機器視覺，作為推動中國制造業(yè)蓬勃發(fā)展的關鍵技術，已在半導體、電子制造、汽車、醫(yī)藥及食品包裝等多個領域展現(xiàn)其廣泛應用價值。在此背景下，高工產業(yè)研究所（GGII）預測，至2024年，中國機器視覺市場規(guī)模將有望超過200億元，年增長率接近12%。

隨著人工智能（AI）技術的快速迭代，多數(shù)制造行業(yè)的機器視覺專家普遍認為，AI機器視覺將帶來更優(yōu)的性能與更多元的功能。因此，為行業(yè)提供機器視覺解決方案的服務商需深入思考如何為客戶優(yōu)化前沿技術，使深度學習機器視覺等先進技術更易獲取、使用及部署。同時，云計算的部署對于推動機器視覺應用同樣至關重要，盡管部分制造商對云計算仍持觀望態(tài)度，但現(xiàn)在是克服疑慮、積極擁抱云計算的最佳時機。

制造商在采購機器視覺解決方案時，通常會在生產現(xiàn)場進行方案評估與選擇，并經過公司內部審批流程。這種以“現(xiàn)場”為核心的方式雖有其優(yōu)勢，但也可能導致不同生產地點間機器視覺解決方案的差異，以及專業(yè)知識與數(shù)據(jù)的難以共享。即使團隊有集成與數(shù)據(jù)共享的需求，傳統(tǒng)的機器視覺系統(tǒng)也難以實現(xiàn)。

不同生產地點帶來的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)尤為顯著。AI，特別是深度學習，依賴于大量、多樣且優(yōu)質的數(shù)據(jù)，以及快速的數(shù)據(jù)生成與處理速度，以確保模型在實際部署中達到預期效果。然而，不同團隊與生產地點間的經驗、時間差異導致信息孤島現(xiàn)象，加大了獲取優(yōu)質數(shù)據(jù)的難度。數(shù)據(jù)需經過存儲、標注后用于模型訓練，而模型測試還需使用其他數(shù)據(jù)集。孤立的企業(yè)數(shù)據(jù)無法有效訓練機器視覺模型。

深度學習神經網絡需接觸各種變量，包括不同的生產時間與天數(shù)。數(shù)據(jù)集應混合不同時間點的隨機數(shù)據(jù)，以訓練出強大的模型。制造商及其機器視覺專家面臨的主要挑戰(zhàn)之一，便是如何充分利用各生產地點，甚至跨國家和地區(qū)的所有可用數(shù)據(jù)。

此外，不同生產地點還需確保深度學習模型基于多樣化的對象集進行訓練。模型需應對現(xiàn)實世界的變化與差異，因此訓練數(shù)據(jù)中需包含真正不同的對象，并反映模型在現(xiàn)實場景中可能遇到的各種變化。

數(shù)據(jù)標注的準確性、清晰性與一致性對模型表現(xiàn)至關重要。制造業(yè)團隊需在標注項目上開展協(xié)作，避免標注錯誤與歧義。然而，不同地點或國家間的數(shù)據(jù)標注挑戰(zhàn)依舊存在。

為解決這些問題，深度學習云平臺應運而生。基于云的機器視覺平臺使多個地點（包括生產地點、國家和地區(qū)）能夠安全地上傳、標記與標注數(shù)據(jù)。云平臺匯集多樣化數(shù)據(jù)，促進深度學習訓練，并允許指定用戶實時協(xié)作，共享專業(yè)知識。

制造商面臨招聘與留用資深機器視覺專家的挑戰(zhàn)。云平臺通過利用各生產地點、國家或地區(qū)的個人與團隊技能與專業(yè)知識，使所有人受益，尤其在機器視覺人才稀缺的地區(qū)。

基于云的解決方案還提供了算力的可擴展性與可訪問性。通過云技術，每個用戶都能獲得高算力，而按需付費的訂閱模式可能比投資更多服務器和雇傭更多IT人員更有利。

借助云平臺，用戶可在云端訓練和測試深度學習模型，并將模型部署到邊緣，為生產線上的靈活數(shù)字化工作流程提供支持。機器視覺團隊可以靈活、便捷地購買云平臺的訂閱服務，并不斷獲得技術合作伙伴更新的功能和模型。

為使機器視覺系統(tǒng)更好地工作并實現(xiàn)更多功能，我們需以新方式實施、使用和部署這項技術。深度學習云平臺為AI機器視覺管理者指明了前進的方向。