機(jī)器視覺技術(shù)，正以前所未有的深度和廣度融入全球制造業(yè)的核心流程，驅(qū)動(dòng)著效率與精度的革命性提升。在經(jīng)歷了基礎(chǔ)感知能力的普及階段后，這一領(lǐng)域的技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用探索，呈現(xiàn)出更加多元和復(fù)雜的圖景。

繼上篇探討了全球知名企業(yè)對(duì)機(jī)器視覺發(fā)展趨勢(shì)的前沿洞察后，那么本篇將把視角轉(zhuǎn)向本土企業(yè)——華漢偉業(yè)、新算技術(shù)、啟源視覺。他們?cè)趪?guó)產(chǎn)算法平臺(tái)、AI+邊緣智能、行業(yè)定制化解決方案的提供上正在構(gòu)建自己的核心優(yōu)勢(shì)，在技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)需求深耕方面展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值。

接下來，讓我們一起聽聽他們是如何全方位剖析機(jī)器視覺技術(shù)的當(dāng)前成熟度、關(guān)鍵進(jìn)展、應(yīng)用挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢(shì)，并為大家呈現(xiàn)出一幅關(guān)于機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展的全景畫卷。

1、現(xiàn)狀：技術(shù)的滲透與成熟度分化

從行業(yè)發(fā)展的宏觀視角來看，當(dāng)前機(jī)器視覺技術(shù)呈現(xiàn)出一種差異化的成熟度態(tài)勢(shì)，即在不同應(yīng)用場(chǎng)景與技術(shù)維度上呈現(xiàn)出不同程度的成熟水平。在一些標(biāo)準(zhǔn)化程度高、環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定的工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中，機(jī)器視覺技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了深度滲透與高度成熟應(yīng)用。而在更為復(fù)雜的非標(biāo)場(chǎng)景以及需要泛化能力的領(lǐng)域時(shí)，機(jī)器視覺技術(shù)的成熟度則明顯有所欠缺。

杭州啟源視覺科技有限公司CEO邢健飛從高中低三個(gè)層面總結(jié)了當(dāng)下機(jī)器視覺在不同領(lǐng)域的成熟度，他表示：“機(jī)器視覺在工業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用（如工業(yè)質(zhì)檢和自動(dòng)化、電子元件缺陷檢測(cè)等）已經(jīng)實(shí)現(xiàn)深度滲透，屬于高度成熟；在泛化能力與復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性層面，處于中等成熟度；而在通用視覺與認(rèn)知智能則屬于低成熟度。

華漢偉業(yè)研發(fā)總監(jiān)楊洋深以為然，他同樣表示機(jī)器視覺技術(shù)目前已步入成熟應(yīng)用階段，在圖像處理、深度學(xué)習(xí)、三維感知等領(lǐng)域取得突破，并在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了非接觸式檢測(cè)與自動(dòng)化集成，替代了大量人工質(zhì)檢崗位。然而，其在復(fù)雜環(huán)境下的抗干擾能力以及極端工況適應(yīng)性仍有待優(yōu)化，高端系統(tǒng)成本問題也制約了在部分行業(yè)的普及。

新算技術(shù)創(chuàng)始人則強(qiáng)調(diào)，機(jī)器視覺技術(shù)的基礎(chǔ)應(yīng)用已比較成熟，尤其在汽車 / 新能源行業(yè)等自動(dòng)化程度高的領(lǐng)域滲透率較高，但在食品 / 紡織等傳統(tǒng)行業(yè)，由于需求復(fù)雜多變、視覺檢測(cè)難度高，其滲透率依然較低。

可以看出，機(jī)器視覺技術(shù)的成熟度呈現(xiàn)出明顯的場(chǎng)景分化特征，這種分化不僅反映了技術(shù)在不同領(lǐng)域的適應(yīng)性差異，也揭示了技術(shù)發(fā)展的階段性和行業(yè)應(yīng)用的不平衡性。這也提醒我們?cè)谕苿?dòng)機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展時(shí)，不能僅僅關(guān)注技術(shù)的先進(jìn)性和性能指標(biāo)，更要考慮技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的匹配度和適應(yīng)性。未來，如何提升機(jī)器視覺技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)定性和泛化能力，降低技術(shù)應(yīng)用門檻和成本，使得更多行業(yè)能夠受益于這一先進(jìn)技術(shù)，將是行業(yè)重點(diǎn)關(guān)注和解決的問題。

2、突破：重塑機(jī)器視覺底層邏輯的變革力量

在技術(shù)演進(jìn)的浪潮中，機(jī)器視覺領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出具有代表性的關(guān)鍵技術(shù)突破，為行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力。這些技術(shù)突破不僅提升了機(jī)器視覺系統(tǒng)的性能和精度，還為其在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用提供了可能。

“視覺 Transformer 革命正在改變游戲規(guī)則，它通過全局建模逐步替代傳統(tǒng)CNN，在各個(gè)圖像識(shí)別領(lǐng)域取得新的突破進(jìn)展?！毙辖★w還指出，三維視覺技術(shù)的穩(wěn)定精度也在逐步提升，并已廣泛應(yīng)用于計(jì)量級(jí)領(lǐng)域，正逐步取代傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量，同時(shí)對(duì)于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展也有積極的促進(jìn)作用。

楊洋同樣提到三維視覺技術(shù)的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)在半導(dǎo)體領(lǐng)域的批量商用。此外，還包括深度學(xué)習(xí)模型的演進(jìn)與優(yōu)化、圖像生成與合成技術(shù)的突破、邊緣計(jì)算與端到端系統(tǒng)優(yōu)化、多傳感器與多模態(tài)融合技術(shù)的突破都進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)的革新。

這些突破不僅提升了視覺系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性，更為多模態(tài)和AI大模型的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。多模態(tài)和AI大模型的出現(xiàn)，標(biāo)志著視覺識(shí)別正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革，推動(dòng)著視覺技術(shù)從“識(shí)別”躍升到“推理”。然而，在實(shí)際應(yīng)用中仍有諸多挑戰(zhàn)亟待解決。

邢健飛認(rèn)為實(shí)際挑戰(zhàn)中最棘手的不是技術(shù)而是工程問題。比如醫(yī)療場(chǎng)景，雖然多模態(tài)模型能實(shí)現(xiàn)病理報(bào)告與影像的聯(lián)合分析，但醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致訓(xùn)練樣本不足。具體而言，落地面臨數(shù)據(jù)層面的困境、模型層面的瓶頸、算力成本激增三大挑戰(zhàn)。

“在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注成本、實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源限制、環(huán)境魯棒性與泛化能力問題諸多挑戰(zhàn)，以及倫理、隱私風(fēng)險(xiǎn)和跨領(lǐng)域適配成本壓力?！睏钛筮M(jìn)一步補(bǔ)充道。

可以看出，多模態(tài)與AI大模型正在重塑機(jī)器視覺的未來，它們賦予了機(jī)器更敏銳的感知和更強(qiáng)大的推理能力。那么，如何探索優(yōu)化數(shù)據(jù)共享機(jī)制、提升模型效率、降低算力成本、強(qiáng)化隱私保護(hù)的路徑，在這些挑戰(zhàn)中找到平衡，或許才讓技術(shù)的進(jìn)步充滿意義。

3、應(yīng)對(duì)：軟硬件協(xié)同背后的一整套系統(tǒng)思維

在機(jī)器視覺領(lǐng)域，AI大模型的崛起正掀起一場(chǎng)算力與場(chǎng)景適配的革命。傳統(tǒng)硬件廠商正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。隨著模型復(fù)雜度的飆升，算力需求的激增，而應(yīng)用場(chǎng)景的碎片化又迫使硬件必須具備極高的靈活性。為有效應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，硬件廠商們正積極探索軟硬件協(xié)同的創(chuàng)新路徑，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

軟硬協(xié)同的背后，實(shí)際上是一套完整的系統(tǒng)思維。邢健飛提出：“需構(gòu)建‘芯片-編譯-場(chǎng)景’三級(jí)協(xié)同體系，從底層架構(gòu)創(chuàng)新到頂層場(chǎng)景適配全面升級(jí)。硬件層：重構(gòu)計(jì)算架構(gòu)應(yīng)對(duì)算力激增；軟件層：打通編譯優(yōu)化全鏈路；場(chǎng)景層：硬件可重構(gòu)應(yīng)對(duì)碎片化。”

楊洋從技術(shù)升級(jí)的角度給出具體的應(yīng)對(duì)措施，硬件廠商需開發(fā)專用芯片（如GPU、TPU、NPU）和硬件加速器，提升并行計(jì)算能力；優(yōu)化工業(yè)鏡頭、相機(jī)與視覺光源的組合；配合軟件算法優(yōu)化。通過模型剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)，減少模型參數(shù)量與計(jì)算復(fù)雜度，使大模型適配邊緣設(shè)備，在保持精度的同時(shí)降低算力消耗，滿足工業(yè)場(chǎng)景實(shí)時(shí)性需求。在面對(duì)場(chǎng)景碎片化挑戰(zhàn)時(shí)，硬件需支持動(dòng)態(tài)資源調(diào)度。通過AI任務(wù)優(yōu)先級(jí)劃分與實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)測(cè)，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)分配CPU、GPU、內(nèi)存資源，優(yōu)化多任務(wù)處理效率。

AI大潮下，硬件廠商正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的角色重塑。過去硬件性能至上的理念正在被 AI 時(shí)代的多模態(tài)融合與場(chǎng)景適配需求所沖擊。隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，廠商必須具備持續(xù)創(chuàng)新的能力，那些能夠率先實(shí)現(xiàn)芯片、軟件和場(chǎng)景深度融合的廠商，將在未來的智能化競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。

4、平衡：ROI迷局，技術(shù)價(jià)值的動(dòng)態(tài)博弈

在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)的過程中，投入回報(bào)比（ROI）成為衡量技術(shù)應(yīng)用價(jià)值與經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵指標(biāo)，不同應(yīng)用場(chǎng)景下的 ROI 表現(xiàn)出較大差異。

新算技術(shù)創(chuàng)始人提到：“定位 / 測(cè)量這類標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景的ROI遠(yuǎn)高于缺陷檢測(cè)這類非標(biāo)的場(chǎng)景。公司針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的場(chǎng)景如讀碼 /OCR/ 定位等開發(fā)專用的視覺傳感器，其SKU少成本低，能夠給客戶降低使用成本。同時(shí)，非標(biāo)場(chǎng)景通過復(fù)用標(biāo)準(zhǔn)化視覺傳感器的硬件平臺(tái)來做到降本增效?！?/p>

邢健飛坦言：“企業(yè)選擇適合自己的機(jī)器視覺方案應(yīng)該更關(guān)注實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益而非單純技術(shù)指標(biāo)，ROI不是單純追求數(shù)字高低，也要考慮企業(yè)實(shí)際承受能力?！彼麑?duì)工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)療影像診斷和自動(dòng)駕駛感知三個(gè)行業(yè)場(chǎng)景的ROI進(jìn)行對(duì)比，最終得出工業(yè)檢測(cè)帶來的投入產(chǎn)出周期和投入產(chǎn)出比更高的結(jié)論。并認(rèn)為在實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出的平衡要結(jié)合行業(yè)動(dòng)態(tài)發(fā)展、上下游需求以及自我承受能力綜合判斷。

楊洋持相似觀點(diǎn)，他同樣認(rèn)為，機(jī)器視覺技術(shù)的投入回報(bào)比核心影響因素包括行業(yè)特性、技術(shù)成熟度、成本結(jié)構(gòu)及政策環(huán)境。制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)以及新興領(lǐng)域均呈現(xiàn)不同的回報(bào)周期。

盡管現(xiàn)階段某些領(lǐng)域的投資回報(bào)可能不夠理想，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來看，隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，這些領(lǐng)域的潛在價(jià)值將逐漸顯現(xiàn)。因此，企業(yè)還需在短期確定性收益與長(zhǎng)期戰(zhàn)略價(jià)值間尋找動(dòng)態(tài)平衡。

5、展望：技術(shù)的智能升維與產(chǎn)業(yè)邏輯的深度重構(gòu)

未來5～10年，機(jī)器視覺技術(shù)將步入一個(gè)全方位變革的新階段，其影響將滲透到技術(shù)架構(gòu)、行業(yè)應(yīng)用以及市場(chǎng)格局的每一個(gè)角落。從 “感知工具” 向 “認(rèn)知引擎” 的范式升級(jí)，不僅是技術(shù)的進(jìn)化，更是產(chǎn)業(yè)邏輯的重塑。

多模態(tài)感知融合、計(jì)算架構(gòu)革命和行業(yè)變革這三大主線，勾勒出機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展的清晰脈絡(luò)。如邢健飛所言：“在多模態(tài)感知融合方面，如食品檢測(cè)的可見光 + 近紅外同步識(shí)別霉變，精度已達(dá)到99.5%；工業(yè)探傷的X光結(jié)合激光位移聯(lián)合檢測(cè)內(nèi)部裂紋等；在計(jì)算架構(gòu)革命方面，光子計(jì)算、量子圖像處理等新技術(shù)將規(guī)?；瘧?yīng)用；在行業(yè)變革方面，工業(yè)領(lǐng)域中三維視覺技術(shù)引領(lǐng)的工業(yè)精密測(cè)量工具將取代傳統(tǒng)接觸式測(cè)量方式；工人佩戴AR眼鏡，結(jié)合三維重建技術(shù)與手勢(shì)交互，引導(dǎo)裝配和維修。”

楊洋同樣認(rèn)為，技術(shù)層面將出現(xiàn)算法與AI的深度融合，3D視覺的普及，邊緣計(jì)算的強(qiáng)化，多光譜成像的拓展以及智能相機(jī)的模塊化發(fā)展。這些技術(shù)進(jìn)步將共同推動(dòng)機(jī)器視覺在復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別與預(yù)測(cè)分析能力達(dá)到新的高度。

在應(yīng)用場(chǎng)景方面，楊洋還暢想了工業(yè)、醫(yī)療、交通等多個(gè)領(lǐng)域的變革。智能制造將從質(zhì)檢向全流程滲透，醫(yī)療領(lǐng)域加速 AI 輔助診斷與微創(chuàng)手術(shù)導(dǎo)航，智能交通結(jié)合多傳感器實(shí)現(xiàn)城市級(jí)視覺網(wǎng)絡(luò)，助力自動(dòng)駕駛與智慧城市，元宇宙、AR / VR 等消費(fèi)電子催生虛實(shí)交互新需求。

“機(jī)器視覺技術(shù)與自動(dòng)化程度是強(qiáng)捆綁的。”新算技術(shù)創(chuàng)始人進(jìn)一步補(bǔ)充道“像新能源/汽車等領(lǐng)域自動(dòng)化水平非常高，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，工廠對(duì)良率效率要求提升推進(jìn)了機(jī)器視覺技術(shù)的性能提升。對(duì)于滲透率較低的行業(yè)如傳統(tǒng)制造業(yè)（食品，紡織等），將會(huì)隨著行業(yè)自動(dòng)化改造升級(jí)不斷涌現(xiàn)出新興企業(yè)創(chuàng)新出標(biāo)準(zhǔn)化的視覺產(chǎn)品來服務(wù)行業(yè)?！?/p>

技術(shù)進(jìn)步與行業(yè)變革的背后，是市場(chǎng)規(guī)模的快速增長(zhǎng)和生態(tài)合作的日益緊密。楊洋指出，全球市場(chǎng)將保持高速增長(zhǎng)，國(guó)產(chǎn)技術(shù)加速進(jìn)口替代，跨界競(jìng)爭(zhēng)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同合作成為常態(tài)。然而，挑戰(zhàn)依然存在，算力成本、隱私保護(hù)和復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性等問題仍是技術(shù)發(fā)展道路上的絆腳石。前沿技術(shù)如量子計(jì)算和生物視覺的探索，為機(jī)器視覺技術(shù)的未來帶來了更多可能性。

從趨勢(shì)上看，機(jī)器視覺技術(shù)正朝著更高的智能化邁進(jìn)。它將不再只是“看見”，而是“理解”和“預(yù)測(cè)”。在工業(yè)領(lǐng)域，它將推動(dòng)生產(chǎn)的柔性化和個(gè)性化，它讓醫(yī)療服務(wù)因此變得更加精準(zhǔn)和高效，它成為構(gòu)建安全、高效交通系統(tǒng)的關(guān)鍵力量，重新定義出行方式。其未來發(fā)展將深刻影響我們生產(chǎn)和生活的方方面面。

機(jī)器視覺的未來，是一場(chǎng)關(guān)于可能性的探索。它將幫助我們更清晰地看見未來的樣子，也將成為我們塑造未來的關(guān)鍵工具。面對(duì)這一充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn)的未來，需要以更加開放的心態(tài)和創(chuàng)新的思維，共同推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)的進(jìn)步，迎接智能化新時(shí)代的到來。