視覺檢測設備還有哪幾個技術難題需要攻克？

　　在人工智能帶來的眾多產業升級價值中，機器視覺無疑將貢獻最大。

　　無論是在工業，農業，服務業，金融業，基于視覺交互的智能解決方案都占據了智能系統的80%以上。此外，視覺檢測設備通常是諸如知識圖譜，語義分割和機器學習之類技術的承載方法。

　　人工智能的工業化現在已經在機器視覺檢測設備在行業內外的重要性上達成共識。這個行業周期中存在的主要問題是，機器視覺作為一種系統的通用技術能力，如何與具有明顯差異性和相對復雜的行業規律的垂直行業相結合，從而使機器視覺檢測設備能夠從安全行業轉移到更多領域。工業場景的提升將機器視覺從行業的外部輔助力量提升到實際生產系統的核心。

　　機器視覺檢測設備和行業場景從淺層集成到深層耦合，從輔助功能到核心生產能力的過程確實可以看到許多迫切需要在工業和技術上升級的因素。在邁向巨大市場的過程中，機器視覺不是金鑰匙，而是一個需要不斷提高，改進和重建的行業起點。例如，我們可以看到，在從視覺檢測設備到行業核心的過程中，需要解決幾個突出的問題：