人工智能,無疑是當下最熱的科技話題。無論是學術界的研究,還是日常生活中的應用,人工智能都在潛移默化地影響著技術的創新,甚至再顛覆這個時代。其是用機器、計算機的軟件加算法的方式,來實現人能夠做的事情,減少人的勞動,或者完成人工所不能達到的工作。目前已經落地且技術成熟的應用領域包括:機器視覺;自然語言處理;大數據發掘。
我們最早看到的人工智能應用是在語音識別領域,這也是深度學習最早的突破點。此后,深度學習開始應用到圖像識別領域,機器視覺與人工智能開始進一步融合,利用深度學習解決視覺識別問題更加有效。人臉識別則是這一結合的極佳產物,由此,計算機識別人臉的精度第一次超過了人。
眾所周知,機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺。
實際上,機器視覺也是人工智能正在快速發展的一個分支。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
制造業中,約70%以上的信息量來自于視覺,機器視覺幫助人類處理重復性勞動、替代性勞動。人工智能在機器視覺中的應用有助于具有自學習、自感知、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式的實現,這對于加快發展智能制造具有重要意義,是培育我國經濟增長新動能的必由之路,是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇,對于打造我國制造業新優勢,實現制造強國具有重要的戰略意義。
顯然,人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力,已經催生出很多新技術、新產品、新產業、新業態、新模式,并且引發了經濟結構的重大變革,深刻改變著人類生產活動方式和思維方式。機器視覺作為人工智能引領下的典型技術領域,未來將大有可為,在不斷進步與創新的基礎上助力中國實現社會生產力的整體提升。