AI+機器視覺賦能工業4.0 工業相機及軟件算法為關鍵
ChatGPT引爆AI概念，AIGC進入發展元年，AI技術進入發展快車道。AI+機器視覺技術優勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業4.0等概念的持續深化+研發技術的不斷突破，AI+機器視覺持續賦能下游工業應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣。
面向AI時代，所有產品都值得用大模型重新升級。AI大模型的出現是一個劃時代的里程碑，人類將進入到一個全新的智能化時代，就像工業革命一樣，大模型將會被各行各業廣泛應用，帶來生產力的較大提升，并深刻改變我們的生活方式。
機器視覺的本質是機器的眼睛和大腦，當前，機器視覺已發展為人工智能領域一個正在快速發展的分支。機器視覺即機器代替人眼來做測量和判斷，是通過光學的裝置和非接觸的傳感器，自動接收和處理真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置。中商產業研究院認為，機器視覺可以代替人眼在多種場景下實現多種功能，按功能主要分為四大類：檢測、測量、定位、識別。
在AI技術的加持下，機器視覺有望與AI逐漸融合，引領向工業4.0的過渡。復盤機器視覺發展，從能夠自動執行簡單任務的自動化機器，轉型為視覺能力不受人類視覺能力極限約束、自主思考，從而能夠長期對各種元素進行優化的自主型機器，AI+機器視覺有望能夠滲透入工業制造達到全新的水平，有望開啟新一輪生產力加速周期。
與人眼相比，機器視覺在效率、精度、環境要求、安全性等各因素上都有明顯的優勢。同時，在AI深度學習+機器視覺的升級趨勢下，將在工業自動化、數字化、柔性化、復雜性生產上貢獻更高的適配度。傳統的機器視覺技術需要將數據表示為一組特征，或輸入到預測模型，從而得出預測結果，這是完成制定動作，較難適應未來柔性化的生產需求，尤其是在缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等場景越來越難適用。
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