大恒科技有人工智能概念吗-大恒科技有人工智能概念吗知乎

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1. 机器视觉在国内发展到什么水平了？前景怎么样？

机器视觉在国内发展到什么水平了？前景怎么样？

机器视觉（Machine Vision）指的是通过光学的装置和非接触的传感器自动的接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或控制机器人运动的装置，通俗的说就是应用在工业领域的视觉应用。

机器视觉概念在20世纪50年代提出，20世纪80年代开始逐步进入产业化，到2000年后进入快速发展期。经历了近20年的高速增长，我们认为机器视觉仍然是一个有较强成长动力的行业，主要驱动因素来自两个方面，一是对机器代人过程的不断进行、二是技术进步使得更多需求得以释放，前者的底层逻辑主要是人口红利的消失以及人生理能力的局限性，后者的底层逻辑主要是生产过程向更高效、更精确、更优质的进化。

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台，因此它的应用范围十分广泛，从作用看，主要包括图像检测应用、视觉定位应用、物体测量应用、物体分拣应用和图像识别应用。

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尽管国内机器视觉起步较晚，但随着智能制造提速，加之技术和资本助力，中国机器视觉行业规模不断增加，且增长速度在2016年以后加快，远超全球机器视觉行业规模增速。2017年，中国机器视觉行业规模达到65亿元，同比增长114%，2018年，中国机器视觉行业规模已突破100亿元。未来，随着政策扶持和国家战略的高度重视，机器视觉市场将获得更大的发展机会。

机器视觉产业链主要由上游零部件供应商、中游装备厂商以及下游应用行业构成。天准科技位于产业链中游，属于装备制造商。国际知名企业康耐视、基恩士、海克斯康的产业链布局更具深度，产品范围包括传感器、软件等零部件，涵盖上游领域。

机器视觉，是人工智能行业的重要前沿分支，机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“感知”的能力。近十年，随着国内机器视觉技术和产品在实践中的不断完善，机器视觉在智能安防、汽车制造、电子消费等领域的应用日趋广泛。
在AI深化的智能时代，摄像机作为机器视觉的感知终端，越来越智能，可适应复杂多变的环境，抓住稍纵即逝的时机，***集更高质量的视频数据。

目前，我国的机器视觉产品在图像处理上存在不确定性，不管是测量、外观检测还是条码、字符等的识别，在精度和适用性上明显不够可靠，这些都是因为技术实力不够、技术标准不达标所导致的。其二是产品应用程度不高。国内机器视觉的应用当前主要集中在半导体和电子电器领域，相对来说侧重点过于狭窄，在人工智能、自动驾驶、机器人等新技术和新领域快速崛起的情况下，应用领域无法拓宽是导致产品[_a***_]、实用性得不到提升的重要原因。其三是专业人才储备薄弱。当前，我国机器视觉相关人才主要依赖国外引进，自身专业储备量不足，但需求却是巨大的。

未来，机器视觉的市场蓝海还在不断扩大，智慧城市、无人模式带来的全新成长点和增长点，都将呼唤机器视觉的进一步发展与新技术的涌现。

机器视觉中的人脸识别，大家每天打交道最多的就是iPhone的FaceID，又称刷脸解锁。但是苹果这个刷脸解锁系统类似于手机的保安，负责识别主人，更多的应用就没有了，比如分析主人。

这方面，国内科技公司已经走在苹果前面，或者说在应用机器视觉方面走的很激进。前些日子争议很大的旷视科技，就利用人脸识别，随时***集学生听课状态，包括趴桌子、玩手机、睡觉、听讲、阅读、举手等细项，都有详细的数据统计，学生只要坐到课桌前，一举一动都逃不过机器的眼睛。看到这里，可能大家都明白了，方案提供商明显没有考虑到学生因此产生的心理健康问题，缺乏人文关怀，所以点歪了科技树。

国内机器视觉在应用上野蛮生长、大胆激进，但技术发展水平在整个行业处于下游，日本、欧美公司处于行业中上游，特别是在应用机器视觉的自动制造领域，仅日本基恩士和美国康耐视垄断了50%以上的市场。国内公司类似于电脑厂商，从英特尔那里买CPU，从微软那里买操作系统，组装后打上LOGO销售，赚的主要是加工费。

机器视觉长期以来发展缓慢，直到人工智能领域的深度学习技术出现后，才终于让机器视觉获得***展，在图像识别等任务中，开始超越人类。换句话说，决定机器视觉发展水平的，是深度学习。在这个领域，还是硅谷的谷歌等公司领先，它们的基础研究走在前面。相比之下，国内领先的方面在应用和大数据***集。

总之，国内机器视觉和全球行业领先水平比，技术上处于中下，但在市场应用上，倒是十分激进。

原创回答，搬运必究。

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