机器|围攻“智能制造”，机器视觉的后起之秀戴尔笔记本

机器视觉是实现工业4.0的关键点之一。
从18世纪60年代开始，工业革命对人类历史的进程产生了重要影响。
「工业1.0」是机械制造，即通过引入机械设备实现工厂机械化的制造时代。上世纪40年代进入「工业2.0」，电气与自动化时代开创了产品批量生产的高效模式。 70年代开始并持续至今的信息化则是「工业3.0」，通过数字化的技术将信息存储起来，方便工厂的决策者管理。而如今的「工业4.0」时代，是智能制造时代，对生产力提出了更高的要求，背后的动力极有可能是如今蓬勃发展的人工智能技术。
前三次工业革命，中国都没赶上。 18世纪，中国处于闭关锁国的封建时期；上世纪 40年代，中国处于动荡之中；70年代，中国则刚刚起步发展。因此，对当下的中国来说，国泰民安，人才培养增多，资源丰富，抓住「工业4.0」的智能制造时代机遇至关重要。
过去十五年，中国制造业的规模以近三十倍的速度疯狂增长，到2020年，中国工业增加值达31.3万亿元，连续11年蝉联世界最大制造业国家，占据全球30%的市场份额。
在2015年提出的「中国制造2025」计划中，工业计算机视觉应用占了重要位置。
在智能世界中，机器可以替代人力，带来安全与效率的提升，并以强大的数据搜集与分析能力，为整个产业带来颠覆性的改变。
而实现这一切的关键，是首先为机器点亮一双明察秋毫的“智慧之眼” 。
AI工业界有句老话：得视觉者得天下。
从人脸识别到工业智造，计算机视觉的落地目前已跨越了半导体、汽车、航空、新能源、精度光学等行业，如镜片分拣、轴承检测、特种条码设计与识别、偏光弯膜、模具检测、AVI检测等。以芯片检测为例，基于深度学习的计算机视觉算法就有可以完成亿级晶体结构的全自动聚类分析：检出率超过99.99%、单流程处理效率提高96%、AI自动化全检处理效率提升90% 。
传统制造业在国家经济中的占比，就是智能制造未来的市场容量。据国家统计局数据显示， 2019年、2020年，中国工业增加值的规模均超过了31万亿。工业领域1-2%的效率提升就意味着数千亿级的经济增值。
纷繁复杂的机器视觉市场是一个足够大，足够远的市场，同时也是一个需要众多玩家齐心协力，发挥所长，共同拉高需求，推动水平的市场。
智能制造这片汪洋大海，于是涌现出一批随中国工业化进程而汇聚起来的各路人马。
在这批人马中，有一路卧薪尝胆，穿越时间的曲线而老当益壮的传统视觉厂商；有从安防市场切入，带头突破国际巨头防线的海大宇；有从人脸识别赛道拔地而起，分走计算机视觉市场半壁江山的AI四小龙。
同时，一大批AI新锐企业，也正沿着前辈们开垦过的视觉之路你追我赶，稳扎稳打，循序渐进。
他们凭借自身的技术实力，从各个细分领域切入，一寸一寸地攻城略地，大有抢占智能化时代潮头之势。
受限于文章篇幅，雷峰网AI掘金志仅列举四个在机器视觉展露头角的初创企业。本文不能代表所有企业，但玩家或能从中一窥工业数字化的发展动态。
易视智瞳：两次转型，瞄准精密点胶、视觉检测高端制造
易视智瞳在经过两次转型后，确定了在高端制造领域深挖护城河的打法。
2015年，全球制造链条的进一步加深融合，倒逼着国内制造业同步进入精细化阶段。
易视智瞳随之下场工业视觉智能技术研发及产业化，成立初期以软件为主，致力于为工业机器人和高端装备“提供一个包括大脑、小脑、眼睛的脑袋。 ”