在人工智能帶來的眾多產業升級價值中，
機器視覺無疑將貢獻最大。
無論是在工業，農業，服務業，金融業，基于視覺交互的智能解決方案都占據了智能系統的80%以上。此外，視覺通常是諸如知識圖譜，語義分割和機器學習之類技術的承載方法。
人工智能的工業化現在已經在
機器視覺在行業內外的重要性上達成共識。這個行業周期中存在的主要問題是，
機器視覺作為一種系統的通用技術能力，如何與具有明顯差異性和相對復雜的行業規律的垂直行業相結合，從而使機器視覺能夠從安全行業轉移到更多領域。工業場景的提升將機器視覺從行業的外部輔助力量提升到實際生產系統的核心。
機器視覺和行業場景從淺層集成到深層耦合，從輔助功能到核心生產能力的過程確實可以看到許多迫切需要在工業和技術上升級的因素。在邁向巨大市場的過程中，機器視覺不是金鑰匙，而是一個需要不斷提高，改進和重建的行業起點。例如，我們可以看到，在從機器視覺到行業核心的過程中，需要解決幾個突出的問題：
密封圈機器視覺檢測設備
1、當今的機器視覺軟件和硬件環境正處于快速發展階段。為了將行業需求與機器視覺結合起來，還必須在技術發展趨勢中更新產品和解決方案系統。例如，5G的到來為網絡基礎架構提供了大帶寬，低延遲的迭代方式，這將為業界的機器視覺帶來新的想象力。 5G機器視覺設備也已成為新的市場需求空間。
2、機器視覺進入行業時必須滿足特定的垂直要求和定制方案。沒有哪個制造商可以滿足巨大的需求。因此，有必要建立與移動應用市場相同的算法模型流通空間，并利用各個行業的ISV和AI開發人員的創造力來滿足垂直場景的需求。
3、機器視覺功能迅速覆蓋基本場景，并為各個行業提供基本功能，例如主動識別和主動標記。它的價值不足以滿足更深行業的需求。在深入的行業需求中，我們看到機器視覺功能需要與更多的技術環境(例如傳感器技術，熱成像技術，光伏技術等)進行深度集成，以適應更復雜，多樣化和挑戰性的行業。情報向全息情報邁進。
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