工業制造業擺脫了手工制作，向機械化發展，目前我國工業制造業其實更多聚集在工業3.0時代，甚至有的還處于工業2.0時代，離工業4.0還很遠。生產出來的產品質量無法與先進水平國家的產品相提并論，在世界上至今沒有定價權，令我國處于被動狀態。要想扭轉此局面，就不得不改造工業制造，實現標準化，就需要向網絡化、數字化、智能化轉型發展。看智能制造技術如何賦能生產線？

以前，產品質量檢測，更多是靠“經驗主義”，導致產品出現瑕疵，安全事故不斷，生產效率不高，成本逐年增加，給企業帶來嚴重損失。伴隨著自動化水平提升，生產效率得到進一步提高，可產品質量提升甚微。基于此，企業開始注意到數字化轉型，利用物聯網、人工智能等新技術賦能給機器，實現機器換人，提升產品質量。

市場引導，技術先行

以前，跨行業的兩家企業沒有關聯，信息是“孤島”，沒有結合點。在工業4.0推進下，物聯網發揮巨大能量，萬物實現互聯互通，打破“信息孤島”，在人工智能、邊緣計算等新技術支持下，產業上下游供應鏈被優化，價值鏈得以充分發揮，帶來巨大經濟效益。

就行業發展，機器視覺已在3C電子、汽車制造、半導體廣泛應用。制造業需求的增長、智能化水平提高伴隨基礎設施完善而提升，機器視覺市場也在逐步擴大，進而拉動了機器視覺產業發展，截至目前，我國市場中機器視覺企業在短短幾年達到了200家以上。

在實踐中，機器視覺能以速度更快、精度更高、降本增效方式解決了人類用眼檢測不足。

眾所周知，機器視覺是人工智能應用最為廣泛的領域，大量的用例都利用了高分辨率的攝像頭，生成大量數據，而面對急劇膨脹式的數據增長，人工智能就發揮了重要作用。在智能制造的下，以AI為基礎能力的視覺檢測將大放異彩。其次，邊緣計算。預計2022年，接近八成的企業所生成的數據，將從云端或集中式數據中心搬到邊緣位置進行處理。

為了避免造成重大損失，瑕疵檢測的數據可運用邊緣計算處理，形成“云邊互動”，通過對數據針對性的價值提煉，提供給企業更好的管理依據。

相互協作，賦能行業

當一個很小的缺陷會影響到整個制造商的生產效率和利潤率時，一切細節都是至關重要的。可見，工業制造是個復雜的生產過程，技術要結合實際業務、場景、客戶需求，方可實施有效方案。讓瑕疵無所遁形。

目前，AI和邊緣計算等新興技術正在蓬勃發展，但面向真實場景需求的應用卻少之又少。相信，未來隨著技術不斷更新迭代，賦能生產線，助推智能制造發展。