智能机器可以超过人类吗 人工智能真的有用吗？
人工智能真的有用吗？
人工智能当然有用。其实人工智能大家都不陌生。早在30年前，人类就可以简单地将一张图片识别为猫 这是用电脑拍的照片。最近十年，因为深度学习的发展，人工智能被大家津津乐道。
让 让我们来谈谈一些实际应用。五年前，我的一个朋友让我开发无人停车场。那时候还没有足够的商业敏感度。现在，一线城市的停车场几乎都是无人值守的。
以前我们上网查资料，看新闻，都是人给我们安排的。现在基本都是机器推荐，这也是人工智能的一个应用。
如果你开过一些高级车，你会发现它们有自动刹车和自动停车的功能，所以你不 以后再也不用担心倒车入库了。如果你还没有 t驾驶，这项技术会继续普及，驾驶会更安全。
有很多应用你可能感受不到，也可能感受不到，比如现有的智能音响，只是人工智能的一个简单应用。现在可能不好用，但以后肯定是666。
机器视觉在国内发展到什么水平了？前景怎么样？
机器人视觉现在已经成为工业自动化生产的必需品。它必须用于汽车、3C电子、锂电池生产、光伏产品生产和食品包装行业。
如今，2D视觉，技术非常成熟，价格非常便宜。在2019工博会上，我们可以看到很多机器人公司开始使用3D视觉来开发自动分拣、喷涂和自动路径规划。
1.机器人时间感知的主要应用。
识别:解码标准的一维码和二维码。
光学字符识别(OCR)和确认(OCV)
检测:
颜色和缺陷检测
零件或部件的检查
目标位置和方向检测
测量:
大小和容量检测
预设标记的测量，例如孔与孔之间的距离。
机械手导航:
输出空间坐标，引导机械手准确定位。
2.机器视觉的发展阶段:机器视觉的概念是在20世纪50年代提出的。
它真正开始发展是在20世纪70年代，
进入80年代发展期，
在1990年代，发展变得成熟，
20世纪90年代以来发展迅速。
关键标志:20世纪70年代CCD图像传感器的出现，为机器视觉提供了可靠清晰的图像；
20世纪80年代以来，处理器和图像处理技术的快速发展为机器视觉的快速发展提供了基础条件。
从2000年开始，基于LED光源的任意光场设计，使得机器视觉在各个行业的应用成为可能。
目前常用的CCD检测是机器视觉。
3、机器视觉的组成:
图像采集:光源、镜头、摄像头、采集卡、机械平台。
图像处理与分析:工业控制主机、图像处理与分析软件、图形交互界面。
判决执行:电元，机械单元
机器视觉领域的国内发展与国际发展1的比较。工业相机
目前国内主流的工业相机主要是卡恩斯、康耐视、大恒影像、海康威视。
目前市场主要被卡恩斯和康耐视占据，市场份额超过60%。
2.图像采集卡
其实大部分朋友对图像处理软件的开发更感兴趣。从硬件层面来说，是图像采集卡。
其实现在2D视界的价格已经很低了，基本上一万多元一套就能搞定。你不 不需要任何互联网公司的高端解决方案，就是可以识别颜色或者扫码。目前，2D视觉正逐渐直接渗透到大量运动控制器和机器人的控制中。目前包括发那科、爱普生都是这种模式。
在运动控制器方面，如trio、Befo、高古等。，有这种直接潜入运动控制器的视频卡。
但是国内还是有很多图像处理很强的公司，比如大恒图像，南京汇川，Mite等等。
此外，在该领域，大量自动化设备供应商开发自己的视觉系统。这样的企业很多。甚至招聘一个5-8人的团队就可以做2D视觉的开发。
3.三维视觉的发展
目前，3D视觉的应用范围已经开始扩大，主要是在自动化领域。3D视觉在测距、遥控、人机合作等领域的优势非常明显。
目前3D视觉价格仍然偏高，这对于国内视觉朋友来说会是一个机会，但是技术壁垒非常明显。
视野的主要应用领域
让 让我们谈谈未来。未来只要有自动化，基本上就有视觉。尤其是随着性价比的进一步提升，视觉的优势会更加明显。
最后，说到机器人，我觉得工程师的工资还是比较高的。
这类机器人视觉的工程师主要倾向于视觉算法方向。基本上15000左右主要是视野调试。在较高的薪资区间，2-3万主要以研发为主。
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