脑极体 解锁机器视觉与千行百业的“完美关系”,5G时代( 二 )
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机器视觉与行业场景从浅层融合走向深度耦合 , 从辅助能力走向生产核心能力的过程中 , 确实可以看到产业和技术急需升级的诸多因素 。 走向巨型市场的过程里 , 机器视觉并非一把金钥匙 , 而是需要不断磨砺、提升与再造的产业起点 。 比如说 , 我们可以看到从在机器视觉走向产业核心层的过程里 , 有这样几个突出问题需要被攻克:
1、在机器视觉能力快速覆盖了基础场景 , 为各行业提供了主动识别、主动标记等基础能力之后 。 其价值却不足以匹配更深层次的产业需求 。 在深度行业需求里 , 我们看到机器视觉能力需要与更多技术脉络进行深度融合 , 例如传感器技术、热成像技术、光伏技术等等 , 以此适应更复杂、多元化、富含挑战性的行业场景 , 让视觉智能走向全息智能 。
2、今天机器视觉的软硬件环境 , 处在高速发展阶段 。 以机器视觉融合行业需求 , 还需要在技术发展趋势中更新产品与解决方案体系 。 比如5G到来 , 提供了大带宽、低时延的网络基础设施迭代 , 这将带给行业机器视觉以全新的想象力 。 5G机器视觉设备也就成为了新的市场需求空间 。
3、机器视觉走向行业 , 必须要满足具体的垂直需求与定制化场景 , 任何一家厂商都无法满足庞大的需求 。 因此必须构建手机应用市场一样的算法模型流通空间 , 借助各行业ISV与AI开发者的创造力满足垂直场景需求 。
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软硬件技术融合、对新技术趋势的跟进、对多元开放生态的构建 , 成为了机器视觉走向行业的三大硬性要素 。 华为机器视觉在走向行业的过程中 , 已经先后拿出了软件定义摄像机、智能1拖N、HoloSens商城等标杆性的产品与解决方案创新 。 而向前走 , 步入行业机器视觉的深水区 , 华为机器视觉的战略思路是继续依托华为技术体系 , 引入华为各领域黑科技 , 以华为cloud&AIBG为支撑 , 拓宽机器视觉应用的宽度和深度 , 持续推出技术与产品创新 , 推进机器视觉与行业需求的深度耦合 。
而这条路上最新解锁的关键角色 , 就是本次发布的摄像机新品 。
解锁开启:摄像机的“超融合”时代
如果说 , 机器视觉算法融合到硬件中 , 构成人工智能摄像机 , 是机器视觉产业化命题中的第一次融合 。 那么在行业持续向前发展 , 机器视觉能力需要深度融合到行业场景、行业需求 , 以及行业开放平台时 , 就需要让机器视觉能力、摄像头产品 , 以及行业所需的新能力、新技术进行再次融合 , 这可以称之为AI摄像机的“超融合”时期 。
在华为机器视觉发布的下一代摄像机新品 , 以及5G摄像机等创新产品中 , 已经可以清晰识别出超融合的迹象 。 让机器视觉技术进一步与行业需求、特种作业场景、复杂安装运维环境融合 , 形成了新的产业风向 。
比如说 , 最引人注目的下一代“四无”生态型摄像机 , 可以说达成了概念级的机器视觉产品创新 , 突破了机器视觉产品应用中的时间限制 。 这款2020年红点奖获奖作品 , 之所以被称作“四无设计” 。 是因为其通过VideoX子母机自组网+光储一体化模块 , 实现了“无网”、“无电”即可灵活部署;SuperColor+ , 从全彩图片到全彩视频 , 实现了“无光”环境下的昼夜同视;“无现场运维”的设计 , 使用智能化运维技术降低了运维成本 , 提高了产业效率 。 另外 , 下一代摄像机的“生态仓”设计可以支持全类型传感器接口 , 可以灵活实现生态互联 , 借助多种机器视觉算法与传感器体系 , 融合为真正意义上的全息感知 。
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这款超越了绝大多数用户想象的产品 , 显然让机器视觉产品的部署环境、能力体验、运维成本都被重新定义 。 更复杂的行业场景 , 尤其是户外、远程场景都可以被机器视觉能力覆盖 , 实现了真正意义上的“下一代” 。
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