制造商利用云技术优化深度学习机器视觉的运行效率

机器视觉，作为推动中国制造业蓬勃发展的关键技术，已在半导体、电子制造、汽车、医药及食品包装等多个领域展现其广泛应用价值。在此背景下，高工产业研究所（GGII）预测，至2024年，中国机器视觉市场规模将有望超过200亿元，年增长率接近12%。

随着人工智能（AI）技术的快速迭代，多数制造行业的机器视觉专家普遍认为，AI机器视觉将带来更优的性能与更多元的功能。因此，为行业提供机器视觉解决方案的服务商需深入思考如何为客户优化前沿技术，使深度学习机器视觉等先进技术更易获取、使用及部署。同时，云计算的部署对于推动机器视觉应用同样至关重要，尽管部分制造商对云计算仍持观望态度，但现在是克服疑虑、积极拥抱云计算的最佳时机。

制造商在采购机器视觉解决方案时，通常会在生产现场进行方案评估与选择，并经过公司内部审批流程。这种以“现场”为核心的方式虽有其优势，但也可能导致不同生产地点间机器视觉解决方案的差异，以及专业知识与数据的难以共享。即使团队有集成与数据共享的需求，传统的机器视觉系统也难以实现。

不同生产地点带来的数据挑战尤为显著。AI，特别是深度学习，依赖于大量、多样且优质的数据，以及快速的数据生成与处理速度，以确保模型在实际部署中达到预期效果。然而，不同团队与生产地点间的经验、时间差异导致信息孤岛现象，加大了获取优质数据的难度。数据需经过存储、标注后用于模型训练，而模型测试还需使用其他数据集。孤立的企业数据无法有效训练机器视觉模型。

深度学习神经网络需接触各种变量，包括不同的生产时间与天数。数据集应混合不同时间点的随机数据，以训练出强大的模型。制造商及其机器视觉专家面临的主要挑战之一，便是如何充分利用各生产地点，甚至跨国家和地区的所有可用数据。

此外，不同生产地点还需确保深度学习模型基于多样化的对象集进行训练。模型需应对现实世界的变化与差异，因此训练数据中需包含真正不同的对象，并反映模型在现实场景中可能遇到的各种变化。

数据标注的准确性、清晰性与一致性对模型表现至关重要。制造业团队需在标注项目上开展协作，避免标注错误与歧义。然而，不同地点或国家间的数据标注挑战依旧存在。

为解决这些问题，深度学习云平台应运而生。基于云的机器视觉平台使多个地点（包括生产地点、国家和地区）能够安全地上传、标记与标注数据。云平台汇集多样化数据，促进深度学习训练，并允许指定用户实时协作，共享专业知识。

制造商面临招聘与留用资深机器视觉专家的挑战。云平台通过利用各生产地点、国家或地区的个人与团队技能与专业知识，使所有人受益，尤其在机器视觉人才稀缺的地区。

基于云的解决方案还提供了算力的可扩展性与可访问性。通过云技术，每个用户都能获得高算力，而按需付费的订阅模式可能比投资更多服务器和雇佣更多IT人员更有利。

借助云平台，用户可在云端训练和测试深度学习模型，并将模型部署到边缘，为生产线上的灵活数字化工作流程提供支持。机器视觉团队可以灵活、便捷地购买云平台的订阅服务，并不断获得技术合作伙伴更新的功能和模型。

为使机器视觉系统更好地工作并实现更多功能，我们需以新方式实施、使用和部署这项技术。深度学习云平台为AI机器视觉管理者指明了前进的方向。