近年來，人工智能技術(shù)正在重塑著我們生活的方方面面，改變著我們所處的這個世界。不僅僅是提升我們個人的生活，同時也在改變著企業(yè)的操作流程和管理方式。

在人工智能技術(shù)的驅(qū)動下，實體經(jīng)濟正在經(jīng)受著數(shù)字化的改革升級，而改變實體經(jīng)濟的排頭兵除了樣式各異的機械臂還有一種在外界看來并不太起眼的技術(shù)——機器視覺技術(shù)。

在沉默中跑步前進的機器視覺技術(shù)

 據(jù)悉，機器視覺技術(shù)是人工智能發(fā)展較為快速的一個分支。機器視覺技術(shù)作為生產(chǎn)過程中關(guān)鍵技術(shù)之一，在機器或者生產(chǎn)線上，機器視覺技術(shù)可以檢測產(chǎn)品質(zhì)量或指導(dǎo)機器人完成組裝工作，與整個生產(chǎn)密切相關(guān)。

那么究竟什么是機器視覺？

簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。這項技術(shù)包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)等。

主要原理是機器視覺產(chǎn)品采集攝取目標(biāo)的圖像，然后通過圖像處理系統(tǒng)，進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

由于機器視覺可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，未來這項技術(shù)將被廣泛地用于金融行業(yè)、交通航海行業(yè)以及軍事行業(yè)領(lǐng)域等，不過，機器視覺產(chǎn)品才剛剛起步。

在國外，機器視覺的應(yīng)用相當(dāng)普及，主要集中在電子、汽車、冶金、食品飲料、零配件裝配及制造等行業(yè)。機器視覺系統(tǒng)在質(zhì)量檢測的各個方間已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。

隨著國內(nèi)制造業(yè)的快速發(fā)展，對于產(chǎn)品檢測和質(zhì)要求不斷提高，各行各業(yè)對圖像處理技術(shù)和機器視覺技術(shù)的工業(yè)自動需求將越來越大，因此機器視覺在未來制造業(yè)中將會有很大的發(fā)展空間。

2018年機器視覺三大落地成熟應(yīng)用

其實，機器視覺作為新一代的通用技術(shù)，在2018年已經(jīng)展露了頭角，并在多個領(lǐng)域正式落地開花。而應(yīng)用成果的案例莫非是金融和運維三大方面了。

首先，機器視覺技術(shù)被應(yīng)用到提供輔助診療，癌癥檢測和機器人手術(shù)等方面，幫助醫(yī)生定位病癥分析病情，輔助做出診斷。雖然還說不上完全取代，但是機器視覺已經(jīng)能夠在很多方面幫到醫(yī)生及患者。

數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)AI+市場2018年規(guī)模將達到200億，并繼續(xù)保持超高增速。而今年伊始AI+創(chuàng)業(yè)公司融資的消息更是層出不窮。

目前人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品，已經(jīng)被國內(nèi)不同機構(gòu)接受并開展了各種醫(yī)學(xué)AI項目，涵蓋食道癌早期篩查系統(tǒng)、肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)、輔助診療系統(tǒng)等，目前處于實驗階段。

此外，智能機器人主要指用于外科手術(shù)、功能康復(fù)及輔助護理等方面的機器人。當(dāng)下輔助手術(shù)的機器人主要在腎臟、眼科疾病等細分領(lǐng)域進展較快，一些老牌器械公司，還得到了VerbSurgical及谷歌系公司的技術(shù)支持，包括機器學(xué)習(xí)技術(shù)以及強大的圖像處理技術(shù)。

其次，在金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)場景中機器視覺已經(jīng)得到了很好的應(yīng)用，能夠幫助金融機構(gòu)更快更好的認識客戶，尤其是渠道端，通過對客戶無感知的識別，可以提高客戶體驗。同時結(jié)合大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，打造用戶畫像，進行用戶行為分析。

另外，機器視覺在中后臺替代人工對客戶身份進行審核，大大的降低了運營成本。同時可以以人臉打造員工的唯一身份ID，解決通行，考勤，系統(tǒng)登錄等問題。

同時，伴隨著移動支付技術(shù)興起，生物識別技術(shù)逐步成為在線金融安全保障的必備選擇。由于每個人的生物特征具有與其他人不同和在一定時期內(nèi)不變的穩(wěn)定性，不同于靜脈、指紋、聲紋、人臉、虹膜等特征，較為不易被偽造和假冒，所以利用生物識別技術(shù)進行身份認證成為市場新寵。

這樣一來，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。隨著多維度生物識別與支付技術(shù)的發(fā)展，交叉應(yīng)用的生物識別技術(shù)不再僅作為支付驗證手段，還可以通過與安全、監(jiān)控、管理系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)反欺詐預(yù)防與管理。

第三，在運維管理方面，除了應(yīng)用于工廠自動化產(chǎn)品篩選。利用無人機與機器視覺相結(jié)合還能夠去勝任那些對人類來說危險和挑戰(zhàn)的情景運維工作。

比較典型的是在全球風(fēng)電行業(yè)，數(shù)據(jù)顯示，這個行業(yè)每年有250億美金投入風(fēng)電機運維，在中國大概占到整個市場的三分之一，而且中國是增速快的市場，在中國有40多萬臺風(fēng)電機組，有些在岸上而些是海上風(fēng)電機組。

據(jù)了解，運維工作相當(dāng)復(fù)雜和危險，需要工程師們爬到風(fēng)機頂端，必須借助、梯子和非常昂貴的設(shè)備做檢查，通常情況下4個人要花半天才能完成一次風(fēng)機檢查，他們每年需要做兩次這樣的檢查。

一個典型的風(fēng)機可能需要100-200萬才可以安裝好，要更換一個葉片，可能需要花十萬到幾十萬美元，如果你做一個簡單的維修，也要花幾千美元。所以，需要做定期檢查，才可以發(fā)現(xiàn)細微的問題，在成本快速上升之前，快速解決這些問題，減少運維的成本。

而今天在機器視覺和無人機的結(jié)合下，這個過程已經(jīng)能夠變成一個全自動化的過程了，不僅更快、更便宜、更安全，而且只需要機器人就可以完成了。這種機器人不需要任何人工控制就能夠完成任務(wù)，在15-30分鐘內(nèi)拍攝高清晰度的照片。

實際上世界上有很多種不同的風(fēng)機，它們的尺寸、高度、重量，風(fēng)機葉片長度都不盡相同。不過機器人可以進行遠程自動遙感，實時跟蹤，為每個葉片拍照。同時預(yù)測運維的時間和成本，用大數(shù)據(jù)分析出的解決方案。

可見，機器視覺技術(shù)正在逐步深入到各行各業(yè)的場景中。正如人的眼睛一樣，機器視覺就是人工智能時代機器的眼睛，其重要性不言而喻。毫不夸張地講，在任何一個行業(yè)，我們都可以發(fā)揮技術(shù)的價值撬動潛力，更好的保證數(shù)字化技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，另外在零售、自動駕駛、遠程醫(yī)療等各個領(lǐng)域，計算機視覺都是大有可為的，甚至帶來顛覆行業(yè)的改變。