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视觉计算的火爆，很大程度上是因为其易于落地应用，并能迅速提升效率，推动生产力的发展。尽管AI视觉计算发展还处于起步期，但已展现出巨大的应用价值和广阔的发展前景。

回顾芯片发展史，可以发现，新的计算模式定会催生出新的**计算芯片。基于深度学习的AI图像**芯片无疑是发展的大方向，将对传统计算架构产生颠覆性变革。随着人工智能行业的日益火爆，市场也正在悄然转变，但是AI发展依旧存在着许多难以攻克的技术难题，算法就是其中之一。

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人工智能到底将靠什么走向大众？笔者认为，视觉AI技术将是发展方向。

对人类而言，70%到80%的信息获取来自视觉。对人工智能来说，视觉AI也被视为目前相当有应用价值的AI技术。它能够让机器具备“从识人知物到辨识万物”的能力，从而看懂、理解这个世界，帮助我们在生产和工作中，提升处理信息的效率。

简单来说，视觉AI就是研究如何让机器会“看”，即用摄影机和电脑代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等任务，建立能够从图像或者多模态数据中获取“信息”的人工智能系统。 江苏人工智能自动检测系统欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高识别准确率，减低返修率，欢迎垂询我司。

工业相机和镜头：**于工业场景的智能摄像头，具备超高速成像、低畸变、精密测量等特性，电子、芯片、半导体等行业还需要实现高精密级成像，以支持物体的高速检测、识别、以及测量。

光源系统：不同机器视觉系统有着不同的光源系统，这与具体的环境以及要求相关，如光的强度、颜色、均匀性、光源的结构、大小、照射方式、以及被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等。同时还与检测物体的特性、工作环境等因素相关。

视频采集卡：视频采集卡的作用是将工业成像系统与边缘计算终端连接起来，它从摄像头中获得数据，然后转换成边缘计算终端能够处理的信息。

人工智能算法：人工智能算法是机器视觉系统突破的关键之一，选择合适的人工智能算法将有助于提升视觉监测速度与精度，满足不同应用环境的需求。

值得一提的是，工信部2月4日发出倡议，进一步发挥人工智能赋能效用，科研和生产力量，把加快有效支撑**防控的相关产品攻关和应用作为优先工作。

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谈到视觉技术，我们一般会想到摄像头。然而，摄像头只是视觉技术体系中的输入端，采集图像或视频信息。而这些图像或视频信息需要利用**的视觉技术处理之后，才能给用户提供有用的信息。我们常听说的视觉技术分为三类：计算机视觉、机器视觉、图像处理。通过百度百科我们可以了解到，

“计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。”

“机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。” 欧普泰AI-EL一人多机系统，人工智能检测缺点，节省成本，提高辨别准确率，减低返修率，欢迎致电我司。浙江高精度人工智能

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人工智能(AI)经常成为头条新闻，它提供各种各样的可能性，使我们的生活更容易，并且它也能推动我们生活中各个领域的创新。在几乎所有领域都有人工智能应用的机会，包括家庭自动化、个人虚拟助理、自动化服务代理、**检测、预防性维护、个性化体验、财务咨询、医疗保健建议等等。许多研究报告都预测人工智能和相关技术具有巨大的市场潜力。但就像大多数新兴领域一样，人工智能的发展也并非一帆风顺——比如说无人驾驶汽车的致命交通、人工智能系统的种族主义反应、图像标签软件不恰当的标签等。这就提出了一个至关重要的问题——这些系统是如何进行测试的?更重要的是，我们是否已经准备好测试这些软件，并且让大家对使用人工智能进行一些重大决定时保持信心？江西人工智能检测

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