從第一次睜開雙眼，人們就開始了對這個世界的觀察與認知，這是生物進化的一項重要基本能力，也體現了圖形信息的重要性。

作為尖端科技的造物，各種智能設備正在被人們不斷賦予認知世界的能力，機器視覺也已成為智能設備發展的重要一環。如今的機器視覺已經發展到什么程度，又在哪些領域發光發熱？

機器視覺與影像收集能力的應用，最早集中在安防領域，人們在各種需要的場合安裝攝像頭，用以對環境進行間接記錄與觀察。

隨著AI技術的引入，攝像頭也開始初具智能，真正具備了“圖像識別”的能力。進入這一階段，攝像頭的存在不再只是“給人看”，而是升級到“給機器看”。該技術的應用案例已經不勝枚舉，在許多城市的地鐵站、火車站等交通樞紐，人臉識別閘機得到了廣泛使用。而在生活中，各種刷臉支付、刷臉考勤等動作也早已成為我們的日常。

這些人臉識別技術的應用，除了要歸功于AI學習能力的進步，也離不開人們幾十年來對自身生物信息的研究。相比之下，針對其他生物的識別能力仍有很大的進步空間。因此，加強AI攝像頭對其他物體的識別能力，是近年來科研應用的重要趨勢。

許多致力于發展機器視覺的科技廠商，正在將AI攝像頭應用至一些全新的領域。例如在養殖業，就可以實現通過AI攝像頭直觀感知牲畜數量、行動等情況，幫助飼養員做出準確的決策，甚至通過學習能力，為每只牲畜建立專屬檔案，優化相關企業生產規劃，最終助力實現智慧養殖。

AI攝像頭的識別能力正在不斷拓展，圖像識別技術所覆蓋的行業變得越來越多，更多設備通過這雙“眼睛”開始看懂這個世界。

對大多數城市來說，工業制造水平關系著城市的造血能力，智慧城市想要得到持續的發展，需要有配套的智慧生產做基礎，這也給了AI攝像技術一個寬敞的舞臺。

當圖形識別能力進步到一定階段，智能設備可以初步具備觀察周圍環境，并做出正確反應的能力。在具體的應用中，AI攝像已經開始在許多工廠的智慧園區擔負起更多的工作。

倉儲環境是AI攝像投入使用的重點領域之一。傳統的作業方式中，工廠倉儲需要許多叉車和搬運車來往，貨物堆積的封閉環境不利于駕駛人員觀察，存在一定的安全隱患，AI攝像+自動駕駛的技術組合就可以極大地提升倉儲環節的工作效率。

借助智能影像分析技術，AI攝像機可以準確識別環境內不同車輛的運行狀況，區分出人、車以及貨物的具體位置。當有人在無人搬運車運行期間進入機器作業區，或者觀察到有人距離叉車過近，搬運車可以及時停止行動，并發出警報，提醒工作人員注意作業安全。

此外，通過記錄工作指令，攝像機還可以智能區分當前工作內容。當搬運車需要停止以方便工作人員對貨物進行檢查或卸貨時，即便有人在作業區內，也不會觸發警報。

這些都是得益于AI攝像機的智能分析功能，攝像機本身即可直接產生判斷結果，無需通過任何后臺系統，企業可以輕松實現量化部署。

除了服務于園區物流，AI攝像近年來還以全新的姿態回歸到安防領域，目前已經有許多安防企業推出移動機器人，來實現動態化巡視監測，適應更多的應用場景。

整體來看，通過與AI學習、大數據分析等技術的結合，機器視覺技術表現出了非常大的發展潛力，越來越多的智能設備得以真正“睜開雙眼”，在解放勞動力、助力智慧科技的進步上發揮更大的作用。

原文標題：【洞見芯趨勢】不止于看見！機器視覺映射的智慧新未來

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責任編輯：haq