AI技术发展,机器视觉正从传统标准化场景过渡到非标准化应用场景。机器视觉行业经过多年发展,目前已被广泛应用在各行各业,发挥着识别、测量、定位及检测功能,但其使用场景主要聚焦在标准化检测领域,整体呈现出自动化、标准化程度高等特点,但伴随AI技术发展,机器视觉有望从过去标准化应用场景逐步过渡到非标准化应用场景,市场规模有望进一步打开。

  在AI赋能下,行业有望迎来空前发展机会。(1)深度学习算法不断迭代,人工智能生成内容百花齐放。根据GGII数据,国内机器视觉市场规模有望从21年138亿元增长至25年349亿元。(2)AI背景下,SAM模型应用不断拓展。近日Meta发布SAM模型是机器视觉领域的底层突破性技术,极大降低了图像处理门槛,有望更好推动机器视觉在下游各场景领域的应用。     国产机器视觉厂商正逐步崛起,成为国内市场中坚力量。虽然国内机器视觉行业起步较晚,但经过多年发展,目前也已陆续涌现出优秀的机器视觉厂商,逐步实现进口替代。如以光源为代表的核心零部件已逐步实现国产替代,且正往高端化趋势发展;3D视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用,寻找潜在的增长爆点;而软件算法亦伴随AI技术发展不断升级更新。我们认为:伴随以SAM模型为代表的AI技术发展,软件算法门槛有望极大降低,因此更应该关注具备核心技术能力  

成为VIP会员查看完整内容
47

相关内容

机器视觉通常用于分析图像,并生成一个对被生成图像物体或场景的描述,这些描述最终用于辅助或决定机器人控制决策。 一门基于计算机图像识别和分析的技术。主要用于自动检测,流程控制或机器人引导等。
重磅!《流程行业边缘计算解决方案白皮书》发布, 49页pdf
TPAMI 2022 | 最新综述:基于不同数据模态的行为识别
专知会员服务
50+阅读 · 2022年7月2日
创新工场首席科学家周明博士:认知智能的进展和思考
专知会员服务
48+阅读 · 2022年3月24日
专家报告 | 个性化图像美学评价
中国图象图形学报
14+阅读 · 2020年7月15日
专家报告 | 融合数据先验知识的智能图像增强
中国图象图形学报
16+阅读 · 2020年5月25日
专家报告|深度学习+图像多模态融合
中国图象图形学报
12+阅读 · 2019年10月23日
专访俞栋:多模态是迈向通用人工智能的重要方向
AI科技评论
23+阅读 · 2019年9月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
134+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
328+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
115+阅读 · 2023年3月24日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
27+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员