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)業發展迅速，行(xing)業整體(ti)的產(chan)業鏈也較為(wei)成熟了：

1、機器(qi)視(shi)覺產業鏈的上游主要(yao)提供(gong)功能所需的各種軟(ruan)硬件，包(bao)括工(gong)業相(xiang)機、鏡(jing)頭(tou)、光源、圖像(xiang)采(cai)集卡、視(shi)覺控(kong)制器(qi)和算法軟(ruan)件等。

2、中游將上游的核心部(bu)件(jian)集(ji)成(cheng)為各種視覺應用(yong)系統(tong)，如定(ding)位(wei)系統(tong)、測量系統(tong)、識別系統(tong)、檢測系統(tong)等，能夠實現(xian)圖像采集(ji)、處理和(he)通(tong)信等功能，具(ju)有靈活配置、多功能模塊化和(he)高可靠性等特點。

3、下游則是將(jiang)視覺應用系統應用到各個終(zhong)端行業中，提供相關的服(fu)務和解決方案，應用領(ling)域眾(zhong)多，超80%應用于工業制(zhi)造領(ling)域，安防、智慧(hui)交通等行業也有廣泛應用。

二、機器視覺行業痛點有哪些

機器視覺行(xing)業發展(zhan)迅速，已經有了很大的進(jin)步，不過從行(xing)業整體(ti)來看(kan)，仍然存在(zai)一些痛(tong)點需要解(jie)決：

1、數據不充分且不均衡

機器視覺技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)發展需要大量(liang)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)來進(jin)行訓練和(he)測試。但(dan)是在(zai)實際應用(yong)中，很難(nan)獲得充分和(he)均衡的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)集。比(bi)如(ru)(ru)在(zai)人臉(lian)識別技(ji)術(shu)中，如(ru)(ru)果(guo)訓練數(shu)(shu)據(ju)集中的(de)(de)(de)人種、性別、年齡(ling)、姿態和(he)表情(qing)等特(te)征不夠充分和(he)均衡，就無法實現高精(jing)度(du)的(de)(de)(de)識別。因此(ci)，如(ru)(ru)何獲得充分和(he)均衡的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)集是機器視覺技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)一(yi)個痛點。

2、算法不夠準確和穩定

機(ji)器視(shi)覺(jue)技術的(de)應用(yong)往往要求高(gao)精度和(he)高(gao)穩(wen)定性。但(dan)是(shi)，現有的(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)仍然存在識別(bie)率不(bu)高(gao)、誤(wu)判(pan)率高(gao)、對光照和(he)遮(zhe)(zhe)擋(dang)敏感等問題。比如(ru)(ru)在人(ren)臉識別(bie)技術中，算(suan)(suan)法(fa)(fa)要考慮人(ren)種、性別(bie)、年齡(ling)、姿態(tai)和(he)表情(qing)等多種因(yin)(yin)素，并且能夠(gou)應對光照、遮(zhe)(zhe)擋(dang)和(he)尺度變化等現實場景(jing)。因(yin)(yin)此，如(ru)(ru)何提高(gao)算(suan)(suan)法(fa)(fa)的(de)準確性和(he)穩(wen)定性是(shi)機(ji)器視(shi)覺(jue)技術的(de)一個痛點(dian)。

3、硬件設備不夠先進和便捷

機器視(shi)覺技(ji)術(shu)需(xu)要使用先進的(de)硬(ying)(ying)件(jian)設備進行圖像(xiang)采集、處理和顯示。但是現有(you)的(de)硬(ying)(ying)件(jian)設備往往成(cheng)本較(jiao)高、體積較(jiao)大(da)、功(gong)耗較(jiao)大(da)或者支(zhi)(zhi)持(chi)不完(wan)整。比如(ru)在(zai)智能安防監控(kong)領域(yu)，攝像(xiang)頭需(xu)要支(zhi)(zhi)持(chi)高清晰度、低光環境和長時(shi)間(jian)連續工作等(deng)要求(qiu)，并(bing)且需(xu)要支(zhi)(zhi)持(chi)遠(yuan)程控(kong)制(zhi)和數據傳輸。因此，如(ru)何(he)開發(fa)先進而便捷的(de)硬(ying)(ying)件(jian)設備是機器視(shi)覺技(ji)術(shu)的(de)一個痛點。

4、應用場景不充分和復雜

機器(qi)視(shi)(shi)覺(jue)(jue)技(ji)術的(de)應用場景很多，但是(shi)(shi)在(zai)實際應用中，常(chang)常(chang)存在(zai)一些(xie)充分和(he)復雜(za)的(de)情(qing)況。比如在(zai)工業生產線(xian)上，機器(qi)視(shi)(shi)覺(jue)(jue)技(ji)術需要(yao)處(chu)理(li)高速運(yun)動、復雜(za)形狀和(he)變化場景等要(yao)求，并且需要(yao)對(dui)異常(chang)情(qing)況進行及時處(chu)理(li)。因(yin)此，如何滿足不同場景的(de)需求并且保持穩定性(xing)是(shi)(shi)機器(qi)視(shi)(shi)覺(jue)(jue)技(ji)術的(de)一個痛點。

5、安全問題不容忽視

機器視覺(jue)(jue)技術(shu)的應用涉及(ji)到(dao)大量的數據(ju)(ju)和(he)個人隱私問(wen)題，因(yin)此安(an)全問(wen)題不(bu)容忽(hu)視。比(bi)如在人臉(lian)識別(bie)技術(shu)中，需要保證數據(ju)(ju)的隱私性(xing)和(he)安(an)全性(xing)，并且需要防(fang)范黑客攻擊和(he)數據(ju)(ju)泄露。因(yin)此，如何(he)保障數據(ju)(ju)的安(an)全性(xing)和(he)隱私性(xing)是(shi)機器視覺(jue)(jue)技術(shu)的一個痛點。

6、成本問題影響推廣

機器視覺技術(shu)的(de)應(ying)用成本相對較高，這也影響(xiang)了它的(de)推廣和(he)普(pu)及。比如在智能(neng)交通領域(yu)，需要大(da)量的(de)硬件(jian)設(she)備(bei)和(he)軟件(jian)系統，并且需要對道(dao)路、車輛和(he)行(xing)人(ren)進行(xing)多方(fang)位的(de)監(jian)控(kong)和(he)分(fen)析。因(yin)此，如何降低成本并且提高應(ying)用價值是機器視覺技術(shu)的(de)一個痛點。

總之，機器視(shi)覺(jue)技術(shu)的(de)發展需要克服許多的(de)痛點，包括(kuo)數據、算法、硬件、場(chang)景、安(an)全和成本等問題。只有(you)在這些問題得(de)到解決的(de)情況下，機器視(shi)覺(jue)技術(shu)才能夠(gou)實現其應有(you)的(de)價值。