2016年，AlphaGo对人类顶尖围棋手的无差别“虐杀”，再次引发了大众对AI技术的关注和恐惧。
在大多数人都热衷于讨论AI技术是否会真的全面超越人类，从而对人类产生重大威胁时，有一群人却因为看到其背后突破性的机器学习技术而深感兴奋。
对于这些人来说，AI机器威胁到人类还是一个遥不可及的未来，眼下最重要的是如何把AI变成“新工人”，来帮助人类解决那些迟迟没有找到好方案的问题。
尽管企业很早就利用工业相机等数据采集设备对产品实施检测，但是采集到的数据还是要通过人工识别和判定，效率低不说，质量稳定性也难以保证。
机器学习算法的突破，为了一种可能性，就是基于过往积累的数据训练AI模型，然后让其自主判定产线相关检测数据，进而克服人工判定的低效与高错误率等问题。
由此，传统制造业向智能化转型升级的大门，由于AI+机器视觉开启了一道缝隙，让遥远的光亮照了进来，让行业前进的道路逐渐明朗了起来。
时隔六年多后，这项技术发展到了什么程度？相关企业利用AI技术又是怎样打造自己机器视觉产品独特性的？并如何实现商业落地？在这个过程中，又会遭遇怎样的阻碍？
为了寻求上述问题答案，我们智次方·物联网智库分别采访了格创东智科技有限公司AOI产品商务负责人江渊总和菲特（天津）检测技术有限公司研发总监陈立名总。通过与两位长期浸淫在战斗最前线的专家的深度交流，我们尽可能全面地了解了这项技术发展路径，并在此基础上探索智能制造发展现状和方向。
根据美国自动成像协会（AIA）的定义：机器视觉是一种应用于工业和非工业领域硬件和软件组合，它基于捕获并处理图像为设备执行其功能提供操作指导。
2023年12月12日，上述通知中强调，要推进质量保障数字化……推动企业加强试验验证、检验检测数字化和智能化，将深化使用如今广泛应用于消费电子、汽车制造、半导体、光伏等领域且市场规模不断扩大的机器视觉、高效的人工智能等关键核心制品，加快提升质量检验检测效率、覆盖率以及准确性。
据Markets and Markets统计预测，2021全球市场规模804亿美元，在2025将达到1276亿美元。中国市场同样正在快速增长：2021年我国市场规模达138.16亿元，以至到2025我国市场规模将达到469亿元。2017年起，一些公司开始尝试将这一潜力转变为实际价值，其中包括格创东智科技有限公司与菲特（天津）检测技术有限公司。这两家公司各自从不同地点出发，但从更宏观角度看，却给我们一种殊途同归之感。
随着时间推移，他们经历了一段艰辛但充满希望的小步伐。一路上，他们面临着挑战，也享受着成果。在他们看来，无论是小模型还是大模型，都有它们自己的优点。小模型能够紧密匹配特定的业务场景，而大模型则具有更强的地适应性。但他们知道，只有结合这两者的力量，用以服务具体实践场景，那才是真正意义上的创新。而且，不仅要做到这一点，还必须考虑成本压力，以及如何使这些复杂系统可靠运行。此外，对待用户友好的界面设计也是非常重要的一环，因为它能让任何IT人员都能轻松开发出符合需求的小型模型，即便是不懂得复杂算法细节的人也能理解并掌握它。
现在，这些努力已经取得显著成果。在过去，他们曾经面临的是大量未知，但现在他们已经学会如何用这种能力去驱动改变。而当你阅读这篇文章的时候，你所看到的是一个正在不断演变的事实——一段关于我们世界如何被重新塑造，以适应新的时代要求的一个故事。在这个故事里，每个人都是历史的一部分，每个决策都是决定未来的每一步走向。
