)域的重要的外圍技術(shù)。人機(jī)交互是與認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學(xué)科。傳統(tǒng)的人與計算機(jī)之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進(jìn)行，主要包括鍵盤、鼠標(biāo)、操縱桿、數(shù)據(jù)服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數(shù)據(jù)手套、壓力筆等輸入設(shè)備，以及打印機(jī)、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機(jī)交互技術(shù)除了傳統(tǒng)的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機(jī)交互等技術(shù)。

五、計算機(jī)視覺

計算機(jī)視覺是使用計算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計算機(jī)視覺可分為計算成像學(xué)、圖像理解、三維視覺、動態(tài)視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。未來計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是如何在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的結(jié)合，計算機(jī)視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)逐漸成熟并且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達(dá)到很高的精度;

二是如何降低計算機(jī)視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機(jī)視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，需要較長的研發(fā)周期以達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時;

三是如何加快新型算法的設(shè)計開發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計算機(jī)視覺算法的設(shè)計與開發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

六、生物特征識別

生物特征識別技術(shù)是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對說話聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識別人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進(jìn)行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認(rèn)是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進(jìn)行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術(shù)涉及的內(nèi)容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識別過程涉及到圖像處理、計算機(jī)視覺、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

七、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(VR)/增強現(xiàn)實(AR)是以計算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)。

虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術(shù)特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、交換與分發(fā)技術(shù)、展示與交互技術(shù)以及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與評價體系五個方面。獲取與建模技術(shù)研究如何把物理世界或者人類的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點研究對數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在于內(nèi)容的語義表示和分析;交換與分發(fā)技術(shù)主要強調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務(wù)等，其核心是開放的內(nèi)容交換和版權(quán)管理技術(shù);展示與交換技術(shù)重點研究符合人類習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對復(fù)雜信息的認(rèn)知能力，其難點在于建立自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;標(biāo)準(zhǔn)與評價體系重點研究虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實基礎(chǔ)資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)以及相應(yīng)的評估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問題?？傮w來說虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)智能化、虛實環(huán)境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發(fā)展趨勢

以上就是關(guān)于杭州視覺智能企業(yè)1562相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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