改革开放30多年来，中国在科技进步领域发挥了非常重要的作用。人口红利、政策红利、低成本资源共同造就了中国制造产品的市场竞争力，中国制造也在改变世界。
从世界范围来看，中国虽然是制造业大国，但一直是大而不强，中国制造还在第三方阵。世界制造业第一方阵以美国为首，德国和日本分别占据智能制造第二方阵。中国相继出台《中国制造2025》、《智能制造发展规划》等政策和方针，希望提升制造业水平。在中国智能制造发展战略规划中，明确指出发展宏观战略分三个阶段，即2025年达到世界第二方阵，成为制造强国，2035年进入第二方阵前列，2045年进入第一方阵。
在宏观战略的细分上，我国也提出了三步走的具体方案:第一步实现数字化制造，第二步实现互联网加制造，第三步实现新一代智能制造。就整个制造类型而言，这代表了劳动密集型、资本密集型、技术主导型和市场变革型的不同制造形态。目前，中国仍处于以低水平、低劳动力成本为核心竞争力的劳动密集型制造业形态，主要产业包括加工、组装、家电、电子产品等基础制造业。
随着劳动力成本不可避免的不断增加和工人不稳定影响质量问题的暴露，人的不确定性成为劳动密集型制造业的瓶颈。与此同时，中国产品制造模式的另一个困境也正在显现，那就是高端产品没人能做，低端产品质量差，容易积压，卖不出去，产业结构非常不合理。
走出这些困境的根本出路在于转型升级，同时提高智能化程度，把制造业和人工智能结合起来，用人工智能+机器人减少劳动力，减少劳动力带来的质量不稳定、质量差的问题，无疑是促进制造业转型升级的好办法。
机器视觉带来的新变化
人工智能是推动制造业变革的重要技术。近年来，人工智能的概念非常流行，但在实践中很少使用，尤其是在制造业，人工智能的应用还处于初级阶段。
目前人工智能+制造业的应用主要集中在机器视觉的应用上。
人类75%以上的信息获取来自视觉，机器视觉是人类视觉的进一步提升。机器视觉无疑比人的眼睛更强大。在许多环境中，人类的视觉变化已经越来越难以满足要求。比如电子制造等行业的高速高精生产线，往往速度高，工件小，非标零件多。如果大量依赖人工，工人不可避免的疲劳等客观因素会带来非常高的误差，导致产品质量不稳定。因此，用机器视觉代替人眼是非常重要的。
机器视觉是最基本的单元技术，也是一种非接触式传感设备。在实际制造业中，主要用于自动获取和解读实物的图像，获取图像用于机器识别、反馈和控制制造过程。
目前，实现机器视觉的典型技术途径是使用工业摄像机来做这件事，工业通过集成运动控制单元，摄像机可以将运动图像采集到计算机，计算机可以识别并反馈给机器进行运动调整。以前自动化设备是根据已有的预定指令执行，但有了视觉反馈，也能根据对环境的感知快速进行实时调整，提高了设备的智能性和执行的效率和准确性。
从生产线和智能工厂的角度来说，加入机器视觉可以提高制造水平。现在很多工厂设备已经实现了基本自动化，表现为可以按照人的编程进行机械的反复运动。但如果给机器加上视觉，设备就可以根据不同的环境条件主动调整，从而在自动化设备的基础上实现智能化。
用机器视觉技术代替人工工业是非常可行的。目前，机器视觉已经在珠三角地区得到广泛应用。因为长三角、珠三角是电子制造业的中心，加工电子元器件、Pcb板、手机组装等制造业又细又小，有大量强光作为背光，对人体伤害很大。这些场景无疑非常适合机器视觉的应用。
未来机器视觉的发展也有望大量替代人工。借助机器识别和信息处理，还有很多场景可以开发。机器视觉还可以提高工件的产品一致性和质量稳定性，机器视觉可以很好地完成检验等关键制造过程，提高生产线的整体效率。比如在工件的长、宽、厚的检测上，在手机行业的屏幕粘连、划痕的检测上，机器视觉都有更大的发展空间。
此外，机器视觉可以实现更精确的定位，使机器人在抓取过程中实现了视觉定位和误差补偿。在OCR识别中，机器视觉也大有可为，比如识别板上的文字，判断遗漏，判断安装是否正确。
机器视觉+人工智能
但是单个机器视觉的应用场景其实非常有限。机器视觉发展了10-20年，在原著中已经很少使用了。随着近年来摄像头、光源等硬件成本的不断降低，以及计算机处理能力的提高，大量人工智能技术进入，并且逐渐进入的范围越来越广。工业字段。
随着软件和智能技术的发展，机器视觉的应用显著增加。在电子制造设备行业，机器视觉几乎已经成为标配，但在具体应用中，往往使用传统的机器视觉算法，带有AI的机器视觉算法仍然很少使用，所以在机器视觉+人工智能领域还有非常大的市场空间。
用人工智能+机器视觉做机器识别优势明显，最直接的体现就是可以大大增加制造柔性。
柔性制造通常表现为机器人等待工业该设备能对不同地点、光照和复杂环境表现出更好的适应性。比如对于物体的颜色检测，如果采用传统的机器视觉，对不同颜色的细微识别其实并不高。如果某种颜色存在深浅、偏色等细微差异，传统的机器识别容易出错，人工智能+机器视觉的方法可以更准确地提高检测率和准确率。
使用AI机器视觉进行检测，还可以方便人机交互，提高检测的便利性。以前经常需要人点击鼠标，告诉视觉去检测哪一个圆，哪一条线。但现在加入AI后，电路板放到生产线上，通过强化学习的方式，可以自动识别原来的问题，从而完成视觉+智能校准、智能尺寸测量和实时位置判断，效率和人机交互智能大幅提升。
目前，德国和日本在传统机器算法、视觉算法和人工智能算法相结合的基础上，在电路板纹理缺陷和手机摄像头模组表面缺陷检测方面实现了产业化应用，主要集中在金属损伤和尺寸偏差的检测。如果未来能采用深度学习的方法，机器视觉+人工智能的检出率会进一步提高。
然而，准确性一直是制约人工智能应用发展的一个局限。目前大部分人工智能算法的准确率往往不高，错误率在15%左右，这意味着有些人在行业落地时还需要重新审核，产业化成本高。如果未来准确率能达到95%以上，人工智能+视觉的工业应用将不再是问题。
机器视觉+人工智能+机器人
机器视觉和人工智能的应用需要一个设备的载体。工业机器人无疑是近年来最适合搭载视觉单元的产品。
因为工业机器人本质上，它是一个全面的计算机控制。机构信息传感、人工智能仿真等领域。从1951年开始。工业机器人这个概念被提出，直到1962年第一个。工业机器人机器视觉诞生于1969年，实际上已经应用于工业机器人。20世纪70年代，随着汽车工业特别是日本汽车工业的发展，它使工业机器人90年代以后，基于人工智能的算法在国际上开始有了一些基于触觉和视觉功能的智能。工业机器人有应用，但直到现在还是非主流。
但是不可否认的是，工业机器人逐渐成为智能制造的重要支撑。目前很多行业几乎都有生产线。工业机器人阴影，如装卸、搬运和加工工业。焊接、喷涂螺纹配合、胶合和其他工艺过程，机器人已经进入并不断扩大其市场份额。
如何通过人工智能(AI)+视觉来提升工业机器人技术能力还是加工能力？这是近年来很多专家学者思考和研究的方向。
基于传统机器视觉，工业机器人可以更加灵活，技术能力得到了进一步的提高，而人工智能技术的发展已经开始使工业机器人有一部分智力。
得益于AI技术一开始在医疗救援、交通运输等行业积累的应用数据、知识和经验，AI技术逐渐被应用到。工业机器人技术上的可能性。许多专家认为，如果人工智能技术能够与工业机器人这种有机的结合将大大增强我们的国家。工业机器人技术能力。因为中国的人工智能技术发展与世界第一梯队国家处于同一起跑线，从国际上看，AI+机器人我们国家和世界级企业还在同一起跑线上。
目前，四个家庭工业机器人在与AI的结合上，在公开信息方面做得并不好。比如库卡与AI的结合，只是通过人工智能技术来增强。机器人自我感知能力，更好地实现两套。协作机器人协同作用。这种位置感知技术可以有效地提高机器人工作的效率，例如，在人和机器人一起工作时，使机器人它能及时感知和预测人的行动，从而提前调整位置。机器人与人的有机互动，通过加入人工智能，机器人能很好的感知人的存在和意图，能进行装卸之类的事情。工业在这个过程中，机器人可以随时根据生产线缺料情况快速选择补货，大大提高了生产线的效率。
通过加入人工智能技术，机器人工作误差的容差大大提高，位置精度也提高了。例如，在精度要求高的原始零件中，装配从技术上讲，制造成本非常高，因为装配正确机器人AI等设备对精度要求较高，但加入AI会降低对加工精度的绝对依赖，并能以穿针过程中的AI+视觉引导补偿为例增加制造柔性。举个例子，装配在场景中，你应该把左边的部分装配去右边的盒子，通过人工智能技术，机器人不需要很高的绝对定位精度，但可以先采取视觉引导，将机器人提前移动到固定位置，然后通过力感引导。机器人完成装配技术。
同时，人工智能还可以提高加工过程的抗干扰能力和误差补偿能力。在抛光过程中，原车外观一旦抛光，整个过程必须按照固定的抛光程序进行。一旦出现人为干扰，很容易降低抛光精度，但加入AI后，机器人可以自动感知环境变化，从而在考虑人为因素的情况下继续实施抛光工艺，并继续调整满足质量要求的优化共建工艺。
人工智能也可以增加。机器人的可重用性。机器人的可重用性主要体现在流程上。简单来说，一些程序化的程序可以应用于很多不同的应用场景。比如打磨不同的曲面，不同的风格喷涂可以实现一套程序的多进程复用，无需对小型非标产品进行多次重新编程，通过人工智能传感技术，机器人可以进行自动调整和流程复用。
此外，还加入了人工智能。机器人程序，还具有优化流程的能力。在原始的，传统的机器人都是按照人编制的固定轨迹执行的。从开始到走，有两点和一个固定的流程，加上人工智能。机器人控制器之后，通过机器学习，可以自动优化从star到go的轨迹，抓取效率更高。
在生产线上，通过人工智能的大数据分析，你也可以做到。机器人主动维护和报警，使生产线始终处于高效的工作状态。
智能制造的新未来
人工智能+机器视觉+机器人事实上，生产线已经开始显现智能制造的雏形。
工业4.0或者说智能制造的一个很重要的特点就是可以实现定制产品的制造。简单来说，现在，工业生产线大量生产，经常会出现过剩和库存的问题。未来产品的竞争需要定制化，要求企业快速有效的改变生产，交货周期更短，成本控制更精细，生产线交替更短。这无疑涉及到很多人工智能技术。
学术界有个术语叫CPS，即物理信息融合系统，实际上涵盖了不同层次的人工智能技术。数字结对技术本质上也是CPS的物理体现。CPS体现了通过物理系统和信息系统的集成，以及通过人工智能推理和优化技术，最终实现个性化产品的规模化生产。
目前腾讯和阿里巴巴的无人工厂都希望实现这种定制化的生产线。最终客户下单后，可以通过云平台直接自动将生产任务转移到生产单位，然后进入全厂计划排产，满足交货期和成本要求。
然而，世界上真正完成这种生产模式的企业并不多，耐克就是一个典型的案例。耐克鞋个性化定制尝试了近10年，从去年开始盈利。但耐克相关人员也曾表示，现阶段企业个性化定制比非个性化定制贵30%以上，这部分成本仍由客户承担。
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在刚刚过去的2020年，虽然突如其来的新冠肺炎疫情首先在中国爆发，但中国经济表现出充分的韧性，成为全球唯一GDP增长的国家，规模以上。工业企业实现利润总额64516.1亿元，同比增长4.1%，其中高技术制造业利润占大部分。工业企业占比17.8%，比2019年提高1.9个百分点。可以看出工业利润结构不断优化，产业结构调整正在进行。
2021年是‘十四五’和我省加快推广新型。工业第一年。从“十四五”的起点展望未来，我们可以清晰地看到，以机器视觉、人工智能为代表的未来软硬件技术正在推动智能制造体系的完善，实现传统制造业的发展方式、管理方式、生产方式向智能制造的转变。更多的企业应该抓住当前世界正处于百年未有之大变局的历史机遇，勇往直前，努力走向世界第一方阵。