賽道向“新”與未來場景——新質生產力下機器視覺的守望與狂奔

  有人說，機器視覺，一個引領工業4.0革命的關鍵技術，它的誕生、發展和壯大，都離不開一個漫長而富有成果的歷程。從20世紀50年代的生根發芽，到今日的遍地開花，機器視覺經歷了無數的挑戰與機遇。

  也有人說，時至當下，機器視覺在下游滲透、應用加深時，不斷完成自身蛻變，已開始從人眼到大腦的智變。而智變引發的質變，讓機器視覺賽道向“新”，成為新質生產力未來發力點之一，也成為智能安防最值得天馬行空般暢想的未來場景，那時時空自由轉換、全息視界撲面而來。

  新質生產力賦能機器視覺的守望與狂奔

  時代不同，概念不一。機器視覺大致為機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

  新質生產力是什么，為什么，怎么做？這都是時代命題。

  科技是第一生產力，而新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的質變為基本內涵，以全要素生產率提升為核心標志。

  觀其二者，如一脈相承。機器視覺的賽道變了，因自身而變、因場景而變，也因新質生產力的時代動能而變。機器視覺正在改變生產力的本質，AI的應用范圍從簡單的自動化工作流程擴展到復雜的決策支持系統。機器學習、自然語言處理、機器視覺等技術，使機器能夠執行以往需要人類智能的任務。這些技術的發展不僅提高了生產效率，還推動了新產品和服務的創新，如自動駕駛汽車、個性化醫療和智能家居系統。

  場景為單元，快速生長，鳴槍待發，這是機器視覺的賽道規則，落后者注定被淘汰，而領先者將越跑越快又或贏者通吃。

  欣喜之處是國內一眾機器視覺參與企業，在技術上你追我趕、戰略上合縱連橫，賽場競賽與圈地運動仿佛同時進行，市場份額猶如氧氣，你不吸就被別人吸走了。

  殘酷的大環境如此，無硝煙勝過有硝煙的刺刀見紅，但欣喜之處是國產號角吹響世界。?國內機器視覺企業在自主研發能力方面得到了顯著提升，?越來越多的國內企業開始具備自主研發能力，?能夠生產出具有競爭力的機器視覺產品。?這些產品在性能、?價格、?服務等方面都具有一定優勢，?逐漸獲得了市場的認可。?國內企業開始從簡單的設備代理向系統集成、?解決方案提供商轉變，?為客戶提供全方位的機器視覺解決方案。

  生產力的構成要素包括?勞動者、?勞動資料和?勞動對象。如果移植到機器視覺，就是機器視覺技術本身（勞動者），這是生產力最為活躍因素；勞動資料的變化即技術進步的快慢，而勞動對象則是生產中所加工的對象，在機器視覺方面可以理解為場景，為場景而戰。無疑，新質生產力有高科技、高效能、高質量等特點，還符合新的發展理念。這種生產力的提升，主要來源于技術的重大突破、生產要素的創新配置和產業的深度轉型升級。它的核心就是勞動者、勞動資料和勞動對象這些要素的優化組合。

  當下，整個社會面臨著新一代的新質生產力變革潮流。其帶來的，不只是生產關系、生產力的顛覆性變化，還有著更為具體的各類生產工具和生產提效方案的緊密適配。機器視覺與新質生產力的商業碰撞，是市場開拓的創新精神與戰略落地的不謀而合。

  機器視覺新質生產力新動能：從眼到“腦眼并舉”

  前不久去熵基科技東莞總部時看到“廣東省多模態計算機視覺與生物識別工程技術研究中心”牌匾掛于大門門口，采訪中閑聊時也涉及到機器視覺的未來技術與未來場景。記者受其啟發，也了解到除了場景之外還需要在技術本身的高精度與高效率、多元化應用以及降低成本方面下足功夫。

  機器視覺技術本身是內因，內因決定外因。所以機器視覺技術作為生產力三要素中最為活躍的“勞動者”，打鐵還需自身硬，正在完成與新質生產力緊密適配的技術進階。

  在安防，有種說法，未來產品被場景取代，而行業也將被生態覆蓋，行業是垂直的，而生態呈網狀，顯然融合性和粘性更強。安防的演進已不僅僅局限于視頻圖像的編解碼技術、存儲技術，智能時代下，安防需要釋放更多的新質生產力，把計算、存儲、聯接、云化、智能、安全等各個領域的珍珠串起來，構建全棧云、全智能、全場景的機器視覺和大數據解決方案。

  其實，替代人眼看世界，是機器視覺在第一階段的任務。一個機器視覺智能算法能力需要對大量數據進行訓練和標注，而智能安防場景是全天候且復雜多變的。人類的識別能力具備場景適應性，能夠快速適配不同場景，但算法的場景普適性還需要訓練，算法能落地到具體場景中，還有大量的可優化空間，算法到場景高精度落地仍然有很大難度，比如夜間的案件突發期，深度學習的算法對人、車、物等目標對象的識別、行為的分析精度普遍不高。

  為此，機器視覺工業化轉化為新質生產力效能，體現在智能制造中，機器視覺技術可是個重要的角色，對新質生產力的提升有很大影響。機器視覺技術通過高清攝像頭采集圖像，然后用預設的檢測算法對生產過程中的產品進行自動檢測和分類。這樣不僅能實現生產現場的自動化和智能化監控，及時發現生產過程中的異常情況，降低質量問題的發生率，提高產品質量，還能帶來很多其他好處。當然，機器視覺的巡檢、應急指揮、安全生產也都是工業化的表現。

  而機器視覺行業化進程更為復雜，面對的萬千場景太碎片，需求不一，難以像工業化能“一招鮮、吃遍天”。在行業化進程中，如果要體現新質生產力，機器視覺將替代人的目標檢測和定位、全場景匹配高度精準，但涉及到效率提升那就不僅僅要求機器視覺具備人眼功能，還需要將智能分析效率最大化，變被動防御為主動。所以，從智能安防要成為新質生產力未來發力點與增長點，必須從觀察感知階段到融合處理形成預判的階段，并且同時還需要提供部分的智能決策，結合相關機器視覺采集和預警數據，為場景應用方提供全方位、多層次、全時空、全息性的決策支持與知識服務，起到幫助、輔助、協助智能方案和計劃的目的。

  計算機來模擬人的視覺功能，?但并不僅僅是人眼的簡單延伸。?它更重要的是具有人腦的一部分功能，?即從客觀事物的圖像中提取信息，?進行處理并加以理解。不單單是感知，具備人的觀察力和判斷力是機器視覺更高階的新質生產力發力點。其實可以簡單表述機器視覺在安防行業化中，需要帶動技術本身與業務場景一同創新高、高質量發展來推動科技創新和產業升級。

  總之，高頻次出現的新質生產力，機器視覺成了預演場。這對于機器視覺也是新賽道，在賽場競速中需要在技術底層邏輯為機器植入人眼與大腦，并在未來場景中領略技術的奇異景象，為生活與工作帶來深刻變化，詮釋機器視覺的美好想象與無限可能。