隨著ChatGPT席卷全球，這次熱潮中拿到先發(fā)優(yōu)勢的是科技大廠的微軟(MSFT.US)，眾所周知，微軟是OpenAI背后的金主，且還在忙著把ChatGPT的底層技術融進微軟產(chǎn)品和服務中。
今年早些時候，亞馬遜(AMZN.US)CEO安迪•賈西曾在全員會表示：“生成式AI將融入每項業(yè)務和客戶體驗中”。亞馬遜正在瘋狂找其它辦法充分利用AI聊天機器人，比如用眾包提高生產(chǎn)率、啟動新的生成式AI項目等。
在亞馬遜內(nèi)部，一場坦率的討論正在進行中，員工們甚至提議把ChatGPT整合進亞馬遜創(chuàng)意流程的一個核心部分。亞馬遜的一名代表在致媒體的一封電子郵件中稱，公司使用機器學習和AI超過25年，幾乎覆蓋到每件事。
大模型內(nèi)卷提振算力需求
海內(nèi)外大模型競爭如火如荼地展開，點燃了如今市場對算力的需求。不過對于大模型“世界”來說，算法是“生產(chǎn)關系”，是處理數(shù)據(jù)信息的規(guī)則與方式;算力是“生產(chǎn)力”，能夠提高數(shù)據(jù)處理、算法訓練的速度與規(guī)模;數(shù)據(jù)是“生產(chǎn)資料”，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是驅動算法持續(xù)迭代的養(yǎng)分。在這之中，算力是讓大模型轉動的前提。
伴隨AI技術發(fā)展，機器視覺亦取得了底層技術的突破。過去主要應用于標準化檢測場景，如消費電子、汽車和半導體等是當前機器視覺最主要的應用領域，整體呈現(xiàn)出自動化、標準化程度高的特點。隨著AI算法的不斷升級機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，應用場景也將持續(xù)擴展，從標準化領域拓展到非標準化應用。
AI+機器視覺，應用場景持續(xù)拓展
根據(jù)美國自動成像協(xié)會(AIA)的定義，機器視覺(Machine Vision)是一種應用于工業(yè)和 非工業(yè)領域的硬件和軟件組合，它基于捕獲并處理的圖像為設備執(zhí)行其功能提供操作指導。機器視覺可以分為成像和圖像處理分析兩大部分。前者依靠機器視覺系統(tǒng)的硬件部分完成，后者在前者基礎上，通過視覺控制系統(tǒng)完成。
未來，圍繞AI的迭代升級和平臺生態(tài)建設將持續(xù)推進，機器視覺領域在AI加持下迎來底層技術突破。在AI加持下，機器視覺行業(yè)有望迎來空前發(fā)展機會。機器視覺產(chǎn)業(yè)在AI加持下，迎來了底層技術的突破。從算法、技術到應用，AI技術極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能化應用，優(yōu)化了圖像識別的復雜度及精度，實現(xiàn)萬物識別。
微美全息已成AI視覺領域中堅力量
“科學技術是第一生產(chǎn)力”，推進企業(yè)轉型升級，離不開強大的科技支撐。尤其是機器視覺、深度學習、大數(shù)據(jù)和邊緣計算等重點技術的不斷創(chuàng)新，為技術變革提供了巨大的想象空間。據(jù)了解，“全息AR第一股”微美全息(WIMI.US)在AI視覺領域處在行業(yè)領先地位，憑借出色的先發(fā)優(yōu)勢及多年來的技術研發(fā)積累，已經(jīng)在行業(yè)內(nèi)取得了較大的市場份額，另外，微美全息涉及機器學習業(yè)務能力在業(yè)內(nèi)的客戶和合作伙伴數(shù)眾多。
值得關注的是，微美全息開發(fā)了基于機器學習算法的人機交互系統(tǒng)，該系統(tǒng)是基于語音和手勢融合的AI多模式人機交互系統(tǒng)，其可將用戶的語音和手勢轉換為機器人可以執(zhí)行的命令。
基于機器學習算法的人機交互系統(tǒng)采用手勢和語音的組合來控制機器人，語音作為控制機器人的自然交互方式，手勢作為語音的補充，提高指令的準確性。
微美全息基于AI+機器學習算法的人機交互系統(tǒng)通過融合多模態(tài)感知信息，提供更快、更高效、更多樣化的交互體驗。利用手勢和語音進行實時并行交互，交互過程中視覺信息和語音信息實時關聯(lián)和共享.多種交互方式相輔相成，形成一個完整的交互系統(tǒng)，引領著人機交互模式逐步向智能化、人性化方向發(fā)展，構建一個和諧自然的人機環(huán)境。
近些年，微美全息的核心技術隨著在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等新興應用場景不斷落地，目前還成為AI視覺應用技術領先的供應商，該公司的產(chǎn)品線消費需求量巨大，市場前景廣闊。隨著行業(yè)的發(fā)展，未來伴隨AI機器視覺行業(yè)標準化應用場景進一步延伸，該公司有望持續(xù)拓展應用空間，獲得更大的業(yè)務增長能力。
未來發(fā)展
機器視覺已廣泛應用于消費電子、汽車制造、半導體、光伏等標準化領域。隨著AI賦能以及深度學習算法的快速發(fā)展，機器視覺不僅可以用于傳統(tǒng)標準化檢測，也向著許多非標準化場景的新興領域橫向擴張。展望未來，行業(yè)進步與技術發(fā)展，2D視覺向3D 視覺邁進，由此拓展出更多的新領域等，機器視覺將逐步切入過去未曾涉足的領域，如物流、醫(yī)療、安防、農(nóng)業(yè)等非工業(yè)場景。
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