機器視覺技術(shù)，正以前所未有的深度和廣度融入全球制造業(yè)的核心流程，驅(qū)動著效率與精度的革命性提升。在經(jīng)歷了基礎(chǔ)感知能力的普及階段后，這一領(lǐng)域的技術(shù)演進與應(yīng)用探索，呈現(xiàn)出更加多元和復雜的圖景。

繼上篇探討了全球知名企業(yè)對機器視覺發(fā)展趨勢的前沿洞察后，那么本篇將把視角轉(zhuǎn)向本土企業(yè)——華漢偉業(yè)、新算技術(shù)、啟源視覺。他們在國產(chǎn)算法平臺、AI+邊緣智能、行業(yè)定制化解決方案的提供上正在構(gòu)建自己的核心優(yōu)勢，在技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)需求深耕方面展現(xiàn)出獨特價值。

接下來，讓我們一起聽聽他們是如何全方位剖析機器視覺技術(shù)的當前成熟度、關(guān)鍵進展、應(yīng)用挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展趨勢，并為大家呈現(xiàn)出一幅關(guān)于機器視覺技術(shù)發(fā)展的全景畫卷。

1、現(xiàn)狀：技術(shù)的滲透與成熟度分化

從行業(yè)發(fā)展的宏觀視角來看，當前機器視覺技術(shù)呈現(xiàn)出一種差異化的成熟度態(tài)勢，即在不同應(yīng)用場景與技術(shù)維度上呈現(xiàn)出不同程度的成熟水平。在一些標準化程度高、環(huán)境相對穩(wěn)定的工業(yè)生產(chǎn)場景中，機器視覺技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了深度滲透與高度成熟應(yīng)用。而在更為復雜的非標場景以及需要泛化能力的領(lǐng)域時，機器視覺技術(shù)的成熟度則明顯有所欠缺。

杭州啟源視覺科技有限公司CEO邢健飛從高中低三個層面總結(jié)了當下機器視覺在不同領(lǐng)域的成熟度，他表示：“機器視覺在工業(yè)場景中的應(yīng)用（如工業(yè)質(zhì)檢和自動化、電子元件缺陷檢測等）已經(jīng)實現(xiàn)深度滲透，屬于高度成熟；在泛化能力與復雜環(huán)境適應(yīng)性層面，處于中等成熟度；而在通用視覺與認知智能則屬于低成熟度。

華漢偉業(yè)研發(fā)總監(jiān)楊洋深以為然，他同樣表示機器視覺技術(shù)目前已步入成熟應(yīng)用階段，在圖像處理、深度學習、三維感知等領(lǐng)域取得突破，并在工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了非接觸式檢測與自動化集成，替代了大量人工質(zhì)檢崗位。然而，其在復雜環(huán)境下的抗干擾能力以及極端工況適應(yīng)性仍有待優(yōu)化，高端系統(tǒng)成本問題也制約了在部分行業(yè)的普及。

新算技術(shù)創(chuàng)始人則強調(diào)，機器視覺技術(shù)的基礎(chǔ)應(yīng)用已比較成熟，尤其在汽車 / 新能源行業(yè)等自動化程度高的領(lǐng)域滲透率較高，但在食品 / 紡織等傳統(tǒng)行業(yè)，由于需求復雜多變、視覺檢測難度高，其滲透率依然較低。

可以看出，機器視覺技術(shù)的成熟度呈現(xiàn)出明顯的場景分化特征，這種分化不僅反映了技術(shù)在不同領(lǐng)域的適應(yīng)性差異，也揭示了技術(shù)發(fā)展的階段性和行業(yè)應(yīng)用的不平衡性。這也提醒我們在推動機器視覺技術(shù)發(fā)展時，不能僅僅關(guān)注技術(shù)的先進性和性能指標，更要考慮技術(shù)與實際應(yīng)用場景的匹配度和適應(yīng)性。未來，如何提升機器視覺技術(shù)在復雜環(huán)境中的穩(wěn)定性和泛化能力，降低技術(shù)應(yīng)用門檻和成本，使得更多行業(yè)能夠受益于這一先進技術(shù)，將是行業(yè)重點關(guān)注和解決的問題。

2、突破：重塑機器視覺底層邏輯的變革力量

在技術(shù)演進的浪潮中，機器視覺領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出具有代表性的關(guān)鍵技術(shù)突破，為行業(yè)的進一步發(fā)展注入了強大動力。這些技術(shù)突破不僅提升了機器視覺系統(tǒng)的性能和精度，還為其在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用提供了可能。

“視覺 Transformer 革命正在改變游戲規(guī)則，它通過全局建模逐步替代傳統(tǒng)CNN，在各個圖像識別領(lǐng)域取得新的突破進展。”邢健飛還指出，三維視覺技術(shù)的穩(wěn)定精度也在逐步提升，并已廣泛應(yīng)用于計量級領(lǐng)域，正逐步取代傳統(tǒng)的接觸式測量，同時對于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展也有積極的促進作用。

楊洋同樣提到三維視覺技術(shù)的創(chuàng)新，實現(xiàn)在半導體領(lǐng)域的批量商用。此外，還包括深度學習模型的演進與優(yōu)化、圖像生成與合成技術(shù)的突破、邊緣計算與端到端系統(tǒng)優(yōu)化、多傳感器與多模態(tài)融合技術(shù)的突破都進一步推動機器視覺技術(shù)的革新。

這些突破不僅提升了視覺系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性，更為多模態(tài)和AI大模型的應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。多模態(tài)和AI大模型的出現(xiàn)，標志著視覺識別正經(jīng)歷一場深刻的變革，推動著視覺技術(shù)從“識別”躍升到“推理”。然而，在實際應(yīng)用中仍有諸多挑戰(zhàn)亟待解決。

邢健飛認為實際挑戰(zhàn)中最棘手的不是技術(shù)而是工程問題。比如醫(yī)療場景，雖然多模態(tài)模型能實現(xiàn)病理報告與影像的聯(lián)合分析，但醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島導致訓練樣本不足。具體而言，落地面臨數(shù)據(jù)層面的困境、模型層面的瓶頸、算力成本激增三大挑戰(zhàn)。

“在實際應(yīng)用中仍面臨數(shù)據(jù)標注成本、實時性與計算資源限制、環(huán)境魯棒性與泛化能力問題諸多挑戰(zhàn)，以及倫理、隱私風險和跨領(lǐng)域適配成本壓力。”楊洋進一步補充道。

可以看出，多模態(tài)與AI大模型正在重塑機器視覺的未來，它們賦予了機器更敏銳的感知和更強大的推理能力。那么，如何探索優(yōu)化數(shù)據(jù)共享機制、提升模型效率、降低算力成本、強化隱私保護的路徑，在這些挑戰(zhàn)中找到平衡，或許才讓技術(shù)的進步充滿意義。

3、應(yīng)對：軟硬件協(xié)同背后的一整套系統(tǒng)思維

在機器視覺領(lǐng)域，AI大模型的崛起正掀起一場算力與場景適配的革命。傳統(tǒng)硬件廠商正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。隨著模型復雜度的飆升，算力需求的激增，而應(yīng)用場景的碎片化又迫使硬件必須具備極高的靈活性。為有效應(yīng)對這一趨勢，硬件廠商們正積極探索軟硬件協(xié)同的創(chuàng)新路徑，以實現(xiàn)技術(shù)突破與市場競爭力的提升。

軟硬協(xié)同的背后，實際上是一套完整的系統(tǒng)思維。邢健飛提出：“需構(gòu)建‘芯片-編譯-場景’三級協(xié)同體系，從底層架構(gòu)創(chuàng)新到頂層場景適配全面升級。硬件層：重構(gòu)計算架構(gòu)應(yīng)對算力激增；軟件層：打通編譯優(yōu)化全鏈路；場景層：硬件可重構(gòu)應(yīng)對碎片化。”

楊洋從技術(shù)升級的角度給出具體的應(yīng)對措施，硬件廠商需開發(fā)專用芯片（如GPU、TPU、NPU）和硬件加速器，提升并行計算能力；優(yōu)化工業(yè)鏡頭、相機與視覺光源的組合；配合軟件算法優(yōu)化。通過模型剪枝、量化、蒸餾等技術(shù)，減少模型參數(shù)量與計算復雜度，使大模型適配邊緣設(shè)備，在保持精度的同時降低算力消耗，滿足工業(yè)場景實時性需求。在面對場景碎片化挑戰(zhàn)時，硬件需支持動態(tài)資源調(diào)度。通過AI任務(wù)優(yōu)先級劃分與實時負載監(jiān)測，系統(tǒng)可動態(tài)分配CPU、GPU、內(nèi)存資源，優(yōu)化多任務(wù)處理效率。

AI大潮下，硬件廠商正經(jīng)歷一場深刻的角色重塑。過去硬件性能至上的理念正在被 AI 時代的多模態(tài)融合與場景適配需求所沖擊。隨著技術(shù)的不斷演進，廠商必須具備持續(xù)創(chuàng)新的能力，那些能夠率先實現(xiàn)芯片、軟件和場景深度融合的廠商，將在未來的智能化競爭中占據(jù)先機。

4、平衡：ROI迷局，技術(shù)價值的動態(tài)博弈

在企業(yè)實際應(yīng)用機器視覺技術(shù)的過程中，投入回報比（ROI）成為衡量技術(shù)應(yīng)用價值與經(jīng)濟效益的關(guān)鍵指標，不同應(yīng)用場景下的 ROI 表現(xiàn)出較大差異。

新算技術(shù)創(chuàng)始人提到：“定位 / 測量這類標準化場景的ROI遠高于缺陷檢測這類非標的場景。公司針對標準化的場景如讀碼 /OCR/ 定位等開發(fā)專用的視覺傳感器，其SKU少成本低，能夠給客戶降低使用成本。同時，非標場景通過復用標準化視覺傳感器的硬件平臺來做到降本增效?！?/p>

邢健飛坦言：“企業(yè)選擇適合自己的機器視覺方案應(yīng)該更關(guān)注實際經(jīng)濟效益而非單純技術(shù)指標，ROI不是單純追求數(shù)字高低，也要考慮企業(yè)實際承受能力。”他對工業(yè)檢測、醫(yī)療影像診斷和自動駕駛感知三個行業(yè)場景的ROI進行對比，最終得出工業(yè)檢測帶來的投入產(chǎn)出周期和投入產(chǎn)出比更高的結(jié)論。并認為在實現(xiàn)投入產(chǎn)出的平衡要結(jié)合行業(yè)動態(tài)發(fā)展、上下游需求以及自我承受能力綜合判斷。

楊洋持相似觀點，他同樣認為，機器視覺技術(shù)的投入回報比核心影響因素包括行業(yè)特性、技術(shù)成熟度、成本結(jié)構(gòu)及政策環(huán)境。制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)以及新興領(lǐng)域均呈現(xiàn)不同的回報周期。

盡管現(xiàn)階段某些領(lǐng)域的投資回報可能不夠理想，但從長遠角度來看，隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的拓展，這些領(lǐng)域的潛在價值將逐漸顯現(xiàn)。因此，企業(yè)還需在短期確定性收益與長期戰(zhàn)略價值間尋找動態(tài)平衡。

5、展望：技術(shù)的智能升維與產(chǎn)業(yè)邏輯的深度重構(gòu)

未來5～10年，機器視覺技術(shù)將步入一個全方位變革的新階段，其影響將滲透到技術(shù)架構(gòu)、行業(yè)應(yīng)用以及市場格局的每一個角落。從 “感知工具” 向 “認知引擎” 的范式升級，不僅是技術(shù)的進化，更是產(chǎn)業(yè)邏輯的重塑。

多模態(tài)感知融合、計算架構(gòu)革命和行業(yè)變革這三大主線，勾勒出機器視覺技術(shù)發(fā)展的清晰脈絡(luò)。如邢健飛所言：“在多模態(tài)感知融合方面，如食品檢測的可見光 + 近紅外同步識別霉變，精度已達到99.5%；工業(yè)探傷的X光結(jié)合激光位移聯(lián)合檢測內(nèi)部裂紋等；在計算架構(gòu)革命方面，光子計算、量子圖像處理等新技術(shù)將規(guī)?；瘧?yīng)用；在行業(yè)變革方面，工業(yè)領(lǐng)域中三維視覺技術(shù)引領(lǐng)的工業(yè)精密測量工具將取代傳統(tǒng)接觸式測量方式；工人佩戴AR眼鏡，結(jié)合三維重建技術(shù)與手勢交互，引導裝配和維修?！?/p>

楊洋同樣認為，技術(shù)層面將出現(xiàn)算法與AI的深度融合，3D視覺的普及，邊緣計算的強化，多光譜成像的拓展以及智能相機的模塊化發(fā)展。這些技術(shù)進步將共同推動機器視覺在復雜場景下的識別與預測分析能力達到新的高度。

在應(yīng)用場景方面，楊洋還暢想了工業(yè)、醫(yī)療、交通等多個領(lǐng)域的變革。智能制造將從質(zhì)檢向全流程滲透，醫(yī)療領(lǐng)域加速 AI 輔助診斷與微創(chuàng)手術(shù)導航，智能交通結(jié)合多傳感器實現(xiàn)城市級視覺網(wǎng)絡(luò)，助力自動駕駛與智慧城市，元宇宙、AR / VR 等消費電子催生虛實交互新需求。

“機器視覺技術(shù)與自動化程度是強捆綁的?！毙滤慵夹g(shù)創(chuàng)始人進一步補充道“像新能源/汽車等領(lǐng)域自動化水平非常高，應(yīng)用標準，工廠對良率效率要求提升推進了機器視覺技術(shù)的性能提升。對于滲透率較低的行業(yè)如傳統(tǒng)制造業(yè)（食品，紡織等），將會隨著行業(yè)自動化改造升級不斷涌現(xiàn)出新興企業(yè)創(chuàng)新出標準化的視覺產(chǎn)品來服務(wù)行業(yè)?！?/p>

技術(shù)進步與行業(yè)變革的背后，是市場規(guī)模的快速增長和生態(tài)合作的日益緊密。楊洋指出，全球市場將保持高速增長，國產(chǎn)技術(shù)加速進口替代，跨界競爭推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同合作成為常態(tài)。然而，挑戰(zhàn)依然存在，算力成本、隱私保護和復雜環(huán)境適應(yīng)性等問題仍是技術(shù)發(fā)展道路上的絆腳石。前沿技術(shù)如量子計算和生物視覺的探索，為機器視覺技術(shù)的未來帶來了更多可能性。

從趨勢上看，機器視覺技術(shù)正朝著更高的智能化邁進。它將不再只是“看見”，而是“理解”和“預測”。在工業(yè)領(lǐng)域，它將推動生產(chǎn)的柔性化和個性化，它讓醫(yī)療服務(wù)因此變得更加精準和高效，它成為構(gòu)建安全、高效交通系統(tǒng)的關(guān)鍵力量，重新定義出行方式。其未來發(fā)展將深刻影響我們生產(chǎn)和生活的方方面面。

機器視覺的未來，是一場關(guān)于可能性的探索。它將幫助我們更清晰地看見未來的樣子，也將成為我們塑造未來的關(guān)鍵工具。面對這一充滿機遇與挑戰(zhàn)的未來，需要以更加開放的心態(tài)和創(chuàng)新的思維，共同推動機器視覺技術(shù)的進步，迎接智能化新時代的到來。