技术|工业视觉「春秋时代」：五派博弈、诸侯迭兴( 二 ) 徐直军|6g|产业界|科学家们

从产品和服务方面，在安防领域的经验也驾轻就熟。
“在机器视觉领域里，这个市场过去欧美日韩的企业做得多一些，技术门槛比较高，这类产品的技术上海康机器人有很不错的传承和沉淀，比国外产品性价比也会更高，本地的售前售后的支持能力也比海外品牌更强，这也是我们快速增长的一个原因。”
从战略层面，经由20多年的积淀，6、7年的布局，海康、大华的基本盘已经浮现。
移动机器人聚焦室内物流，仓储物流机器人已经遍布大江南北；工业视觉聚焦工业传感，在3C、电子半导体、物流等工业自动化各领域落地开花；在工业之脑（软件平台）上厉兵秣马。
工业之足（机器人）+工业之眼（工业视觉）+工业之脑（软件平台）的王炸组合，将会支撑起一个超级技术集团的不凡野心。
“以基恩士等为追赶目标”之下，是若影若现的取而代之之心，但细想，谁说他们未来不会重现安防往事，号令工业视觉江湖呢？
2、异军突起的武林高手机器视觉领域也少不了武艺高强的AI公司，他们掌握着搅动江湖的武功秘籍：技术实力。
当无数AI视觉企业在智慧安防、智慧交通、智慧社区等领域前赴后继，他们从诞生之初就在智能制造安营扎寨。
如果说人口红利渐失是制造业转型的外在原因，那么行业本身创新能力不足、核心元器件缺失则是制造业转型内在桎梏。
“智能”要想攀上“制造”这门亲事，比其他行业更难。
人脸识别所需的AI能力对应的是一个8岁孩子的智力，那么智能制造需要AI智力水平就接近一个成年人。
这是块未完全开发的宝地，也是沼泽密布的无人区。
这正是他们诞生的理由。
这些新冒头的AI企业，动作快、势头猛、技术强、肯吃苦，喜挑机器视觉难啃的猎物，虎视眈眈。
他们具备计算机视觉、语音语义识别、自然语言理解、深度学习、大数据分析等中的一项或多项底层技术，他们懂得找准机会，发挥技术特长。
“XX（某行业巨头），他们自己不想花时间和精力攻克某个技术难点，我们整个项目组花了好几个月时间，捣鼓出来了。” 阮梦（化名）对雷锋网表示，为了拿下这个合作，他们不怕投入。
底层算法、软件环节是机器视觉的核心技术壁垒，是产业链的价值中心之一。比如一些传统的工业视觉系统依赖程序员手动编写缺陷特征，当缺陷数据库越来越庞大时，算法和检测系统的编程难度超乎想象。
以思谋科技为例，以实现与成年人水平媲美的AI能力为目标，研发出新一代AI系统，融入行业知识，让从前依赖数据、算力的深度学习，可以用更少的数据训练出更好的模型。
不怕苦不怕累，未来他们能做的，也许不仅仅是解放程序员生产力。
势头猛的还有一个创新奇智，这个成立于2018年的AI企业，用时2年半，晋升为独角兽，用时3年，走到IPO的门口。如果上市成功，其将成为国内“AI+制造”第一股。
根植AI企业的技术基因，扎根一处短板，不贪多求全，只图精求专，每一步稳扎稳打之余，走出新秀的特色，自我要求至少领先同行1-2年，一条路下来，创造机器视觉细分领域的隐形冠军也未可知。
3、大步迈进的豪商巨贾传统互联网巨头们，当然也不能缺席。
大势当前，美国工业互联网、德国的工业4.0、中国的智能制造2025、日本的超智能社会5.0蓝图，全世界都在向智能制造迈进。
海水将退，过去10年，他们是信息化革命红利的最大尝鲜者，如今，流量争夺战趋于顶峰，产业互联网金矿价值蓄势待发。
“光靠BAT撑不起中国经济”呼声高涨，在兴奋与焦虑参杂中，传统互联网巨头们几乎不约而同地，一个箭步跑向工业领域。