鄔賀銓：工業(yè)視覺已在路上，但從試點應(yīng)用走向深度應(yīng)用任重道遠

9月13日消息（九九）在日前舉辦的中國移動第四屆科技周“工業(yè)視覺技術(shù)分論壇”上，中國工程院院士、ECC專家委員會主任、ECVI工作組名譽主席鄔賀銓表示，現(xiàn)代工業(yè)轉(zhuǎn)型的重心逐漸從企業(yè)管理、消費端、需求側(cè)、交易環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)向價值創(chuàng)造源頭的生產(chǎn)端、供給側(cè)、創(chuàng)新制造環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

鄔賀銓指出，工業(yè)視覺技術(shù)是實現(xiàn)該轉(zhuǎn)變的重要支撐，其基于傳統(tǒng)制造支撐體系，融合視覺感知裝置、大數(shù)據(jù)大模型、互聯(lián)互通、邊緣計算、智能分析等能力，將傳統(tǒng)裝備與視覺技術(shù)深度融合，實現(xiàn)了生產(chǎn)工具的智能化變革，提質(zhì)增效并增強安全性，助力國內(nèi)垂直行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

鄔賀銓介紹，工業(yè)視覺應(yīng)用涉及視覺數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、模型部署和管理、模型效果評估等多方面技術(shù)。由于工業(yè)場景的個性化和特異性，使得工業(yè)視覺應(yīng)用面臨不少挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)采集難、環(huán)境受限、覆蓋不足、現(xiàn)場干擾、精準的行業(yè)知識圖譜生成難、工業(yè)視覺模型可解釋性不強等。

鄔賀銓進一步介紹，目前，工業(yè)視覺的應(yīng)用還存在與生產(chǎn)流程實時有機結(jié)合不夠緊密、效率成本仍有待改進等問題。“顯然，工業(yè)視覺已在路上，但要從少數(shù)行業(yè)個別場景的試點應(yīng)用走上全行業(yè)全場景的深度使用，還需要產(chǎn)學(xué)研各界緊密結(jié)合，才能盡早實現(xiàn)各項工業(yè)視覺技術(shù)和工業(yè)機理以及IT/CT /OT等技術(shù)的深度融合，使能工業(yè)應(yīng)用的智能化，使工業(yè)視覺產(chǎn)生價值的乘數(shù)效應(yīng)。”

與此同時，低碼率視頻編碼、視頻與其他感知技術(shù)的結(jié)合、群智協(xié)同、AR合成、場景遷移學(xué)習(xí)等方面還有很大的創(chuàng)新空間，需要進一步加強跨領(lǐng)域合作，與垂直行業(yè)更緊密地結(jié)合，加強技術(shù)創(chuàng)新與標準化推進，推動工業(yè)視覺技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用的拓展。

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