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华为发布产业展望GIV@2025所提出的趋势

以5G为的新一代数字技术变革现在已经正式到来，从国家到企业，都在不断加速5G技术的布局与落地应用。华为此前发布的产业展望GIV＠2025所提出的趋势就指出，2025年，将部署650万个5G，服务于28亿用户。大带宽、低时延、广联接的需求正在驱动5G的加速商用，将渗透到各行各业。在5G的推动下，人工智能、云计算等技术的融合应用，将带来制造业行业的极大革新。据GIV预测，到2025年，每万名制造业员工将与103个机器人共同工作。

在此背景下，众多的人工智能企业都开始探索人工智能技术和机器人技术的进一步结合，通过人工智能和机器人技术加速物流仓储、制造业等行业的发展，以达到大幅提升工厂工作效率的目的。如旷视作为AIoT领域的智能物联，就聚焦供应链大脑场景，通过推出软硬一体化解决方案，不断为行业赋能，从而加速“人机共舞”的到来。

视觉技术与实体经济融合领域

　　人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。

　　视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、银行、证券、金融、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

机器视觉的优势：

机器视觉的优势： 　　1.效率更高：人工检测效率低下。机器视觉检测速度要快得多，每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测，而且能够24小时不间断持续工作。 　　2.准确性更高：人眼有物理条件的限制，也会受到主观性、身体精力等因素的影响，不能保证准确性。机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，具有相同配置的多台机器就可以保证相同的精度。 　　3.总体成本更低：机器比人工检测更有效，从长远来说，机器视觉检测的成本更低。 　　4.信息集成：机器视觉检测可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，外观缺陷和产品高度。 　　5.数字化统计管理：测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加。