ChatGPT的“聰明智慧”和“處事圓滑”，讓我們更直觀地認識到了人工智能技術的高速發展，這不由引起一眾打工人的職場焦慮。

有人猜測，在圖像識別和處理領域，人工智能將會在未來取代部分視覺工程師，阿丘的技術同學也苦澀地表示：“失業風險提升了。”

在與ChatGPT激烈討論過后

結合TA的觀點，這篇文章誕生了

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目前，

人工智能在圖像識別方面的表現日益出色。

我們已經看到了一些成功的案例，比如在工業制造業的質檢領域，人工智能已經可以勝任多項工作，比如：

隨著機器視覺和深度學習技術的發展，人工智能憑借其強大的圖像識別和數據分析能力，實現了更加高效和準確的質檢，幫助企業提高良率，增加效益。

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然而，

視覺工程師的職責和工作范圍遠不止于此。

視覺工程師需要理解客戶的需求，進行方案設計。與此同時，他們還需要考慮許多人工智能無法勝任的問題，這就需要工程師們具備豐富的專業知識和人類的智慧來完成這些任務：

系統設計和優化：對硬件和軟件進行全面的設計和優化，包括相機選型、光源設計等；

問題診斷和解決：在短時間內迅速定位問題并給出解決方案，比如設備故障、數據異常等；

模型訓練和迭代：利用深度學習算法訓練和優化人工智能模型，提高其準確性和魯棒性，從而提升質檢效率。

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因此，

人工智能無法完全取代視覺工程師的角色。

相反，人工智能和視覺工程師將會是良好的合作關系，能夠幫助視覺工程師更高效地完成一些重復性的任務，節省時間和精力，從而使他們專注于解決更加復雜的問題。

在未來，人工智能技術的發展將會拓展視覺工程師的工作領域和技術范圍，工程師們可以更加高效地開發和優化自動化的質檢系統，進一步發揮他們在質檢領域的專業技能和實踐經驗。