對于人工智能（AI）來說，“什么樣的形狀算是臟污？什么樣的顏色算是臟污？需要基于AI的算法來解決，但這也存在很多挑戰，比如說不同的光線會呈現不同的圖像，怎么才能找到最好的圖像？”10月21日，在2021第五屆全球智能工業大會“智能感知與機器視覺”分論壇上，聞泰科技副總裁郭洪濤舉例道。

工業4.0階段，人工智能與實體經濟尤其是制造業的深度融合已經成為行業共識。但同時，人工智能在制造業的應用還面臨許多難題。

思謀科技智能制造業務總經理劉剛介紹，超過93%的客戶希望在將來的2-5年之內能夠進行大規模的人工智能項目的部署，并且希望用人工智能去提升整個制造業水平。但是只有不到10%的客戶認為人工智能在過去的實施項目中幫助他們實現了預期。他認為，交付周期過長、投入成本巨大、人才短缺等都是制約中國智能制造的問題。

同時，應用場景的復雜化也對在機器視覺的應用提出更高的要求。隨著電子消費制造場景中，零部件尺寸越來越小，對精度的要求越來越高，無序抓取的應用場景越來越多，電子產品外觀檢測中的臟污難識別等，機器視覺應用的準確度、穩定性要求更高。

人的感知主要依賴視覺，智能感知核心是機器視覺。以機器視覺為核心的智能感知，正在與實體經濟深度融合，推動制造業轉型升級。

思謀科技董事長、香港中文大學終身教授賈佳亞表示，機器視覺會成為智能制造企業的必選項，因為它可以使人工智能技術充分落地，能夠提升數據的處理，最后實現價值的最大化。

機器視覺在電子消費生產制造領域的應用最為典型。相比于人，機器具有更高的精確度、穩定性和持久度。為解決消費電子行業中共性的人力成本、員工流動性、產品質量控制等痛點問題，企業將機器視覺應用于生產制造各個環節，如上下料、貼輔料、尺寸測量、識別、檢測、點膠工藝等。

聞泰科技副總裁郭洪濤表示，機器視覺的特點首先是柔性化，機器視覺相當于一個標準品、一個相機、一個鏡頭、一個光源，可以拍照，通過圖像處理的方式去做一些檢測，它可以適用不同的產品，柔性化很強；第二是無接觸；第三是可以信息化，可以把數據通過處理的方式，用算法檢測和識別出來，同時把相應的信息寫入系統，為算法的迭代、工藝的優化等打下很好的基礎，所以機器視覺在消費電子領域用得越來越廣。

（作者：廣東粵港澳大灣區研究院 助理研究員岑金露 ）