机器视觉如何走向产业核心层

在人工智能带来的诸多产业升级价值中，机器视觉毫无疑问将贡献最大的篇幅。无论是在工业、农业、服务业、金融业，基于视觉交互的智能解决方案都在智能化体系中占据了 80%以上的比例。而且视觉往往还是知识图谱、语义分割、机器学习等技术的承载方式。

AI 产业化发展到如今，行业内外对机器视觉的重要意义已经达成了共识。而存在于这个产业周期中最主要的问题，是机器视觉作为一种体系化的通用技术能力，如何与差异化明显、产业规律相对复杂的垂直行业相结合，让机器视觉从安防产业走向更多产业场景的深处，推动机器视觉从产业的外部辅助力量，走向真正的生产系统核心。

机器视觉作为数字抓手就像视觉是人类的第一感官，指导了人类最多动作与行为一样，机器视觉同样也是 AI 技术体系带给数字设备的第一感官。从识别、理解到反馈，数量最多、程度最深、价值最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。

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：

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。

今天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。

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。

未来，中国劳动力成本将持续增长，企业面对不断上升的劳动力成本，只有实现要素驱动和创新，尽早布局智能制造才能实现转型升级，找到新的增长点。企业对“机器换人”的需求保持旺盛，将给机器视觉产品带来较大的增长空间。