人工智能真的有用嗎？

人工智能當然有用。其實人工智能大家都不陌生。早在30年前，人類就可以簡單地將一張圖片識別為貓這是用電腦拍的照片。最近十年，因為深度學習的發展，人工智能被大家津津樂道。

讓讓我們來談談一些實際應用。五年前，我的一個朋友讓我開發無人停車場。那時候還沒有足夠的商業敏感度。現在，一線城市的停車場幾乎都是無人值守的。

以前我們上網查資料，看新聞，都是人給我們安排的。現在基本都是機器推薦，這也是人工智能的一個應用。

如果你開過一些高級車，你會發現它們有自動剎車和自動停車的功能，所以你不以后再也不用擔心倒車入庫了。如果你還沒有t駕駛，這項技術會繼續普及，駕駛會更安全。

有很多應用你可能感受不到，也可能感受不到，比如現有的智能音響，只是人工智能的一個簡單應用。現在可能不好用，但以后肯定是666。

機器視覺在國內發展到什么水平了？前景怎么樣？

機器人視覺現在已經成為工業自動化生產的必需品。它必須用于汽車、3C電子、鋰電池生產、光伏產品生產和食品包裝行業。

如今，2D視覺，技術非常成熟，價格非常便宜。在2019工博會上，我們可以看到很多機器人公司開始使用3D視覺來開發自動分揀、噴涂和自動路徑規劃。

1.機器人時間感知的主要應用。

識別:解碼標準的一維碼和二維碼。

光學字符識別(OCR)和確認(OCV)

檢測:

顏色和缺陷檢測

零件或部件的檢查

目標位置和方向檢測

測量:

大小和容量檢測

預設標記的測量，例如孔與孔之間的距離。

機械手導航:

輸出空間坐標，引導機械手準確定位。

2.機器視覺的發展階段:機器視覺的概念是在20世紀50年代提出的。

它真正開始發展是在20世紀70年代，

進入80年代發展期，

在1990年代，發展變得成熟，

20世紀90年代以來發展迅速。

關鍵標志:20世紀70年代CCD圖像傳感器的出現，為機器視覺提供了可靠清晰的圖像；

20世紀80年代以來，處理器和圖像處理技術的快速發展為機器視覺的快速發展提供了基礎條件。

從2000年開始，基于LED光源的任意光場設計，使得機器視覺在各個行業的應用成為可能。

目前常用的CCD檢測是機器視覺。

3、機器視覺的組成:

圖像采集:光源、鏡頭、攝像頭、采集卡、機械平臺。

圖像處理與分析:工業控制主機、圖像處理與分析軟件、圖形交互界面。

判決執行:電元，機械單元

機器視覺領域的國內發展與國際發展1的比較。工業相機

目前國內主流的工業相機主要是卡恩斯、康耐視、大恒影像、海康威視。

目前市場主要被卡恩斯和康耐視占據，市場份額超過60%。

2.圖像采集卡

其實大部分朋友對圖像處理軟件的開發更感興趣。從硬件層面來說，是圖像采集卡。

其實現在2D視界的價格已經很低了，基本上一萬多元一套就能搞定。你不不需要任何互聯網公司的高端解決方案，就是可以識別顏色或者掃碼。目前，2D視覺正逐漸直接滲透到大量運動控制器和機器人的控制中。目前包括發那科、愛普生都是這種模式。

在運動控制器方面，如trio、Befo、高古等。，有這種直接潛入運動控制器的視頻卡。

但是國內還是有很多圖像處理很強的公司，比如大恒圖像，南京匯川，Mite等等。

此外，在該領域，大量自動化設備供應商開發自己的視覺系統。這樣的企業很多。甚至招聘一個5-8人的團隊就可以做2D視覺的開發。

3.三維視覺的發展

目前，3D視覺的應用范圍已經開始擴大，主要是在自動化領域。3D視覺在測距、遙控、人機合作等領域的優勢非常明顯。

目前3D視覺價格仍然偏高，這對于國內視覺朋友來說會是一個機會，但是技術壁壘非常明顯。

視野的主要應用領域

讓讓我們談談未來。未來只要有自動化，基本上就有視覺。尤其是隨著性價比的進一步提升，視覺的優勢會更加明顯。

最后，說到機器人，我覺得工程師的工資還是比較高的。

這類機器人視覺的工程師主要傾向于視覺算法方向。基本上15000左右主要是視野調試。在較高的薪資區間，2-3萬主要以研發為主。