為了制造一個的汽車零部件，人們需要和機器協作來采購原材料，評估其質量，將它們運輸到工廠進行加工，通過質量檢查的合格產品會離開工廠，然后零售商或終端用戶會收到它們。無論這個產品是在運輸中，甚至是還沒有組裝，機器視覺均提供了一種自動處理它的程序。它提高了各個部門的效率，如裝配，并保持更高和更一致的質量水平。有些應用程序很簡單，比如在倉庫地板上畫一條線，讓無人駕駛的車輛安全地不越線行駛。其他的機器視覺應用甚至更加復雜，即使是簡單的例子也有改變游戲規則的可能。在工業世界中，機器視覺的一些典型例子曾經被是認為很難或不可能外包給機器人的。正如前文提到的，在涉及踐行成本、商譽和客戶方面，在倉庫中揀貨就是一個涉及高失誤風險的過程，產品損壞、物品位置和SKU的細微變化均有可能造成失誤，因此采用機器學習進行貨物揀選是一種上上策。慧視RK3399圖像跟蹤板支持圖像識別模塊識別目標（人、車）。甘肅車載輔助圖像識別模塊

人工智能算法具有復雜性。在算法內部，世界的復雜性轉變為五彩繽紛的內部活動模式。“現在的模型有數百萬個人造神經元，深度達到了幾十層”。人工智能算法市場的特征與大多數產品市場形成鮮明對比：在大多數產品中，個人可以輕松評估其所帶來的利益和安全風險，而高度復雜和不透明的人工智能算法需要監管機構的**評估。而且算法過程是動態的，其規則在新的數據模式中不斷發生著變化，同樣的問題在時間1所輸出的結果，有可能與時間2所獲得的結果沒有相似之處，這種動態性使算法本身變得更加復雜。甘肅車流圖像識別模塊板卡定制選成都慧視。

在人臉識別領域，傳統的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，并且選取特征的好壞很大程度上依賴于經驗和運氣，而深度學習是一種無監督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態以及低分辨率等問題進行改進。成都慧視的AI識別算法也能根據不斷學習以獲得更好的識別能力。

Viztra-LE034圖像跟蹤板采用國內智能AI芯片，植入公司自主研發的智能圖像算法，基于輸入的可見光或者紅外的視頻流，可實時對目標進行自主檢測、識別，并自動或人為選擇目標進行鎖定、跟蹤，同時輸出目標相對于視野中心的脫靶量信息。跟蹤板的處理為瑞芯微新一代智能視覺芯片RV1126，基于四核ARMCortex-A7內核，內置2T算力（NPU），支持4K30FPSH.264/H.265視頻編解碼。基于瑞芯微自研的ISP2.0技術。RV1126可實現多級降噪、3幀HDR、黑光全彩技術特性。瑞芯微芯片，智能視覺處理板助力多個行業安防。

再強大的算法如果不和現實的應用場景相結合也無異于紙上談兵，除了名次的提升和無限接近于100%的實驗結果，并沒有帶來實際的價值更何談社會效益。人工智能產生的初衷是為了取代人力，將人類解放出來去創造更多的價值，人臉識別技術也同樣應該遵循這個基本原則。目前，隨著技術的發展和市場需求的快速增長，人臉已經在很多領域發揮了這樣的價值，如人臉識別考勤門禁，遠程在線核身，用刷臉替代實名場景中需要的人力和物力。在安防方面的應用比如公共場所動態監控、緝拿逃犯、人員布控等。慧視RK3399板卡可以用于大型公共停車場。安徽車載輔助圖像識別模塊供應商

RK3588圖像處理板是工業級別的。甘肅車載輔助圖像識別模塊

現在自動揀選機器人可100%的完成工作要求，它們可以安全地導航，檢查儲物柜中的零部件和產品，使用機械手臂做出正確的揀選，并將揀選物品運輸到集結或包裝區域。這也就意味著公司運輸受損貨物或不正確sku的風險要小得多。自動化的質量保證和檢查是機器視覺和物聯網結合的一個產物，它正在迅速普及。在某些現代制造環境中，即使有人工干預，它也可以幫助管理員實現檢查流程的自動化并改善結果。取而代之的是，自動化檢測站處理這項高度精細的工作，而人們則需要學習更多認知上要求較高的技能。2025年，協作機器人很可能在所有機器人銷售中占據34%的份額。這在很大程度上是由于機器視覺的改善，以及盡可能地消除現代工業中的低效、不準確性和浪費而做出的努力。甘肅車載輔助圖像識別模塊