行业动态
机器视觉离消费市场还有多远?
浏览:1166 次
时间:2016-05-11 11:06:15

        作为人工智能的分支,机器视觉在这几年都取得了瞩目成就。在工业应用方面,机器视觉也有不少突破性的应用。但是,在消费级市场方面,机器视觉的进展并不大。不少人对于机器视觉在消费级市场能有多大实质性地应用,存在深深地担忧。

        机器视觉在消费市场落地,技术上是人工智能技术和机器人硬件有效融合的问题,有两条路:

        1.自上而下。以人工智能技术应用为主,要求机器人硬件尽可能符合人工智能技术工程化的条件。这意味着,产品得增加传感器,以保障智能算法数据供给,得提高成本,有良好的计算资源让复杂的智能算法“跑”起来。还意味着产品具有不稳定性,人工智能技术以概率为主,产品功能依赖人工智能技术的比例越大,产品功能越不稳定。机器视觉应用里面,人脸检测是很稳定的,但遇到黑人也难打包票。

        2.自下而上。以机器人硬件为主,在功能上应用人工智能技术辅助。这意味着,产品比较可靠,但同时也失去了一些智能化的特性。当产品需要某些智能化的功能时,要花费大量人力针对某个“智能算法”做移植,将本来在不稳定环境中运行的算法应用在可控、高效而且低成本的嵌入式环境中,这点让很多专注理论算法的工程师头疼。

        机器视觉技术落实在产品上,有时候是自下而上做产品的过程中,给了“智能算法”太多的束缚,大家总是优先考虑成本和稳定性,而不是技术应用本身。我们从人工智能领域出来做机器人,希望两者做个折衷,以自上而下的愿景给智能技术找一个市场立足点。市场对智能产品需求的不明晰,也是机器视觉难落地市场的一大因素。”

        可以看出,芯片的运算能力以及成本是大家认为机器视觉在消费级市场落地的主要影响因素,其次是集成方案以及人工智能技术。但由于消费电子对于量和价格以及技术成熟度均有着较高要求,可能要到这些配合的产业链环节都成熟之后,消费应用的春天才会到来。

京ICP备12022927号-1
北京市海淀区上地信息路1号国际科技创业园1—1705
© Copyright 2011 北京盈美智科技 All rights reserved.