人工智能的发展前景趋势？

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

物联网就是物物相连的互联网。

这有两层意思：

其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；

其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网的应用：

1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。

2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温。

3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

答，南京工业职业技术大学有哪些专业？介绍最新的专业设置！
南京工业职业技术大学（以下简称“南工大”）作为一所具有百年历史的高等学府，它在江苏省享有很高的知名度，其专业设置也更新迭代，涵盖了技术、经济、管理、人文等多个领域。
一、专业设置
南工大现有专业共计33个，其中包括工学、管理学、文学、理学、经济学、教育学、法学、艺术学等。其中，工学类专业有机械设计制造及其自动化、电子信息工程、计算机科学与技术、自动化、轨道交通信号与控制、车辆工程、交通运输、测控技术与仪器、机械电子工程、材料成型及控制工程、机械设计及理论、轻工技术与工程等。管理学类专业有工商管理、市场营销、会计学、企业管理、物流管理、工业工程、旅游管理等。文学类专业有汉语言文学、广播电视新闻学、新闻学、编辑出版学等。理学类专业有应用化学、数学与应用数学、应用物理学、环境工程、安全工程等。经济学类专业有国际经济与贸易、金融学、保险学、经济学、财政学、统计学等。教育学类专业有教育技术学、教育学、体育教育学等。法学类专业有法学、知识产权、社会工作等。艺术学类专业有音乐学、美术学、表演艺术等。
二、最新专业设置
南工大在专业设置上也进行了更新，最新的专业设置包括机器人技术与应用、智能制造技术、软件工程、数据科学与大数据技术、计算机网络技术、网络安全与管理、云计算与大数据技术、机器视觉技术、机器人技术与应用、智能控制技术、物联网技术等。
三、办学特色
南工大以“以人为本，技术创新”为办学理念，努力打造一流的人才培养模式，以提升学生的综合素质为核心，把“学科教育、实践教育、文化教育、创新教育”有机结合起来，把学生的创新能力、实践能力、创业能力提升到更高水平。
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梅卡曼德、熵智科技、视比特机器人、辰视智能、灵西机器人、赛那德、视科普、华为技术有限公司、浙江大华技术有限公司、浙江宇视科技有限公司。

1、梅卡曼德

从梅卡曼德的官方网站中的解决方案中科院看出，梅卡曼德是以拆码垛、货品分拣、物流快递业务为主，在官网的排列数据可以知道梅卡曼德的算法对物流快递行业的物品识别比较精准。从前三的业务可以看出，主要客户偏向于服务业。

2、熵智科技

在熵智科技的官网中，我们可以得出熵智科技的技术识别比较偏向于切割以及上下料的识别。在金属行业以及食品饮料行业有一定的客户。

3、视比特机器人

在视比特机器人的官方网站中可以得出，视比特的主要技术方向是对钢板的识别、无人售卖、快递物流等领域，在物流公司和无人售卖有一定的市场。

4、辰视智能

在辰视智能的官方网站中可以知道，公司团队是以中国科学院出身为主，并且业务和3D机器视觉技术方向比较偏向于制造业、汽车厂、汽车零部件、铸造等工业生产场景的工件识别、上下料以及涂胶引导等。

5、灵西机器人

在灵西机器人的官方网站中我们可以看出，灵西机器人主要以拆码垛为主要发展方向；客户群体也以京东、中通等电商物流企业为主。

6、赛那德

赛那德主要以物流业为主要客户开发，在拆码垛、快递物流物品识别有一定的优势，主要应用在一些大型企业的仓库中。

7、视科普

视科普：是一家中外合资的企业，暂时没有官方网站，无法了解公司具体业务方向。

8、华为技术有限公司

华为是全球领先的ICT（信息与通信）基础设施和智能终端提供商，致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。

9、浙江大华技术有限公司

是领先的监控产品供应商和解决方案服务商，面向全球提供领先的视频存储、前端、显示控制和智能交通等系列化产品，并提供提供热成像测温和黑体测温设备。

10、浙江宇视科技有限公司

是一家全球AIoT产品、解决方案与全栈式能力提供商，以“ABCI”（AI人工智能、BigData大数据、Cloud云计算、IoT物联网）技术为核心的引领者。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）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，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。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号， 然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。 机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植性。 它更强调实时性，要求高速度和高精度。
视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点，代表厂商为日本松下、德国Siemens等。
德国Siemens公司在工业图像处理方面拥有超过20年经验积累，SIMATIC VIDEOMAT是第一个高性能的单色和彩色图像处理系统，并成为SIMATIC自动化系统中极重要的产品。而99年推出的SIMATIC VS710是业内第一个智能化的、一体化的、带PROFIBUS接口的、分布式的灰度级工业视觉系统，它将图像处理器、CCD、I/O集成在一个小型机箱内，提供PROFIBUS的联网方式（通讯速率达12Mbps）或集成的I/O和RS232接口。更重要的，通过PC WINDOWS下的Pro Vision参数化软件进行组态，VS 710第一次将PC的灵活性，PLC的可靠性、分布式网络技术，和一体化设计结合在一起，使得西门子在PC和PLC体系之间找到了完美的平衡。机器视觉系统在印刷包装中的应用 自动印刷品质量检测设备采用的检测系统多是先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。CCD线性传感器将每一个像素的光量变化转换成电子信号，对比之后只要发现被检测图像与标准图像有不同之处，系统就认为这个被检测图像为不合格品。印刷过程中产生的各种错误，对电脑来说只是标准图像与被检测图像对比后的不同，如污迹、墨点色差等缺陷都包含在其中。
最早用于印刷品质量检测的是将标准影像与被检测影像进行灰度对比的技术，较先进的技术是以RGB三原色为基础进行对比。全自动机器检测与人眼检测相比，区别在哪里以人的目视为例，当我们聚精会神地注视某印刷品时，如果印刷品的对比色比较强烈，则人眼可以发现的、最小的缺陷，是对比色明显、不小于03mm的缺陷；但依靠人的能力很难保持持续的、稳定的视觉效果。可是换一种情况，如果是在同一色系的印刷品中寻找缺陷，尤其是在一淡色系中寻找质量缺陷的话，人眼能够发现的缺陷至少需要有20个灰度级差。而自动化的机器则能够轻而易举地发现010mm大小的缺陷，即使这种缺陷与标准图像仅有一个灰度级的区别。
但是从实际使用上来说，即便是同样的全色对比系统，其辨别色差的能力也不同。有些系统能够发现轮廓部分及色差变化较大的缺陷，而有些系统则能识别极微小的缺陷。对于白卡纸和一些简约风格的印刷品来说，如日本的KENT烟标、美国的万宝路烟标，简单地检测或许已经足够了，而国内的多数印刷品，特别是各种标签，具有许多特点，带有太多的闪光元素，如金、银卡纸，烫印、压凹凸或上光印刷品，这就要求质量检测设备必须具备足够的发现极小灰度级差的能力，也许是5个灰度级差，也许是更严格的1个灰度级差。这一点对国内标签市场是至关紧要的。
标准影像与被检印刷品影像的对比精确是检测设备的关键问题，通常情况下，检测设备是通过镜头采集影像，在镜头范围内的中间部分，影像非常清晰，但边缘部分的影像可能会产生虚影，而虚影部分的检测结果会直接影响到整个检测的准确性。从这一点来说，如果仅仅是全幅区域的对比并不适合于某些精细印刷品。如果能够将所得到的图像再次细分，比如将影像分为1024dpi X 4096dpi或2048dpi X 4096dpi，则检测精度将大幅提高，同时因为避免了边缘部分的虚影，从而使检测的结果更加稳定。
采用检测设备进行质量检测可提供检测全过程的实时报告和详尽、完善的分析报告。现场 *** 作者可以凭借全自动检测设备的及时报警，根据实时分析报告，及时对工作中的问题进行调整，或许减少的将不仅仅是一个百分点的废品率，管理者可以依据检测结果的分析报告，对生产过程进行跟踪，更有利于生产技术的管理。因为客户所要求的，高质量的检测设备，不仅仅是停留在检出印刷品的好与坏，还要求具备事后的分析能力。某些质量检测设备所能做的不仅可以提升成品的合格率，还能协助生产商改进工艺流程，建立质量管理体系，达到一个长期稳定的质量标准。
凹版印刷机位置控制及产品检测
由设置在生产线上的摄像机连续摄取印制品的视频图像，摄像的速度在30 帧/s 以下且可调。摄像机采集到的图像，首先进行量化，将模拟信号转化成数字信号，从中抽取一张有效代表镜头内容的关键帧，并将其显示在显示器上。对于一帧图像，可采用对静止图像的分析方法来处理，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数以及一些其他相关。
由于各种因素影响，会出现各种各样的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声及随机噪声等。噪声给图像处理带来很多困难，它对图像分割，特征提取，图像识别，具有直接的影响，因此实时采集的图像需进行滤波处理。图像滤波要求能去除图像以外的噪声，同时又要保持图像的细节。当噪声为高斯噪声时，最常使用的是线性滤波器，易于分析和实现；但线性滤波器对椒盐噪声的滤波效果很差，传统的中值滤波器能减少图像中的椒盐噪声，但效果不算理想，即充分分散的噪声被去掉，而彼此靠近的噪声会被保留下来，所以当椒盐噪声比较严重时，它的滤波效果明显变坏。本系统改进型中值滤波法。该方法首先求得噪声图像窗口中去除最大和最小灰度值像素后的中值，然后计算该中值与对应的像素灰度值的差，再与阈值相比较以确定是否用求得的值代替该像素的灰度值。
图像分割在该阶段中检测出各色标并与背景分离，物体的边缘是由灰度不连续性所反映的L 边缘种类可分为两种，其一是阶跃性边缘，它两边的像素的灰度值有显著不同；其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减小的变化转折点L对于阶跃性边缘，其二阶方向导数在边缘处呈零交叉，因而可用微分算子来做边缘检测算子。微分算子类边缘检测法类似于高空间域的高通滤波，有增加高频分量的作用，这类算子对噪声相当敏感，对于阶跃性边缘，通常可用的算子有梯度算子Sobel 算子和Kirsh 算子。对于屋顶状边缘可用拉普拉斯变换和Kirsh 算子。由于色标为长方形，且相邻边缘灰度级相差较大，故采用边缘检测来分割图像。这里采用Sobert 边缘子来进行边缘检测，它是利用局部差分算子来寻找边缘，能较好的将色标分离出来。在实际的检测过程中，采用彩色图像边缘检测方法，选择合适的彩色基(如强度、色度、饱和度等)来进行检测。根据印刷机的类型特点，即印刷机各色的颜色和版图的特点，进行多阈值处理，得到各色的二值图。
将分割后的图像进行测量，通过测量值来识别物体，由于色标为形状规则的矩形，所以可对下述特征进行提取：(1) 由像素计算矩形面积，(2) 矩形度，(3) 色度(H ) 和饱和度(S )，然后根据各色标的间隔的像素点数量得到色标间的间距，与设定值比较，得到两者的差值，共进行m 次测量，取平均差值，给数字交流伺服调节部分提供相应的调节信号。以调节色辊的相对位置，从而消除或减少印刷错位。在特征提取时，对图像进行多光谱图像分析，可以定量地表示色标，如彩色数图像中像素的颜色，采用HIS 格式得到各色标颜色信息的两个参数：色度和饱和度，以此来检测油墨的质量。对各色二值图再进行统计计算或与标准图形进行样板匹配，测量印刷过程中墨屑等参数。
印刷机由开卷机放卷运行依次经过各印刷单元，进行各色的印刷和烘干，由收卷机进行收卷L 每色印刷都会在印料的边沿印上以供套色用的色标，该色标线水平10mm，宽1 mm ，每个相邻颜色的标志线在套印精确时应相互平行，垂直(纵向)相巨20 mm，由设置在生产线上的摄影机连续摄取印制品的视频图像，通过尺寸测量和多光谱分析可识别出视频图像上各色标，得出色标间距和色标的颜色参数L如果相邻两色色标间隔大于或小于20 mm ，则说明套印出现了偏差。将该偏差信号送给伺服变频驱动单元，驱动交流伺服电机，使相应的套色修正辊ML上下移动来延长或缩短印料自上一单元印刷版辊到该单元印刷版辊的行程来动态修正。 在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即零缺陷），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0。1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器人视觉技术。
一般地说，首先采用CCD照相机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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：对IC表面印字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查。 在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。 对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。 一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。
摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。 在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。 随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。
从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式 *** 作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。
由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。
在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。

物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。

目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。

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