在人工智能带来的众多产业升级价值中，机器视觉无疑将贡献z大。

　　无论是在工业，农业，服务业，金融业，基于视觉交互的智能解决方案都占据了智能系统的80%以上。此外，视觉通常是诸如知识图谱，语义分割和机器学习之类技术的承载方法。

　　人工智能的工业化现在已经在机器视觉在行业内外的重要性上达成共识。这个行业周期中存在的主要问题是，机器视觉作为一种系统的通用技术能力，如何与具有明显差异性和相对复杂的行业规律的垂直行业相结合，从而使机器视觉能够从安全行业转移到更多领域。工业场景的提升将机器视觉从行业的外部辅助力量提升到实际生产系统的核心。

　　机器视觉和行业场景从浅层集成到深层耦合，从辅助功能到核心生产能力的过程确实可以看到许多迫切需要在工业和技术上升级的因素。在迈向巨大市场的过程中，机器视觉不是金钥匙，而是一个需要不断提高，改进和重建的行业起点。例如，我们可以看到，在从机器视觉到行业核心的过程中，需要解决几个突出的问题：


　　1、当今的机器视觉软件和硬件环境正处于快速发展阶段。为了将行业需求与机器视觉结合起来，还必须在技术发展趋势中更新产品和解决方案系统。例如，5G的到来为网络基础架构提供了大带宽，低延迟的迭代方式，这将为业界的机器视觉带来新的想象力。 5G机器视觉设备也已成为新的市场需求空间。

　　2、机器视觉进入行业时必须满足特定的垂直要求和定制方案。没有哪个制造商可以满足巨大的需求。因此，有必要建立与移动应用市场相同的算法模型流通空间，并利用各个行业的ISV和AI开发人员的创造力来满足垂直场景的需求。

　　3、机器视觉功能迅速覆盖基本场景，并为各个行业提供基本功能，例如主动识别和主动标记。它的价值不足以满足更深行业的需求。在深入的行业需求中，我们看到机器视觉功能需要与更多的技术环境(例如传感器技术，热成像技术，光伏技术等)进行深度集成，以适应更复杂，多样化和挑战性的行业。情报向全息情报迈进。

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