智能制造商的定义在一个组织与另（lìng）一个组织之间（jiān）可能有很大的不同。但是，真正（zhèng）成为“智能制造商（shāng）”通常在很大程度上取决于（yú）组织将最（zuì）新工具和技术无缝集成（chéng）到现有生产环境（jìng）中的（de）能（néng）力。这样做的方式可（kě）以显着提高生产率（lǜ），效（xiào）率和功（gōng）能。

将人工智能融入计算机视觉过程的能力可（kě）能是一（yī）个很好（hǎo）的例子。最近，我有机会（huì）与Levatas数据科学与分（fèn）析副（fù）总裁Johann Beukes交（jiāo）流，听（tīng）听（tīng）他的见解。

爱安那：人工智（zhì）能和计算机视觉可以通过哪些方式共同帮助智能（néng）制造商?

Beukes：制造空间提供了许多机会（huì）来改善对（duì）业务系统的实（shí）时决（jué）策支持，例如提高能（néng）效，供应（yīng）链和（hé）网络优化以及计划（huá）维（wéi）护。但是，捕获数据以达到这（zhè）些（xiē）决（jué）策支持目标需要（yào）新的（de）传感器，这可能会导（dǎo）致成本高昂且功能受限。在这（zhè）里，计算机视觉(CV)可以成为更具成本效（xiào）益和灵（líng）活的“数据捕获”选（xuǎn）项。

使（shǐ）用自主或半自（zì）主机（jī）器人，例（lì）如工程和机器人设（shè）计（jì）公司（sī）Boston Dynamics的Spot®，进一步增强了（le）计算机（jī）视（shì）觉数（shù）据捕获（huò）的可访问性和覆（fù）盖范围。相反（fǎn），安装（zhuāng）静电传感器（qì），与CV能（néng）力的单个机器人可（kě）以部署（shǔ）到涵盖多个（gè）当前使（shǐ）用情况，并很容易（yì）地调整（zhěng）开始捕获数据（jù）的新的使用案例。

此外，计算机视觉可以使用相同的捕捉到的图像，但提取（qǔ）新在（zài）后（hòu）端使用新车型的信息（xī）。与通（tōng）常使（shǐ）用一（yī）次的传感（gǎn）器不同，计（jì）算机视（shì）觉（jiào）在其应用中（zhōng）具有灵活性，因为应用发生（shēng）在软件层。例如，捕获传送带和（hé）正在运输的产品（pǐn）的视（shì）频流允（yǔn）许进行（háng）多种应用（yòng），例如异常（cháng）检测和（hé）质量控（kòng）制。

爱安（ān）那：如何充分利用（yòng）人工智能和计算机视觉（jiào）面临哪些挑（tiāo）战?

Beukes：即使（shǐ）是最先进（jìn）的CV模（mó）型，其性（xìng）能也（yě）从中（zhōng）等到优于人的感（gǎn）知（zhī）范（fàn）围不等，但是要达到（dào）高水平的性能却要付（fù）出代价（jià）。当（dāng）前的CV方法使用需要大量数据的深度学习架构，因（yīn）此，在仍然无法获得性能良好的模型的情况下，对昂贵的（de）优化处理单元的投（tóu）资可能会非常昂贵。