一提到“AI”我們腦海里蹦出的就是人工智能，我們習慣性地把AI等同于人工智能，其實，嚴格意義上來說，AI并非單純指的是人工智能，它是制造智能系統和智能機器的科學，而認知計算以及AI的大部分都是圍繞著取代人類的思維而開發的，并創造出能夠更好完成人類工作的系統。AI技術最大的機遇是在增強人類方面。

      因此，AI并非單指人工智能，而是增強智能。在最好的情況下，便是利用AI的某些部分模擬人腦的功能，而不是模仿、甚至取代人類思維或人類意識。

      隨著我國人工成本的步步增長，在工業產業鏈（如手機產業鏈）中越來越多的環節開始主動或被動地引入自動化生產模型，這為人工智能進入工業化環節落地上提供了絕佳的行業土壤，吸引了越來越多的設備制造企業在人工智能自動化升級浪潮中投入大量資金。

      工業化中的絕大多數人工智能應用都與機器視覺技術有關。投資者渴望使用神經網絡軟件在自動化生產線上進行視覺處理的教育和培訓，以獲得準備好的動作和質量數據，越來越多的替代手動操作部分。

      目前，在操作動作的人工智能應用部分中，由于處理相對簡單，可以使用更成熟的視覺處理軟件對設備進行教育訓練，從而在短時間內獲得良好的效果，并迅速取代操作員的工作。因此，在行業中，設備制造企業可以基本完成生產公司的產品，流程和動作分解信息，而行業企業只需要被動地接受自動化設備帶來的好處。但是，在質量檢查中，除了可以獨立地或集成在操作動作的視覺處理部分中并且可以通過機械動作完成的可測量物理參數之外，視覺檢查部分還與光學信息有關，尤其是與人類的視覺感知有關在光學檢查部分，人工智能應用在行業中的發展極其緩慢。

      人類視覺感知的光學檢查部分缺少人工智能功能，這也是整個智能制造技術中最困難的環節之一。實際上，這也是近年來國際消費電子行業迅速向中國轉移的主要原因。除了中國的勞動力成本低外，消費電子領域的產品質量控制很少涉及人的視覺感觀的光學檢查部分。特別是配備有觸摸顯示裝置的電子產品在外觀檢查中需要大量熟練的員工，以支持數十億數量的年生產能力規模。從某種意義上說，目前只有中國可以在這方面滿足全球市場的海量需求。

      隨著人工智能的不斷發展，以及機器視覺的不斷深化，未來人工智能將會越來越多的滲入到工業機器視覺中，給工業制造帶來更大的突破性的發展，為企業的生產帶來更快速、更精細化，生產效率將進一步提高，產品質量將得到更大的保障。

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