圈和媒体圈激起千层浪，很多圈内人都认为GPT有望开启像之前互联网、移动互联网一样的新一轮生产力加速周期，重塑很多行业，于是各大厂纷纷推出自己大模型，生怕错过了这次AI大浪潮，这点在资本圈同样有共识，除了AI外，传媒、办公软件、电商、游戏被认为是优先受益的应用领域，市值纷纷成倍的大涨。

  那么对于实体行业来说，GPT又能带来什么呢？华为任正非认为：“人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进。”意思也就是说GPT更大的贡献将会在以制造业为代表的实体经济中体现出来。

  那么，GPT是如何赋能制造业，在制造业中找到落脚点呢？这就是我们本文要介绍的主角——机器视觉，机器视觉顾名思义就是用机器代替人眼来获取感知信息并做出决策，按功能大致上可以分为：检测、测量、定位、识别，机器视觉是工业自动化的基础技术之一，要了解AI是如何通过机器视觉赋能制造业的，这得从机器视觉的发展历史说起。

  机器视觉起源于上世纪 50 年代，Gilson 提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着 2D 影像统计模式的发展。

  1960 年，美国学者 Roberts 提出了从 2D 图像中提取三维结构的观点，引发了 MIT AI实验室及其它机构对机器视觉的关注，并标志着三维机器视觉研究的开始。

  70 年代中期，MIT AI实验室正式开设“机器视觉”课程，研究人员开始大力进行“物体与视觉”相关课题的研究。1978 年，David Marr 开创了“自下 而上”的通过计算机视觉捕捉物体形象的方法，该方法以2D的轮廓素描为起点， 逐步完成 3D 形象的捕捉，这一方法的提出标志着机器视觉研究的重大突破。

  80 年代开始，机器视觉掀起了全球性的研究热潮，方法理论迭代更新，OCR和智能摄像头等均在这一阶段问世，并逐步引发了机器视觉有关技术更广泛的传播与应用。

  90 年代初，视觉企业成立，并开发出第一代图像处理产品。而后，机器视觉有关技术被不断地投入到生产制作的完整过程中，使得机器视觉领域迅速扩张，上百家公司开始大量销售机器视觉系统，完整的机器视觉产业逐渐形成。在这一阶段，LED灯、传感器及控制结构等的迅速发展，进一步加速了机器视觉行业的进步，并使得行业的生产所带来的成本逐步降低。

  2000 年至今，更高速的 3D 视觉扫描系统和热影象系统等逐步问世，机器视觉的软硬件产品蔓延至生产制造的各个阶段，应用领域也逐步扩大。当下，机器视觉作为人工智能的底层产业及电子、汽车等行业的上业，仍处于快速地发展的阶段，拥有非常良好的发展前景。

  2017年至今，AI深度学习框架的开发发展到了成熟期，各大巨头纷纷布局机器视觉领域，得益于深度学习算法的突破、算力的不断的提高以及海量数据的持续积累，人工智能逐渐从实验室走向产业实践，以算法、算力和数据为主旋律追求极致创新方面不断突破，为机器视觉实现更新迭代和提高应用价值的重要技术支撑，所以从根源上说现在的机器视觉就是AI的一个分支。

  随着人力成本不断升高，以机器取代人工，可以帮助制造业实现自动化和智能化，是现代化制造提质、增效、降本、减排的推动力。随着我们国家进入全方面推进智能制造阶段，机器视觉将持续向全行业渗透，应用市场需求急剧扩增，为机器视觉提供了较大的需求牵引，是机器视觉的重大战略机遇。根据凌云光 2022 年 7 月 14 日发布的投资者调研纪要显示，2016-2021年，中国机器视觉行业规模出售的收益从49.7亿元上放至143.0亿元，5年复合增长率为30.4%。

  市场规模的快速地增长，来源于下游市场的需求不断释放，从需求端来看，机器视觉大范围的应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，所有的领域的应用场景具备较大差异性。

  2022年我国消费电子、半导体、汽车为机器视觉领域的三大应用端，虽然机器视觉下游各行业对精度的要求不一，但总的来看，伴随主要应用端（消费电子、半导体、汽车、新能源）的升级迭代，对机器视觉技术的高精度需求相应提高，尤其需要AI深度学习的高度结合以适应下游应用的发展。

  行业的发展，除了下游市场需求的爆发外，行业参与者推动及资本的赋能亦至关重要，无论是芯片端、核心零部件、软件服务商还是系统集成商，我们大家可以看到企业是越来越多，在一级和二级市场上资本亦对机器视觉行业的发展看好，以华为来说，在2022年特别成立机器视觉军团，以满足市场需要，可见行业的发展已经进入高速期。

  在文章的最后我们回到我们开头提出的问题：GPT如何通过机器视觉赋能制造业？

  今年的四月Meta AI在官网发布了基础模型Segment Anything Model（SAM）并开源，其本质是用GPT的方式（基于Transform 模型架构）让计算机具备理解了图像里面的一个个“对象”的通用能力。SAM已经学会了关于物体的一般概念，并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成掩膜，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型，无需额外的训练。

  Meta预计，与专门为一组固定任务训练的系统相比，基于 prompt工程等技术的可组合系统设计将支持更广泛的应用。SAM可以成为AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。行业人士认为SAM有望助力机器视觉发展，带动 AI+制造业垂直领域技术革新。

  不仅仅是SAM，慢慢的变多的深度学习模型推出，让机器视觉更加深入到制造业场景中，带来更多更快的落地应用，机器视觉开始步入GPT时刻，制造业亦开始步入GPT时刻。

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  的使用数据里，ROOBO可以依据使用频次、使用时长、用户粘性来判断内容、功能的受欢迎程度，进而帮企业优化出更受孩子喜爱的产品。

  系统包括：光源、镜头、 相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出

  于LCD检测、BGA检测、模板对齐等，或通用，包括定位、测量、条形码/字符识别、斑点检测等。

  检测很好地克服了这一点，表面缺陷检验测试系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与

  智能检测系统应用表面缺陷检验测试系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品

  的各个领域，大幅度的提升了劳动生产率，降低了工人的劳动强度，提高了产品质量。与此同时，随工业

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  本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:52 编辑 在PCB组装

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