决战工业视觉红海 AI成「智胜」法宝

admin 6天前 快讯 22 1

华兴投资

电脑视觉是一门研究「教」机器「看」的学科,让机器代替人眼来作各种测量和判断,包括定位、识别、测量、检验等。除此之外,计算机视觉还可做图形处理,产生更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。令人振奋的是,人工智能引领的新技术不仅能解决工业视觉已有应用行业未解决的问题,也为我们开拓了全新的应用领域。

「深度学习」促工业视觉大提升

首先,传统工业视觉在很多复杂的环境下无能为力。而人工智能尤其是深度学习的出现,在很多方面(如字符识别能力)给工业视觉系统带来了大幅度提升。其次,深度学习视觉系统则大大解放了程序员生产力。一些传统的工业视觉检测系统的编程难度超乎想像。传统的工业视觉系统依赖于rule-based algorithm,即由程序员手动编写缺陷特征。当缺陷数据库越来越庞大时,算法将变得高度复杂。但在有「已知合格元件」图像集的情况下,深度学习视觉系统只需10分钟至30分钟的学习时间即可开工检测,无须任何特定的软件开发和缺陷数据库建立。

「AI技术+整套解决方案」最受捧

目前,工业视觉行业在百亿规模,但未来增长潜力巨大--眼下中内地制造业从业人数为1亿人,按质检员工占比10%至20%、每位质检员工年薪4万元、工业视觉在长远的未来能代替10%至20%的质检人员计算,潜在的市场规模可能是千亿级别的。工业视觉产业链包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、软件、设备制造商/代理商/系统集成商等。我们认为,其中软件算法和设备集成变革机会最大,值得关注。不过需要注意的是,只能单纯提供AI算法软件并不能满足客户需求。因此,具有AI技术并能提供整套解决方案的工业视觉企业将受到追捧,关键能力包括AI技术水平、行业理解、客户资源、提供整体解决方案的能力。

【投資攻略】今年投資步伐 穩增長成主旋律

面對2020年機會與挑戰,保德信投信投資長唐雲益認為,投資步伐應以穩健為主。根據IMF去年10月預估,2020年全球經濟增長可望由去年3%擴至3.4%,其中成熟國家為1.7%,新興市場可達4.6%。 去年美國聯儲局三度預防性降息,Powell對於美國經濟前景感到滿意,觀察美聯儲會議記錄來看,聯儲局認為目前利率政策足夠應付市場現況。

「学习」优势利创企助瞄准市场

工业视觉从当前的应用场景领域拓展到新的场景时需要克服2个「关卡」:技术关和经济性关。深度学习的出现使得技术关的通过变得更加容易。一方面,深度学习可以帮助视觉系统完成更加复杂的任务。另一方面,使用深度学习模型后,工作人员无须建立复杂的数据库和软件开发。康耐视、MVTec打磨了几十年的rule-based软件无法实现AI-based工业视觉系统能实现的功能。一些AI初创企业如创新奇智、阿丘科技、精锐视觉找准市场,发挥自己的技术特长获得了快速的成长机会。

工业领域单纯提供AI算法并不能满足客户需求。例如OCR应用如果不为用户提供定制化开发,深度学习算法准确率只有80%至90%。在此基础上加上定制化软件开发,识别率可以接近100%。康耐视虽然有AI软件平台,但是不为内地客户提供定制化开发,为AI创企留足了机会。

集成业务能力成客户认可关键

一般集成商会根据客户的具体要求选择最合适的机型和零部件,按实际需要解决的问题进行软件二次开发,最终为客户提供整套的解决方案。内地目前有集成业务的公司超过100家,其中上规模的公司并不多。不过对于客户来说,整套解决方案并不等于单纯的软件平台。他们需要的方案里还要解决如何打光、如何提高成品质量、如何设计自动化结构等项目落地的实际问题。软件供应商同时需要有集成能力才能获得客户的认可,并将自己的产品落地。同理,设备供应商也需要具备软件开发能力(例如集成商天准科技目前大力开发软件)。■题为编者所拟。本版文章,为作者之个人意见,不代表本报立场。

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