制造2025計劃還欠缺些什么？
從機器人上來說，我們國家存在的差距很大，尤其是基礎。經(jīng)常聽到人家說要彎道超車，我很反對的，沒有精湛的技術怎么彎道超車?一定要加強基礎研究，絕緣材料等等，其實可以發(fā)展很多新的企業(yè)，產(chǎn)業(yè)方向，控制芯片等等，我記得在清華大學上研究生的時候就在研究芯片，到現(xiàn)在這方面的發(fā)展也沒有很大起色，我們國內(nèi)產(chǎn)品系列化不多，機器人占整個行業(yè)的不到5%到8%，真正國內(nèi)1千多萬個，機器人能夠占到10幾萬就不錯了，也就是兩三萬臺是國產(chǎn)的。如果說工業(yè)機器人是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么機器視覺就相當于人類視覺在機器上的延伸，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段。
作為一種給機器人帶來視覺功能的關鍵技術，機器視覺應用廣泛。從工業(yè)視覺到計算機視覺，從人機交互到自動駕駛，從虛擬現(xiàn)實到物體自動識別，機器視覺都能擔當著重要角色。
工業(yè)4.0離不開智能制造，智能制造離不開機器視覺。如果說工業(yè)機器人是人類手的延伸、交通工具是人類腿的延伸，那么機器視覺就相當于人類視覺在機器上的延伸，是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的必要手段。機器視覺具有高度自動化、高效率、高精度和適應較差環(huán)境等優(yōu)點，為我國工業(yè)自動化打開“新視界”。
機器視覺＋機器人
機器視覺在機器人上的應用是十分必要的，工業(yè)機器人和服務機器人都需要機器人視覺當做自己的“眼睛”，但工業(yè)機器人和服務機器人對機器人視覺的需求卻是不同的。
機器視覺在工業(yè)機器人和服務機器人上的區(qū)別，首先就是應用場景。在工業(yè)機器人的環(huán)境里，計算機視覺看到的場景是相對單一，但服務機器人的應用場景就要復雜很多。場景之外，便是精度方面。在工業(yè)機器人里面，計算機視覺的辨識精度一定是在毫米級以下的，包括靜態(tài)的辨識精度和動態(tài)的辨識精度，靜態(tài)指的是相機或者觀測物品相對處在一個靜止的狀態(tài)，它這個時候的辨識精度取決于相機的分辨率，包括物品的邊緣是否清晰，差異化是否很明確，這個時候精度甚至可以達到微米級以下，服務機器人大部分的精度并不會很高，可能會在厘米級以上。
機器視覺＋食品藥品
眾所周知，食品藥品關系到人類的生命健康，如果因為藥品的質(zhì)量問題而對人的生命造成威脅，這將是一個大的災難。因而各藥品生產(chǎn)廠家，尤其是世界知名大廠對藥品的整個生產(chǎn)過程甚至后段的包裝都給予了非常大的重視。在食品藥品的生產(chǎn)、包裝過程中，無論是藥品的泡罩包裝、液體灌裝，還是后段的壓蓋、貼標、噴碼，以及最后的裝盒檢測，機器視覺技術都可以發(fā)揮其強大的功能。
利用機器視覺的方法，可以快速、準確地檢測到制藥包裝是否完好無缺，通過設定圖像傳感器，獲取包裝后的對象圖片信息，通過預先設定的面積參數(shù)對每個藥粒或者藥瓶進行檢測對比，這樣，破損的藥粒或者缺瓶的包裝都將被檢測出來，正確的正常通過。
機器視覺＋安防
安防是人工智能最具市場空間的應用領域，我們可以預測，在今后的5-10年，安防行業(yè)必然將發(fā)展到人工智能應用全面爆發(fā)的階段，安防機器視覺的拐點已經(jīng)到來。
未來4-5年時間，我們將進入一個人工智能在安防領域高速發(fā)展的時代，2016年基本已經(jīng)完成了場景智能的適配，而2017年、2018年將進入一個基于深度學習的為基礎的人工智能階段，到2019年、2020年我們認為將全面進入到數(shù)字智能的階段，經(jīng)過數(shù)字智能階段后，安防行業(yè)的人工智能將全面的和全行業(yè)、全IT的大數(shù)據(jù)業(yè)務平臺進行完善的對接，這個是我們可以預測到的整個行業(yè)接下來的發(fā)展脈絡。
朱先生