机器视觉：从专用向通用、易用迈进的趋势收藏

机器视觉作为人工智能（AI）领域的一个重要分支，已在制造业领域取得了广泛的应用近年来，机器视觉在新能源、半导体、汽车和消费电子等行业中得到了广泛应用，并在缺陷检测、拆码垛、视觉分拣、工业上下料、物流检测等领域取得了巨大成功。

这些视觉应用极大地提升了各行业的生产效率和质量水平机器视觉的初期发展主要集中在模式识别和图像处理上，其算法主要基于人工设计的特征和规则然而，随着深度学习技术的崛起，机器视觉领域得到了快速发展基于深度学习的AI模型，如深度神经网络，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上取得了重大突破，极大地丰富了机器视觉在工业制造中的应用场景。

然而，目前主导机器视觉领域的模型仍然面向特定任务设计，其泛化能力往往难以支持更广泛场景的部署特别是在高度碎片化的工业制造领域，这个问题更加突出举例来说，汽车生产装配过程涵盖了冲压、焊装、涂装和总装等多个工艺环节，每条生产线上的质量控制点数以千计。

由于不同细分领域在加工材料、生产流程、工艺要求和环境条件等方面存在差异，机器视觉模型的泛化能力往往难以胜任此外，当前的机器视觉模型对大量标注数据的依赖性也是一个挑战，因为在实际应用中获取和标注大量数据通常是困难且昂贵的。

因此，降低AI模型对数据的依赖性，提高小样本学习能力成为亟需解决的问题另外，AI模型的开发通常需要专业工程师进行大量的试错和调优，然而，AI模型的黑盒特性使得非专业工程师难以掌握其中的技巧（Trick）。

近年来，以GPT为代表的大模型（基础模型）迅速发展ChatGPT的热度和其展示的通用人工智能（AGI）能力，表明了大模型在人工智能领域的巨大潜力有人认为，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型可以成为一种通用技术（General Purpose Technology），而工业制造领域正急需这种技术能力。

大模型的迅猛发展不仅本身具备强大的功能，还可以学习使用和制造各种专业工具和插件，几乎变得"全知全能"大模型展示了多领域、多任务的通用能力，正在克服工业领域中解决方案复制性差、数据量不足等难题，成为一种普遍的生产力基础设施，并以低成本、普及的方式推广到容错率低、成本敏感的产业应用。

可以预见，机器视觉将在以下几个方面迎来前所未有的发展机遇：1.提高泛化能力，降低标注数据要求：大模型的发展使机器视觉基础模型具备更强的泛化能力，能够适应工业制造的各种细分场景，只需少量标注数据即可实现定制化开发，加速视觉模型的量产。

2.强化学习与自适应控制提升：引入强化学习等技术，实现机器视觉模型在实际应用中的自适应控制，提高模型在复杂环境下的鲁棒性和稳定性3.构建低代码、无代码的机器视觉应用：大模型引入了一种新型的人机交互方式，即"自然语言编程"，降低了模型开发的门槛，使非专业人士也能快速构建机器视觉应用，实现计算平权。

4.多模态学习与通用人工智能融合：通过结合多模态信息，如文本、音频、视频等，机器视觉模型的理解和表示能力得到提升，从视觉感知走向视觉认知，实现更高层次的任务理解和处理能力，为机器视觉领域带来更广泛的应用前景。

机器视觉从专用走向通用、易用是不可避免的趋势大模型的发展为机器视觉技术带来了新的机遇和突破口，通过提高泛化能力、引入自适应控制、简化开发流程和融合多模态学习，机器视觉有望成为一种通用、易用的技术，推动其从专用到全面应用的转变。

这将为制造业等领域带来更高效、智能的生产方式，加速产业升级和创新

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