人工直觉成为下一步发展

随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。根据美国领先的调查机构Grand View Research的分析，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到182．4亿美元，复合年增长率为7．7％。

在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备有了新的要求，对质量检验和生产的需求不断增加。而新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息，如此快速的处理能力，为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。

目前，机器视觉在制造业质量控制领域是至关重要的技术，尤其在汽车制造行业有大量的应用案例，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测，以及视觉引导定位等。还有，在食品行业包装和装瓶操作中需要使用机器视觉系统。

此外，机器人行业的发展也是推动机器视觉的一个重要因素，越来越多的机器人在工业应用解决方案中采用视觉进行引导，以执行各种复杂的工作任务，包括汽车、制药、包装、食品和饮料等的解决方案。

机器视觉技术升级触发新机遇

近年来，出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术，特别是在识别能力方面，识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的存在或不存在，以及判断是否有装配缺陷。视觉识别还可以是用于定位对象等，例如用于机器人定位抓取目标对象，或者可以对物体进行自动分类。

3D机器视觉系统的出现为识别带来了惊喜。在大多数情况下，3D视觉系统能够更详细地检测物体对象。无论是在检测应用中进行更高级识别，还是在计量应用中实现更好对象差异化，3D视觉系统都能带来更多先进的功能。

此外，在高光谱成像和彩色成像方面，高光谱技术将允许机器视觉检测超出可见光以外的光谱，以获得更强大的成像画质，而彩色成像允许在检查应用中进行高级颜色分析。

还有，深度学习的发展对于推动机器视觉识别有重要的作用，通过不断学习复杂物体检测和分类技术，机器视觉系统能从周围环境中收集更多的知识经验，最终达到自主和准确识别出对象。机器视觉识别是机器视觉应用中的核心过程，将机器视觉推向更光明的未来。

工业4.0下智能工厂的趋势

近年来，以工业4．0和工业物联网为主题产生的“智能工厂”概念已成为一个越来越流行的术语，通过工业物联网技术，实现智能工厂所有设备、产品和人的连接，最终能够提高生产率、减少浪费和停机时间，以及优化制造流程。

在生产线上，机器视觉系统主要负责图像采集、处理以及测量，根据不同的质量和安全参数捕获产品图像以进行分析，通常系统包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备等部分，是软件和硬件的组合，高性能的机器视觉系统有助于可靠地解决复杂的工业任务。

机器视觉在未来的智能工厂中发挥着关键作用，未来自动化生产线将能够自我调整，以最大限度地提高质量、产量和盈利能力。智能工厂很快会从概念走向现实，新的生产技术为制造业、物流和仓储环境提供改善整体流程的机会。
 

尽管如此，中国仍需要适度超前布局5G。杀手级应用的出现有赖于网络先行。3G的出现带火了移动电子商务和社交应用，4G激发了移动支付和短视频等，这些“杀手级”个人用户业务基本出现在网络商用2-3年之后。

5G对经济有巨大的引擎作用。国家发展和改革委员会经济体制与管理研究所产业室原主任史炜认为，5G作为底层传输网络，需要与大数据、人工智能、物联网等技术融合在一起才能产生计算的革命性变化，如边缘计算、网络切片等，由此才能助力各行各业智能化转型，这也需要网络先行。

电信业专家陈志刚表示，5G适度超前投资，对于提高ICT(信息通信技术)资本规模，继续扩大数字经济在GDP的比重，意义重大。

超前布局5G已成为共识。全球移动供应商协会数据显示，截至9月中旬，全球已有101家运营商，在44个国家或地区，推出了一种或多种符合3GPP标准的5G商用服务。

5G技术产品成熟有其客观规律。中国工业和信息化部副部长刘烈宏表示，从网络和应用的关系来看，适度超前的网络是应用发展的基础。未来3年，5G仍将处于“导入期”。

（编辑：阿坝站长网）

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