【市场分析】有人说，，机器视觉，，一个引领工业4.0革命的关键技术，，，，它的诞生
、、、发展和壮大，，，，都离不开一个漫长而富有成果的历程
。。从20世纪50年代的生根发芽，
，到今日的遍地开花，
，，机器视觉经历了无数的挑战与机遇。。。。
 　　也有人说，，时至当下，，
，，机器视觉在下游渗透、、、应用加深时，，，，不断完成自身蜕变
，，已开始从人眼到大脑的智变。。。而智变引发的质变
，，，让机器视觉赛道向“新”，，成为新质生产力未来发力点之一
，，，，也成为智能安防最值得天马行空般畅想的未来场景，
，，，那时时空自由转换、、
、
、全息视界扑面而来。。。
 　　新质生产力赋能机器视觉的守望与狂奔
 　　时代不同，
，
，，概念不一。。。。机器视觉大致为机器代替人眼来做测量和判断。。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，，，，传送给专用的图像处理系统，，
，，得到被摄目标的形态信息，，，，根据像素分布和亮度、
、、、颜色等信息，，转变成数字化信号
；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征
，，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
。。
 　　新质生产力是什么，，为什么，
，，怎么做？？这都是时代命题。。。。
 　　科技是第一生产力，
，而新质生产力是由技术革命性突破、、生产要素创新性配置、、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，
，，它以劳动者、、、、劳动资料、、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，
，以全要素生产率提升为核心标志。。
 　　观其二者
，，如一脉相承。。。机器视觉的赛道变了，
，，，因自身而变
、、、、因场景而变，，
，，也因新质生产力的时代动能而变。。。。机器视觉正在改变生产力的本质
，
，，AI的应用范围从简单的自动化工作流程扩展到复杂的决策支持系统。。。机器学习
、、、自然语言处理、、、机器视觉等技术，，
，使机器能够执行以往需要人类智能的任务。
。。。这些技术的发展不仅提高了生产效率，，还推动了新产品和服务的创新，，，如自动驾驶汽车
、、、个性化医疗和智能家居系统。
。。。
 　　场景为单元，，
，，快速生长，，，鸣枪待发，
，这是机器视觉的赛道规则，，
，，落后者注定被淘汰，，而领先者将越跑越快又或赢者通吃。。。
 　　欣喜之处是国内一众机器视觉参与企业，，，
，在技术上你追我赶
、、战略上合纵连横，，，赛场竞赛与圈地运动仿佛同时进行，，，，市场份额犹如氧气，，，你不吸就被别人吸走了。。
。
 　　残酷的大环境如此，，无硝烟胜过有硝烟的刺刀见红，，，
，但欣喜之处是国产号角吹响世界。。。。‌国内机器视觉企业在自主研发能力方面得到了显著提升，，，‌越来越多的国内企业开始具备自主研发能力，，‌能够生产出具有竞争力的机器视觉产品。。。‌这些产品在性能、、、‌价格
、、‌服务等方面都具有一定优势，，
，‌逐渐获得了市场的认可。。‌国内企业开始从简单的设备代理向系统集成、、、、‌解决方案提供商转变，，，
，‌为客户提供全方位的机器视觉解决方案。。。
 　　生产力的构成要素包括‌劳动者、、‌劳动资料和‌劳动对象
。。。如果移植到机器视觉，
，
，就是机器视觉技术本身(劳动者)，，，，这是生产力最为活跃因素；劳动资料的变化即技术进步的快慢，，而劳动对象则是生产中所加工的对象，，
，在机器视觉方面可以理解为场景
，，，为场景而战。。。
。无疑，，，，新质生产力有高科技、、
、高效能、、、、高质量等特点，，还符合新的发展理念。。这种生产力的提升
，，
，，主要来源于技术的重大突破、、、、生产要素的创新配置和产业的深度转型升级
。。它的核心就是劳动者
、、
、劳动资料和劳动对象这些要素的优化组合。
。。
 　　当下
，
，整个社会面临着新一代的新质生产力变革潮流。。其带来的，，不只是生产关系、、、
、生产力的颠覆性变化
，，，还有着更为具体的各类生产工具和生产提效方案的紧密适配
。
。。。机器视觉与新质生产力的商业碰撞，
，是市场开拓的创新精神与战略落地的不谋而合。。
。
 　　机器视觉新质生产力新动能：从眼到“脑眼并举”
 　　前不久去熵基科技东莞总部时看到“广东省多模态计算机视觉与生物识别工程技术研究中心”牌匾挂于大门门口，
，采访中闲聊时也涉及到机器视觉的未来技术与未来场景。。记者受其启发，
，，也了解到除了场景之外还需要在技术本身的高精度与高效率、、多元化应用以及降低成本方面下足功夫。
。。。
 　　机器视觉技术本身是内因，，，，内因决定外因。。
。。所以机器视觉技术作为生产力三要素中最为活跃的“劳动者”，
，打铁还需自身硬
，，，正在完成与新质生产力紧密适配的技术进阶。
。
。。
 　　在安防，，，，有种说法
，
，，，未来产品被场景取代，，，而行业也将被生态覆盖
，，，行业是垂直的，，，而生态呈网状，，显然融合性和粘性更强
。。
。。安防的演进已不仅仅局限于视频图像的编解码技术
、、、存储技术，，智能时代下，，，安防需要释放更多的新质生产力，，，把计算
、、、存储
、、、、联接
、、
、、云化、
、、、智能、、、、安全等各个领域的珍珠串起来，
，
，构建全栈云
、
、全智能、、
、、全场景的机器视觉和大数据解决方案。。。。
 　　其实，，
，，替代人眼看世界，
，，
，是机器视觉在第一阶段的任务。。。。一个机器视觉智能算法能力需要对大量数据进行训练和标注，
，而智能安防场景是全天候且复杂多变的。。人类的识别能力具备场景适应性，，，能够快速适配不同场景，，，，但算法的场景普适性还需要训练，，，，算法能落地到具体场景中，，，，还有大量的可优化空间，，
，算法到场景高精度落地仍然有很大难度
，
，，比如夜间的案件突发期
，，，深度学习的算法对人、、、车、、物等目标对象的识别、、、、行为的分析精度普遍不高。。。。
 　　为此，，，机器视觉工业化转化为新质生产力效能，
，，体现在智能制造中，
，机器视觉技术可是个重要的角色，，，对新质生产力的提升有很大影响。
。机器视觉技术通过高清摄像头采集图像，，，，然后用预设的检测算法对生产过程中的产品进行自动检测和分类。。这样不仅能实现生产现场的自动化和智能化监控，，及时发现生产过程中的异常情况，，
，
，降低质量问题的发生率，，，
，提高产品质量，，
，，还能带来很多其他好处。。当然，，机器视觉的巡检、、、、应急指挥、、、、安全生产也都是工业化的表现。。。。
 　　而机器视觉行业化进程更为复杂，
，
，面对的万千场景太碎片，
，
，，需求不一，，难以像工业化能“一招鲜
、
、
、、吃遍天”。
。
。在行业化进程中
，，，，如果要体现新质生产力，
，
，机器视觉将替代人的目标检测和定位、、全场景匹配高度精准，，但涉及到效率提升那就不仅仅要求机器视觉具备人眼功能，，还需要将智能分析效率******化，，，，变被动防御为主动。。。所以，，，从智能安防要成为新质生产力未来发力点与增长点，
，，，必须从观察感知阶段到融合处理形成预判的阶段，，，并且同时还需要提供部分的智能决策，
，，，结合相关机器视觉采集和预警数据
，，，为场景应用方提供全方位、、、多层次
、、、全时空、、、全息性的决策支持与知识服务，，，起到帮助、、
、辅助
、、
、协助智能方案和计划的目的。
。
 　　计算机来模拟人的视觉功能，
，，‌但并不仅仅是人眼的简单延伸。。。‌它更重要的是具有人脑的一部分功能，，，‌即从客观事物的图像中提取信息，，
，‌进行处理并加以理解。
。不单单是感知，，具备人的观察力和判断力是机器视觉更高阶的新质生产力发力点
。。。其实可以简单表述机器视觉在安防行业化中
，，，，需要带动技术本身与业务场景一同创新高
、、高质量发展来推动科技创新和产业升级。。。
 　　总之，，，高频次出现的新质生产力，，，机器视觉成了预演场。。。这对于机器视觉也是新赛道，，在赛场竞速中需要在技术底层逻辑为机器植入人眼与大脑，，
，并在未来场景中领略技术的奇异景象
，，，，为生活与工作带来深刻变化，，诠释机器视觉的美好想象与无限可能。。