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)布局機器視覺，智能生產(chǎn)即將邁向新領(lǐng)域

• 4、學習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。機器翻譯，智能控制，專家系統(tǒng)，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人工廠，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，所以學習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。必須的不斷學習，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)以及促進經(jīng)濟結(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，然后讓機器學習人的思考方式和行為?，F(xiàn)代人工智能概念的提出者約翰·麥卡錫認為，機器不一定需要像人一樣思考才能獲得智能，重點是讓機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)展的興奮與擔憂交織難分。

即使如此，世界各國已經(jīng)認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)以及促進經(jīng)濟結(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)公司的排名進入全球前 20 位。從學科分布看，計算機科學、工程和自動控制系統(tǒng)是人工智能論文分布最多的學科。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 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、機器人以及機器學習等細分方向。中國人工智能專利持有數(shù)量前 30 名的機構(gòu)中，科研院所與大學和企業(yè)的表現(xiàn)相當，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到 18232 人，占世界總量的 8.9%，僅次于美國(13.9% ) 。高校和科研機構(gòu)是人工智能人才的主要載體，清華大學和中國科學院系統(tǒng)成為全球人工智能人才投入量最大的機構(gòu)。然而，按高 H 因子（又稱 H 指數(shù)，用于評價科學家的科研績效）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器學習、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 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 年達到頂峰，新增初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量達到 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)用上包括智能機器人、智能駕駛、無人機、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)更看重智能機器人、無人機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 395 億美元，融資事件1208 筆，其中中國的投融資總額達到 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 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、尊嚴等方面的倫理風險 ; 日本希望人工智能推進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)造性活動當中，使人類自身與社會得到更充分的發(fā)展。當前，人工智能技術(shù)的突飛猛進正不斷改變著零售、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)濟活動中的產(chǎn)能，使得人們逐漸從機械的重復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 ) 學習、虛擬導師、教育機器人、基于編程和機器人的科技教育、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習，不僅效率會提高，而且會保持更長時間的學習興趣。

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、自主學習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隊規(guī)模平均擴張 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，新型的人機關(guān)系正在構(gòu)建，非程序化的認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、機器學習算法的發(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、差異化的服務(wù)使得客戶的被重視被滿足感進一步增強。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“人機關(guān)系”發(fā)生了趨勢性的改變，人機頻繁互動，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測性與不可逆性很有可能會觸發(fā)一系列潛在風險。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行詐騙。再比如，使用人工智能技術(shù)進行學習與模擬，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“刷臉”開機功能被綠色即是這類例子。而從潛在風險來看，無人機、無人車、智能機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，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，信息鴻溝就越深，進而演變?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)濟報告 2018年第10期，作者：清華大學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。

機器視覺的發(fā)展并非單一的應(yīng)用。機器視覺技術(shù)使機器具有感知外界的眼睛，使機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)的不斷進步，機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？

首先在集成機器視覺系統(tǒng)中，機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的事情。

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

而如果要在識別出產(chǎn)品瑕疵后進一步對其做出準確的剔廢動作，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、標簽和外觀，傳統(tǒng)的做法需要為相鄰的幾臺相機各接入一支光電觸發(fā)傳感器和編碼器。

但如果使用集成機器視覺系統(tǒng)，就只需將一個光電輸入信號、多臺視覺相機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)品位置完成對相機快門動作的精準觸發(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)輔助機器人操作的設(shè)備應(yīng)用，使用集成機器視覺系統(tǒng)將可以把產(chǎn)品圖像識別和機器人運動控制整合到同一個時間軸和空間坐標系中，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。

在機器視覺應(yīng)用中，根據(jù)不同的產(chǎn)品/背景組合，適當?shù)恼{(diào)整相機鏡頭和光源的參數(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與機器視覺將密不可分。未來機器視覺技術(shù)必將成為工業(yè)自動化和智能的核心之一。要實現(xiàn)人機視覺在機器人上的延伸，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器視覺核心算法研究，視覺檢測設(shè)備，CCD光學檢測設(shè)備，機器視覺定位檢測，非標自動化設(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、學習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，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別、AR/VR七個關(guān)鍵技術(shù)。

一、機器學習

機器學習(MachineLearning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，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)的機器學習是現(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)進行預測。根據(jù)學習模式、學習方法以及算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。

根據(jù)學習模式將機器學習分類為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。

根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。

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

機器翻譯

機器翻譯技術(shù)是指利用計算機技術(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?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯在日?？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充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領(lǐng)域取得更大進展。

語義理解

語義理解技術(shù)是指利用計算機技術(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、語義和語法導致未知語言現(xiàn)象的不可預測性;

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

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

四、人機交互

人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機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)。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等密切相關(guān)的綜合學科。傳統(tǒng)的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設(shè)備進行，主要包括鍵盤、鼠標、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、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設(shè)備。人機交互技術(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、體感交互及腦機交互等技術(shù)。

五、計算機視覺

計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均需要通過計算機視覺技術(shù)從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發(fā)展，預處理、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，計算機視覺可分為計算成像學、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到很高的精度;

二是如何降低計算機視覺算法的開發(fā)時間和人力成本，目前計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標注，需要較長的研發(fā)周期以達到應(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行識別認證的技術(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行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數(shù)據(jù)預處理以及特征提取技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進行處理，得到相應(yīng)的特征進行存儲。

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行信息采集、數(shù)據(jù)預處理和特征提取，然后將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務(wù)，辨認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;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，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、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術(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)是以計算機為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學技術(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)標準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，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在于建立自然和諧的人機交互環(huán)境;標準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)范標準以及相應(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)標準與規(guī)范等方面存在一系列科學技術(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

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