【u012374012的专栏,机器人视觉】而机器视觉作为无人驾驶技术中极其重要的功能模块 之一,其对于行人、交通信号、道路标志等关键目标的识别功能无可替代 。通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车B. 智能制造领域谷歌曾收购Industrial Perception,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视 觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体 进行精准的货物装卸 。
埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统C. 消费、娱乐等领域由于该领域视觉技术功能的多样性,创业者于该领域进行了广泛的探索与创新,此 前于该领域的初创型机器视觉技术团队的收购非常频繁 。例如,Twitter收购了基于 度学习的机器视觉公司Madbits,以实现自主理解图片内容的功能;雅虎收购Look Flow和IQ Engine,以增强Flickr的搜索及内容发现体验;谷歌收购图像识别公司Moodstock以及人脸识别公司Viewdle等;高通公司收购基于图像识别的移动搜索公 司Kooaba等等 。
此类初创型公司的收购,对于已经占据资金优势的知名公司而言, 是一种获取人才、技术以及成熟产品的高效途径 。VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案机器视觉产业链及下游应用占比情况机器视觉产业链及下游应用占比情况中国机器视觉产业起步较晚,虽然市场基数小,但发展速度快,2015年全球占比 8.3%,已成为全球第三大机器视觉市场 。
主要下游行业半导体及电子制造、汽车制造等领域国内仍主要采用人工检测,未来随着人力成本的逐步 走高,机器换人的逻辑将在机器视觉领域逐步兑现,预计未来5年国内机器视觉市场将保持15%以上的增长率,2018年市场规模达到33.4亿人民币 。我国机器视觉发展遭遇门槛近年来,我国机器视觉得到了一定程度的发展,且未来发展潜力巨大,但是目前国产机器视觉在发展过程中,仍遭遇一定的门槛 。
有行业人士分析,机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势 。据悉,目前国内有近数家机器视觉产品厂商,与国外机器视觉产品相比,国内产品最大的差距并不单纯是在技术上,而且还包括品牌和知识产权上 。国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主,以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近,起步较晚 。
未来,机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量,应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术也逐渐开放 。因此,依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力 。
延伸：国内的计算机视觉人员出路在哪里？这里 ， 借用知乎网友罗韵-极视角的回答：1. 知道未来的趋势 ， 譬如3D肯定是十分重要的一个方向 。然后结合你目前所处的行业无论是工业检测还是其他 ， 做一个这方面的延伸 。2. 好的计算机视觉产品需要和硬件有效的结合 。比如多了解光学的知识 。3. 嵌入式视觉系统开发当然 ， 无论如何 ， 工程师永远不要过分依赖技术的前景 ， 技术的发展几乎都不是线性增长的 ， 要么突然发展 ， 要么渐渐没落被取代 ， 真正决定前途和去从从来不是技术 ， 而是人 ， 更具体的说 ， 应该是人判断问题、解决问题的能力 。
技术大多时候只是手段 ， 只要能解决问题 ， 手段可以是多元的 。总结：从整个国内机器视觉发展来看 ， 国产化程度不高 ， 机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口 。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距 。系统集成企业以中小型企业为主 ， 大部分企业一方面代理国外设备 ， 一方面进行系统集成 ， 真正投入的研发力量非常有限 。国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业 ， 2025中国制造大战略政策支持下 ， 机器视觉企业将加大投入力量 ， 促进国内机器视觉技术的快速发展 。
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