機器視覺技術，正以前所未有的深(shen)度(du)和(he)廣(guang)度(du)融入全球(qiu)制(zhi)造業(ye)的核心流程(cheng)，驅(qu)動著效率與(yu)精度(du)的革命性提(ti)升(sheng)。在(zai)經歷了基礎(chu)感知能力的普及(ji)階(jie)段后，這一領域的技術演進與(yu)應用探(tan)索，呈現出(chu)更加多元和(he)復雜的圖景。

繼(ji)上篇探討了全(quan)球知名企(qi)業對機器視覺發展趨勢(shi)的(de)(de)前(qian)沿洞察后，那么本篇將把視角(jiao)轉向本土企(qi)業——華(hua)漢(han)偉業、新(xin)算技(ji)術、啟源(yuan)視覺。他們在(zai)國(guo)產算法平臺、AI+邊緣智能、行業定(ding)制化解(jie)決方案的(de)(de)提供(gong)上正(zheng)在(zai)構(gou)建自(zi)己的(de)(de)核心優勢(shi)，在(zai)技(ji)術創新(xin)與(yu)行業需求深(shen)耕方面展現出(chu)獨特價值(zhi)。

接下來，讓我(wo)們(men)(men)一(yi)起聽聽他(ta)們(men)(men)是如何全(quan)方位(wei)剖析機(ji)器(qi)視覺技術(shu)(shu)的當(dang)前成(cheng)熟度、關(guan)(guan)鍵(jian)進展、應用挑戰(zhan)以及未來發展趨勢，并為大家(jia)呈現出一(yi)幅關(guan)(guan)于機(ji)器(qi)視覺技術(shu)(shu)發展的全(quan)景畫卷。

1、現狀：技(ji)術的滲透與成熟度分化

從行業發展的(de)(de)宏觀(guan)視(shi)(shi)角來看，當(dang)前機器視(shi)(shi)覺(jue)技(ji)術(shu)呈現出一(yi)種差(cha)異化(hua)(hua)的(de)(de)成熟度(du)態勢，即在不同應用場景與(yu)技(ji)術(shu)維度(du)上呈現出不同程(cheng)(cheng)度(du)的(de)(de)成熟水平。在一(yi)些標準化(hua)(hua)程(cheng)(cheng)度(du)高、環(huan)境相(xiang)對穩定的(de)(de)工業生產場景中(zhong)，機器視(shi)(shi)覺(jue)技(ji)術(shu)已經實現了深度(du)滲透(tou)與(yu)高度(du)成熟應用。而(er)在更為復雜的(de)(de)非標場景以及(ji)需要泛(fan)化(hua)(hua)能(neng)力(li)的(de)(de)領域時(shi)，機器視(shi)(shi)覺(jue)技(ji)術(shu)的(de)(de)成熟度(du)則明(ming)顯有所(suo)欠缺(que)。

杭州啟(qi)源視(shi)(shi)覺(jue)科技有限公司CEO邢健飛從高(gao)中(zhong)低三個(ge)層(ceng)面(mian)總結(jie)了當下機(ji)器視(shi)(shi)覺(jue)在(zai)(zai)不同(tong)領域的成(cheng)熟(shu)度(du)，他表示：“機(ji)器視(shi)(shi)覺(jue)在(zai)(zai)工業(ye)場景中(zhong)的應用(yong)（如工業(ye)質檢(jian)和自動化、電子(zi)元件(jian)缺陷檢(jian)測等(deng)）已經實現深度(du)滲透，屬(shu)于高(gao)度(du)成(cheng)熟(shu)；在(zai)(zai)泛化能(neng)力與復雜環境適(shi)應性層(ceng)面(mian)，處于中(zhong)等(deng)成(cheng)熟(shu)度(du)；而在(zai)(zai)通用(yong)視(shi)(shi)覺(jue)與認(ren)知智能(neng)則(ze)屬(shu)于低成(cheng)熟(shu)度(du)。

華漢偉業(ye)研發總監楊洋深(shen)以為然，他同樣表示(shi)機(ji)器視(shi)覺技術目(mu)前(qian)已步入成熟應用階段(duan)，在(zai)圖像(xiang)處理、深(shen)度(du)學(xue)習、三維感(gan)知等領域取(qu)得突破，并在(zai)工(gong)業(ye)領域實現(xian)了(le)(le)非接觸(chu)式檢測(ce)與(yu)自動化集成，替代了(le)(le)大量人工(gong)質(zhi)檢崗位。然而，其在(zai)復雜環境下的抗干擾(rao)能(neng)力以及極端(duan)工(gong)況適應性仍(reng)有待(dai)優化，高端(duan)系統成本(ben)問(wen)題(ti)也制(zhi)約(yue)了(le)(le)在(zai)部分行業(ye)的普及。

新(xin)算技術(shu)(shu)創始人則強調(diao)，機器視覺技術(shu)(shu)的基(ji)礎(chu)應用已比較(jiao)成熟，尤其在汽(qi)車 / 新(xin)能(neng)源行(xing)業等(deng)自動化程(cheng)度(du)高的領域滲透(tou)率較(jiao)高，但在食品 / 紡織等(deng)傳統行(xing)業，由(you)于(yu)需(xu)求(qiu)復雜多變、視覺檢測難(nan)度(du)高，其滲透(tou)率依然較(jiao)低。

可以(yi)看出(chu)，機(ji)器視覺(jue)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)成熟度(du)呈(cheng)現出(chu)明(ming)顯的(de)場景(jing)分化(hua)特征，這(zhe)種分化(hua)不僅反映了(le)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)在不同領域的(de)適(shi)應性差(cha)異，也揭示了(le)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)發展的(de)階段性和行(xing)(xing)業應用的(de)不平衡性。這(zhe)也提醒我(wo)們(men)在推動機(ji)器視覺(jue)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)發展時，不能(neng)(neng)(neng)(neng)僅僅關(guan)注技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)的(de)先(xian)進(jin)性和性能(neng)(neng)(neng)(neng)指標(biao)，更要考慮技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)與(yu)實際應用場景(jing)的(de)匹配度(du)和適(shi)應性。未來，如何提升機(ji)器視覺(jue)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)在復雜環境中的(de)穩定性和泛化(hua)能(neng)(neng)(neng)(neng)力，降低(di)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)應用門檻和成本，使得更多(duo)行(xing)(xing)業能(neng)(neng)(neng)(neng)夠受(shou)益于這(zhe)一先(xian)進(jin)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)(shu)(shu)，將是行(xing)(xing)業重點關(guan)注和解決的(de)問題(ti)。

2、突破：重塑機(ji)器(qi)視覺底層邏輯的變革力(li)量

在(zai)技術(shu)演進(jin)的(de)浪潮中，機器(qi)(qi)視覺領(ling)域不斷涌(yong)現出具(ju)有代(dai)表(biao)性的(de)關鍵技術(shu)突(tu)破，為(wei)行業的(de)進(jin)一步(bu)發展注(zhu)入了強(qiang)大動力。這些技術(shu)突(tu)破不僅提(ti)升(sheng)了機器(qi)(qi)視覺系統的(de)性能和精度，還為(wei)其在(zai)更廣泛領(ling)域的(de)應用提(ti)供了可(ke)能。

“視(shi)覺 Transformer 革命正在(zai)改變(bian)游戲(xi)規則(ze)，它通過全局(ju)建(jian)模逐步(bu)替代(dai)(dai)傳(chuan)統(tong)CNN，在(zai)各個圖像識(shi)別(bie)領域(yu)取得新的(de)(de)突破(po)進展(zhan)。”邢(xing)健(jian)飛還(huan)指出，三維視(shi)覺技術(shu)的(de)(de)穩定精度(du)也在(zai)逐步(bu)提(ti)升，并(bing)已(yi)廣泛應(ying)用于計量級領域(yu)，正逐步(bu)取代(dai)(dai)傳(chuan)統(tong)的(de)(de)接(jie)觸式測(ce)量，同時(shi)對于虛擬現實技術(shu)的(de)(de)發展(zhan)也有積極的(de)(de)促進作用。

楊洋同樣提到三維視(shi)覺技(ji)術的(de)創新(xin)，實現(xian)在(zai)半導體領域的(de)批量商用。此外，還包括深度(du)學習模(mo)型的(de)演進與(yu)優(you)化、圖像(xiang)生成與(yu)合(he)成技(ji)術的(de)突破、邊緣計算與(yu)端到端系統(tong)優(you)化、多傳感器與(yu)多模(mo)態融合(he)技(ji)術的(de)突破都進一步(bu)推(tui)動機器視(shi)覺技(ji)術的(de)革(ge)新(xin)。

這些突破不(bu)僅提升(sheng)了(le)視(shi)覺系統的(de)(de)性能和(he)適(shi)應(ying)性，更為多模(mo)(mo)(mo)態(tai)和(he)AI大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)應(ying)用奠定了(le)堅實基礎。多模(mo)(mo)(mo)態(tai)和(he)AI大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)出現(xian)，標志著視(shi)覺識(shi)別正(zheng)經(jing)歷一(yi)場深刻的(de)(de)變革，推(tui)動(dong)著視(shi)覺技術從“識(shi)別”躍升(sheng)到“推(tui)理”。然(ran)而(er)，在實際(ji)應(ying)用中仍有(you)諸(zhu)多挑戰亟待解決。

邢(xing)健(jian)飛(fei)認為實(shi)際挑戰(zhan)中最棘手的不(bu)是技術而(er)(er)是工程問題。比(bi)如(ru)醫療場景，雖然多模態模型能實(shi)現病理報(bao)告與(yu)影(ying)像(xiang)的聯(lian)合分析，但醫療系統的數據孤島導致訓練樣(yang)本不(bu)足(zu)。具體而(er)(er)言(yan)，落地面(mian)臨數據層面(mian)的困境、模型層面(mian)的瓶頸、算(suan)力成(cheng)本激增三大挑戰(zhan)。

“在實(shi)際應(ying)用中仍面臨(lin)數據標(biao)注成本、實(shi)時性(xing)與計算資源限制、環境魯棒性(xing)與泛化(hua)能(neng)力問題諸多挑戰，以及倫理(li)、隱(yin)私風險和跨(kua)領(ling)域適配成本壓力。”楊洋(yang)進一步補充道。

可(ke)以看出，多模(mo)態與AI大(da)模(mo)型正在(zai)重塑機器視覺(jue)的(de)未來，它們賦(fu)予了(le)機器更(geng)敏銳的(de)感知(zhi)和(he)更(geng)強大(da)的(de)推理能力。那么，如何(he)探索優化數據共享機制(zhi)、提(ti)升模(mo)型效率、降低算力成本、強化隱私保護的(de)路(lu)徑，在(zai)這些(xie)挑戰中找到平衡，或許才讓(rang)技術的(de)進步充滿(man)意義。

3、應對：軟(ruan)硬件協同背后的一整(zheng)套系統思維

在(zai)機器(qi)視覺(jue)領(ling)域，AI大模型(xing)的(de)(de)(de)(de)崛(jue)起(qi)正(zheng)掀起(qi)一場(chang)(chang)算力與場(chang)(chang)景(jing)適配的(de)(de)(de)(de)革(ge)命。傳(chuan)統硬(ying)件(jian)廠(chang)商正(zheng)面臨著前所未有的(de)(de)(de)(de)挑戰。隨著模型(xing)復雜度的(de)(de)(de)(de)飆(biao)升，算力需求的(de)(de)(de)(de)激增，而(er)應用(yong)場(chang)(chang)景(jing)的(de)(de)(de)(de)碎片(pian)化又迫(po)使硬(ying)件(jian)必須(xu)具備極高的(de)(de)(de)(de)靈活性。為有效應對這一趨勢，硬(ying)件(jian)廠(chang)商們正(zheng)積極探索軟硬(ying)件(jian)協同的(de)(de)(de)(de)創新路徑，以實現技(ji)術(shu)突(tu)破與市場(chang)(chang)競爭力的(de)(de)(de)(de)提升。

軟(ruan)硬(ying)協同的(de)背后，實際上是一套完整的(de)系統思維。邢健飛提出：“需(xu)構建‘芯片-編譯-場景’三(san)級(ji)協同體系，從底層(ceng)架構創新到頂層(ceng)場景適(shi)配全面升級(ji)。硬(ying)件層(ceng)：重構計(ji)算架構應對(dui)(dui)算力激增(zeng)；軟(ruan)件層(ceng)：打通編譯優化(hua)全鏈路；場景層(ceng)：硬(ying)件可重構應對(dui)(dui)碎片化(hua)。”

楊洋從(cong)技(ji)術(shu)升級(ji)的角度給出具體的應對措(cuo)施，硬(ying)(ying)件廠商(shang)需開發專用芯片(pian)（如GPU、TPU、NPU）和硬(ying)(ying)件加速器(qi)，提(ti)升并行計(ji)算(suan)能力(li)；優化工業(ye)鏡頭(tou)、相機(ji)與視覺光源的組合(he)；配(pei)合(he)軟(ruan)件算(suan)法優化。通(tong)過模(mo)型剪枝、量化、蒸餾等技(ji)術(shu)，減少模(mo)型參數量與計(ji)算(suan)復雜(za)度，使(shi)大模(mo)型適配(pei)邊緣設備(bei)，在保持精度的同時降低算(suan)力(li)消耗，滿足工業(ye)場景實時性需求。在面對場景碎(sui)片(pian)化挑戰時，硬(ying)(ying)件需支持動(dong)態(tai)資(zi)源調(diao)度。通(tong)過AI任(ren)務優先級(ji)劃分與實時負載監(jian)測，系統可動(dong)態(tai)分配(pei)CPU、GPU、內存資(zi)源，優化多任(ren)務處理效率。

AI大潮下，硬件(jian)廠(chang)商正經歷一(yi)場(chang)深刻的角色(se)重塑。過去硬件(jian)性能至(zhi)上的理(li)念正在被 AI 時代的多模態融合(he)與場(chang)景適配需求(qiu)所沖擊。隨著技術(shu)的不斷演進，廠(chang)商必須具備持續創新(xin)的能力(li)，那些能夠率先實(shi)現芯片(pian)、軟件(jian)和場(chang)景深度(du)融合(he)的廠(chang)商，將在未來的智能化競爭中占據先機。

4、平衡：ROI迷局(ju)，技(ji)術價(jia)值的(de)動態博弈(yi)

在(zai)企業實際(ji)應(ying)(ying)用機器視覺技術的(de)過程中，投入回報(bao)比(bi)（ROI）成(cheng)為衡量技術應(ying)(ying)用價值與經濟效益的(de)關鍵指標，不同應(ying)(ying)用場景下(xia)的(de) ROI 表現出較大差(cha)異。

新算(suan)技(ji)術創始人提(ti)到(dao)：“定位(wei) / 測(ce)量這類標準化場(chang)景(jing)的ROI遠高于缺陷檢測(ce)這類非(fei)(fei)標的場(chang)景(jing)。公司針(zhen)對(dui)標準化的場(chang)景(jing)如讀碼(ma) /OCR/ 定位(wei)等(deng)開發專(zhuan)用(yong)(yong)(yong)的視覺傳感器(qi)，其SKU少成(cheng)本低，能夠給客戶降低使用(yong)(yong)(yong)成(cheng)本。同時，非(fei)(fei)標場(chang)景(jing)通過復用(yong)(yong)(yong)標準化視覺傳感器(qi)的硬件平臺來(lai)做到(dao)降本增效。”

邢健(jian)飛坦言：“企業(ye)(ye)選擇適合(he)自(zi)己的(de)機器視覺方案應該更關注實際(ji)經濟效益而非(fei)單(dan)純技(ji)術指標，ROI不是單(dan)純追求數字(zi)高低，也(ye)要考(kao)慮(lv)企業(ye)(ye)實際(ji)承受(shou)能(neng)(neng)力。”他(ta)對工業(ye)(ye)檢(jian)(jian)測(ce)、醫療影像診斷和(he)自(zi)動駕駛(shi)感(gan)知三(san)個行(xing)業(ye)(ye)場景(jing)的(de)ROI進(jin)行(xing)對比(bi)，最終得出(chu)(chu)工業(ye)(ye)檢(jian)(jian)測(ce)帶來的(de)投(tou)入產出(chu)(chu)周期(qi)和(he)投(tou)入產出(chu)(chu)比(bi)更高的(de)結論(lun)。并認為(wei)在實現(xian)投(tou)入產出(chu)(chu)的(de)平衡要結合(he)行(xing)業(ye)(ye)動態發展、上下游(you)需(xu)求以及自(zi)我承受(shou)能(neng)(neng)力綜合(he)判斷。

楊洋持相(xiang)似觀點，他同(tong)樣認為，機器(qi)視覺技術的投入回報比核心影響因素包括行(xing)業(ye)特性(xing)、技術成熟度、成本結構及政策環境。制造業(ye)、醫療(liao)行(xing)業(ye)以及新興領域均呈現不同(tong)的回報周期。

盡(jin)管現(xian)(xian)階段某些(xie)領(ling)域(yu)的投資回報可能不夠理(li)想，但從長遠角度(du)來看，隨著技(ji)術(shu)的不斷成熟和應(ying)用(yong)場景的拓展，這些(xie)領(ling)域(yu)的潛在價值(zhi)將逐漸顯(xian)現(xian)(xian)。因此，企業還需在短期確定性收益與長期戰(zhan)略(lve)價值(zhi)間(jian)尋找(zhao)動態平衡。

5、展(zhan)望(wang)：技術的(de)智能升(sheng)維(wei)與(yu)產業邏輯的(de)深度重構

未(wei)來5～10年，機器視覺技(ji)術將(jiang)(jiang)步入一(yi)個全方位變革的(de)新階段，其影(ying)響將(jiang)(jiang)滲(shen)透到技(ji)術架構、行業應用以及(ji)市場格局(ju)的(de)每(mei)一(yi)個角(jiao)落。從 “感知工(gong)具” 向(xiang) “認知引擎” 的(de)范式升級，不僅是技(ji)術的(de)進(jin)化，更是產業邏輯(ji)的(de)重塑。

多模態感知(zhi)融合(he)(he)(he)、計(ji)算(suan)架構革(ge)命(ming)和行(xing)(xing)業變革(ge)這(zhe)三大主線，勾(gou)勒出機器視覺技術(shu)發展的(de)(de)(de)清晰脈絡。如(ru)邢健飛所(suo)言：“在多模態感知(zhi)融合(he)(he)(he)方(fang)(fang)面，如(ru)食品(pin)檢(jian)測的(de)(de)(de)可見光(guang) + 近紅(hong)外同(tong)步識(shi)別霉變，精度已達(da)到99.5%；工(gong)(gong)(gong)業探傷的(de)(de)(de)X光(guang)結(jie)合(he)(he)(he)激光(guang)位移聯合(he)(he)(he)檢(jian)測內部裂紋(wen)等；在計(ji)算(suan)架構革(ge)命(ming)方(fang)(fang)面，光(guang)子計(ji)算(suan)、量(liang)子圖像(xiang)處理等新技術(shu)將規(gui)模化應(ying)用(yong)；在行(xing)(xing)業變革(ge)方(fang)(fang)面，工(gong)(gong)(gong)業領(ling)域中(zhong)三維視覺技術(shu)引(yin)領(ling)的(de)(de)(de)工(gong)(gong)(gong)業精密測量(liang)工(gong)(gong)(gong)具將取代傳統接觸(chu)式測量(liang)方(fang)(fang)式；工(gong)(gong)(gong)人佩戴AR眼(yan)鏡，結(jie)合(he)(he)(he)三維重(zhong)建技術(shu)與手勢交互，引(yin)導裝配和維修。”

楊洋同樣認(ren)為，技術層(ceng)面將出現算(suan)法與(yu)(yu)AI的(de)(de)深度融合(he)，3D視(shi)覺(jue)的(de)(de)普及，邊緣計算(suan)的(de)(de)強化，多光譜(pu)成像的(de)(de)拓(tuo)展以及智能相機(ji)的(de)(de)模(mo)塊化發展。這(zhe)些(xie)技術進(jin)步將共同推動機(ji)器視(shi)覺(jue)在(zai)復雜(za)場景下的(de)(de)識別與(yu)(yu)預測分析能力達到新的(de)(de)高度。

在應(ying)用場景方(fang)面(mian)，楊(yang)洋還暢想了工業、醫(yi)療、交通(tong)等(deng)多個領域的變革。智(zhi)能制造將從質檢向全流程滲(shen)透(tou)，醫(yi)療領域加(jia)速 AI 輔助診斷(duan)與(yu)微創手術導航，智(zhi)能交通(tong)結合多傳感(gan)器實(shi)現(xian)城(cheng)市級視(shi)覺網絡，助力自(zi)動(dong)駕駛(shi)與(yu)智(zhi)慧城(cheng)市，元宇宙、AR / VR 等(deng)消費電子(zi)催生虛實(shi)交互新需求(qiu)。

“機(ji)器(qi)視(shi)覺技(ji)術(shu)與自動(dong)化(hua)程(cheng)度是(shi)強(qiang)捆綁(bang)的。”新算(suan)技(ji)術(shu)創始(shi)人進(jin)一(yi)步補充道“像新能源(yuan)/汽車等領域自動(dong)化(hua)水平非常高，應用標(biao)準，工(gong)廠(chang)對(dui)良率(lv)(lv)效(xiao)率(lv)(lv)要求(qiu)提升推(tui)進(jin)了機(ji)器(qi)視(shi)覺技(ji)術(shu)的性能提升。對(dui)于(yu)滲透率(lv)(lv)較低的行(xing)業(ye)如傳(chuan)統制造業(ye)（食(shi)品(pin)(pin)，紡織等），將會隨(sui)著行(xing)業(ye)自動(dong)化(hua)改(gai)造升級不斷涌現出(chu)新興企業(ye)創新出(chu)標(biao)準化(hua)的視(shi)覺產品(pin)(pin)來服務行(xing)業(ye)。”

技術(shu)進步與行業(ye)變革的(de)背后，是市場規模的(de)快速(su)增(zeng)長和生態(tai)合作(zuo)的(de)日益(yi)緊密。楊(yang)洋指出，全球市場將保持高(gao)速(su)增(zeng)長，國產(chan)技術(shu)加速(su)進口(kou)替代，跨(kua)界競(jing)爭推動(dong)產(chan)業(ye)鏈協同合作(zuo)成(cheng)為(wei)常(chang)態(tai)。然而，挑戰依然存(cun)在，算(suan)力成(cheng)本、隱私保護(hu)和復雜(za)環境適應性等(deng)問題仍是技術(shu)發展道路上的(de)絆腳石(shi)。前沿技術(shu)如量子計算(suan)和生物(wu)視(shi)覺的(de)探索(suo)，為(wei)機器視(shi)覺技術(shu)的(de)未來帶來了更(geng)多可能性。

從趨勢上看，機器視覺技術正朝著更(geng)高(gao)的(de)智能(neng)化邁進。它(ta)(ta)將(jiang)(jiang)(jiang)不再(zai)只是“看見”，而是“理(li)解”和“預測”。在工業(ye)領域(yu)，它(ta)(ta)將(jiang)(jiang)(jiang)推動(dong)生產的(de)柔(rou)性(xing)化和個性(xing)化，它(ta)(ta)讓醫療服務因此變(bian)得更(geng)加精準(zhun)和高(gao)效(xiao)，它(ta)(ta)成為構建安全、高(gao)效(xiao)交通系統(tong)的(de)關鍵力量，重(zhong)新(xin)定義出行(xing)方式。其未(wei)來發展將(jiang)(jiang)(jiang)深刻(ke)影響我們生產和生活的(de)方方面(mian)面(mian)。

機(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)的未(wei)來，是一場關于可能性(xing)的探索。它(ta)將(jiang)幫助我們(men)更(geng)清晰地(di)看見未(wei)來的樣(yang)子，也將(jiang)成為我們(men)塑(su)造(zao)未(wei)來的關鍵工具。面對這(zhe)一充滿機(ji)遇與挑戰(zhan)的未(wei)來，需要以更(geng)加開(kai)放的心態(tai)和創新(xin)的思維，共同推動機(ji)器(qi)視覺(jue)(jue)技(ji)術的進步，迎接智能化(hua)新(xin)時代的到來。