一、機器視覺行業產業鏈分析

機器視覺是人工智能快速發展的一個分支，相比于人類視覺，機器視覺在工業生產中有著廣泛的應用和優勢。近年來，機器視覺行(xing)(xing)業發展(zhan)迅速，行(xing)(xing)業整體(ti)的產業鏈也(ye)較為成熟了：

1、機器視(shi)覺產(chan)業(ye)鏈的(de)上游主要提供(gong)功能所需的(de)各種軟硬件(jian)，包括工業(ye)相機、鏡頭、光(guang)源、圖像采集卡(ka)、視(shi)覺控制(zhi)器和算(suan)法軟件(jian)等(deng)。

2、中游將上游的核心部件集(ji)成為各種視覺應用系統(tong)，如定位系統(tong)、測量系統(tong)、識別系統(tong)、檢測系統(tong)等(deng)，能夠實現圖像(xiang)采集(ji)、處理和(he)通信等(deng)功能，具有(you)靈活(huo)配置、多功能模(mo)塊化和(he)高可靠性等(deng)特點(dian)。

3、下游(you)則(ze)是將視覺應(ying)用(yong)(yong)系統(tong)應(ying)用(yong)(yong)到各個終端行業(ye)中，提(ti)供相關的(de)服務和解(jie)決方案(an)，應(ying)用(yong)(yong)領域(yu)(yu)眾多，超80%應(ying)用(yong)(yong)于(yu)工業(ye)制造領域(yu)(yu)，安防、智慧交通等行業(ye)也有(you)廣泛應(ying)用(yong)(yong)。

二、機器視覺行業痛點有哪些

機(ji)器(qi)視覺行(xing)業發展迅(xun)速，已經有了很大的進步，不過從(cong)行(xing)業整體來看，仍然存在一些痛點需要解決：

1、數據不充分且不均衡

機器視覺技(ji)術(shu)的發展需要大量(liang)的數據(ju)來進行訓(xun)練(lian)和(he)測試。但(dan)是(shi)在(zai)實際應用中(zhong)，很難獲得充分和(he)均(jun)衡(heng)的數據(ju)集。比如(ru)在(zai)人臉識別技(ji)術(shu)中(zhong)，如(ru)果訓(xun)練(lian)數據(ju)集中(zhong)的人種、性別、年齡(ling)、姿態和(he)表(biao)情等(deng)特征不(bu)夠充分和(he)均(jun)衡(heng)，就無法實現高精度的識別。因此，如(ru)何獲得充分和(he)均(jun)衡(heng)的數據(ju)集是(shi)機器視覺技(ji)術(shu)的一個痛點(dian)。

2、算法不夠準確和穩定

機器視覺(jue)技術(shu)的(de)應用往往要(yao)求高(gao)精度和高(gao)穩定性。但是，現有(you)的(de)算法(fa)仍然存在識別(bie)率(lv)不(bu)高(gao)、誤判率(lv)高(gao)、對光照和遮擋敏感(gan)等問題。比(bi)如在人臉識別(bie)技術(shu)中，算法(fa)要(yao)考慮人種、性別(bie)、年齡(ling)、姿(zi)態和表情等多種因素，并且能夠應對光照、遮擋和尺度變(bian)化等現實場景(jing)。因此，如何提(ti)高(gao)算法(fa)的(de)準確(que)性和穩定性是機器視覺(jue)技術(shu)的(de)一個痛點。

3、硬件設備不夠先進和便捷

機器(qi)視(shi)覺技術(shu)需(xu)要使用(yong)先進(jin)的(de)(de)硬(ying)件(jian)設(she)備(bei)進(jin)行圖像(xiang)采集、處理(li)和顯(xian)示(shi)。但是現有的(de)(de)硬(ying)件(jian)設(she)備(bei)往(wang)往(wang)成(cheng)本較(jiao)(jiao)(jiao)高、體積較(jiao)(jiao)(jiao)大、功耗較(jiao)(jiao)(jiao)大或者支(zhi)持不完整(zheng)。比如在智能安防監(jian)控領域，攝像(xiang)頭需(xu)要支(zhi)持高清晰度、低(di)光環境和長時間連續工(gong)作等要求，并且需(xu)要支(zhi)持遠程(cheng)控制和數據(ju)傳輸。因(yin)此，如何開發先進(jin)而便(bian)捷的(de)(de)硬(ying)件(jian)設(she)備(bei)是機器(qi)視(shi)覺技術(shu)的(de)(de)一個痛點。

4、應用場景不充分和復雜

機器(qi)(qi)視覺(jue)技(ji)術的(de)應用場(chang)景(jing)很多，但(dan)是在(zai)實(shi)際應用中，常(chang)常(chang)存在(zai)一些充分(fen)和復雜的(de)情況。比如在(zai)工業生(sheng)產線上(shang)，機器(qi)(qi)視覺(jue)技(ji)術需要處理高(gao)速(su)運動、復雜形狀和變化場(chang)景(jing)等要求，并(bing)且(qie)需要對異(yi)常(chang)情況進行及時處理。因此(ci)，如何滿足不同場(chang)景(jing)的(de)需求并(bing)且(qie)保持穩(wen)定性是機器(qi)(qi)視覺(jue)技(ji)術的(de)一個痛點。

5、安全問題不容忽視

機(ji)器視(shi)(shi)覺技術的(de)應用涉及(ji)到大量的(de)數據(ju)(ju)和(he)(he)個人隱私(si)(si)問(wen)題(ti)，因(yin)此安全問(wen)題(ti)不容(rong)忽視(shi)(shi)。比如在人臉識別(bie)技術中，需(xu)要保證數據(ju)(ju)的(de)隱私(si)(si)性(xing)和(he)(he)安全性(xing)，并且(qie)需(xu)要防范黑(hei)客(ke)攻擊(ji)和(he)(he)數據(ju)(ju)泄露。因(yin)此，如何(he)保障數據(ju)(ju)的(de)安全性(xing)和(he)(he)隱私(si)(si)性(xing)是(shi)機(ji)器視(shi)(shi)覺技術的(de)一個痛點。

6、成本問題影響推廣

機器視覺技術的(de)應用(yong)(yong)成(cheng)本(ben)相對(dui)較(jiao)高，這(zhe)也影響了它的(de)推廣(guang)和(he)普(pu)及。比如在智能(neng)交通領域，需要大(da)量(liang)的(de)硬件(jian)(jian)設備和(he)軟件(jian)(jian)系統(tong)，并(bing)且(qie)需要對(dui)道(dao)路、車輛和(he)行人(ren)進(jin)行多方位的(de)監控和(he)分析。因此(ci)，如何降低成(cheng)本(ben)并(bing)且(qie)提高應用(yong)(yong)價值是機器視覺技術的(de)一個痛點(dian)。

總之，機器視覺(jue)技術(shu)(shu)的(de)(de)發展需要克(ke)服許多的(de)(de)痛點，包(bao)括數據、算法、硬件、場景(jing)、安全和(he)成本等(deng)問題。只(zhi)有在這些(xie)問題得到解決的(de)(de)情況下，機器視覺(jue)技術(shu)(shu)才能夠實現其應有的(de)(de)價值。