隨著ChatGPT席卷全球，這次熱潮中拿到先發優勢的是科技大廠的微軟，眾所周知，微軟是OpenAI背后的金主，且還在忙著把ChatGPT的底層技術融進微軟產品和服務中。
今年早些時候，亞馬遜CEO安迪•賈西曾在全員會表示：“生成式AI將融入每項業務和客戶體驗中”。亞馬遜正在瘋狂找其它辦法充分利用AI聊天機器人，比如用眾包提高生產率、啟動新的生成式AI項目等。
在亞馬遜內部，一場坦率的討論正在進行中，員工們甚至提議把ChatGPT整合進亞馬遜創意流程的一個核心部分。亞馬遜的一名代表在致媒體的一封電子郵件中稱，公司使用機器學習和AI超過25年，幾乎覆蓋到每件事。
大模型內卷提振算力需求
海內外大模型競爭如火如荼地展開，點燃了如今市場對算力的需求。不過對于大模型“世界”來說，算法是“生產關系”，是處理數據信息的規則與方式;算力是“生產力”，能夠提高數據處理、算法訓練的速度與規模;數據是“生產資料”，高質量的數據是驅動算法持續迭代的養分。在這之中，算力是讓大模型轉動的前提。
伴隨AI技術發展，機器視覺亦取得了底層技術的突破。過去主要應用于標準化檢測場景，如消費電子、汽車和半導體等是當前機器視覺最主要的應用領域，整體呈現出自動化、標準化程度高的特點。隨著AI算法的不斷升級機器視覺的性能優勢將進一步加大，應用場景也將持續擴展，從標準化領域拓展到非標準化應用。
AI+機器視覺，應用場景持續拓展
根據美國自動成像協會(AIA)的定義，機器視覺(Machine Vision)是一種應用于工業和 非工業領域的硬件和軟件組合，它基于捕獲并處理的圖像為設備執行其功能提供操作指導。機器視覺可以分為成像和圖像處理分析兩大部分。前者依靠機器視覺系統的硬件部分完成，后者在前者基礎上，通過視覺控制系統完成。
未來，圍繞AI的迭代升級和平臺生態建設將持續推進，機器視覺領域在AI加持下迎來底層技術突破。在AI加持下，機器視覺行業有望迎來空前發展機會。機器視覺產業在AI加持下，迎來了底層技術的突破。從算法、技術到應用，AI技術極大程度賦能機器視覺在圖像模型上的智能化應用，優化了圖像識別的復雜度及精度，實現萬物識別。
微美全息已成AI視覺領域中堅力量
“科學技術是第一生產力”，推進企業轉型升級，離不開強大的科技支撐。尤其是機器視覺、深度學習、大數據和邊緣計算等重點技術的不斷創新，為技術變革提供了巨大的想象空間。據了解，“全息AR第一股”微美全息在AI視覺領域處在行業領先地位，憑借出色的先發優勢及多年來的技術研發積累，已經在行業內取得了較大的市場份額，另外，微美全息涉及機器學習業務能力在業內的客戶和合作伙伴數眾多。
值得關注的是，微美全息開發了基于機器學習算法的人機交互系統，該系統是基于語音和手勢融合的AI多模式人機交互系統，其可將用戶的語音和手勢轉換為機器人可以執行的命令。
基于機器學習算法的人機交互系統采用手勢和語音的組合來控制機器人，語音作為控制機器人的自然交互方式，手勢作為語音的補充，提高指令的準確性。
微美全息基于AI+機器學習算法的人機交互系統通過融合多模態感知信息，提供更快、更高效、更多樣化的交互體驗。利用手勢和語音進行實時并行交互，交互過程中視覺信息和語音信息實時關聯和共享.多種交互方式相輔相成，形成一個完整的交互系統，引領著人機交互模式逐步向智能化、人性化方向發展，構建一個和諧自然的人機環境。
近些年，微美全息的核心技術隨著在人工智能、物聯網、大數據、5G等新興應用場景不斷落地，目前還成為AI視覺應用技術領先的供應商，該公司的產品線消費需求量巨大，市場前景廣闊。隨著行業的發展，未來伴隨AI機器視覺行業標準化應用場景進一步延伸，該公司有望持續拓展應用空間，獲得更大的業務增長能力。
未來發展
機器視覺已廣泛應用于消費電子、汽車制造、半導體、光伏等標準化領域。隨著AI賦能以及深度學習算法的快速發展，機器視覺不僅可以用于傳統標準化檢測，也向著許多非標準化場景的新興領域橫向擴張。展望未來，行業進步與技術發展，2D視覺向3D 視覺邁進，由此拓展出更多的新領域等，機器視覺將逐步切入過去未曾涉足的領域，如物流、醫療、安防、農業等非工業場景。
