智能制造商（shāng）的定（dìng）义在一个（gè）组织与另一个组织之间可（kě）能有很（hěn）大（dà）的（de）不同。但是，真正成（chéng）为“智能制造商”通常（cháng）在很大程度上（shàng）取决于组织将最新工具和技术无缝集成到（dào）现有（yǒu）生产环境中的能力。这（zhè）样做的方（fāng）式可以显着（zhe）提高生产（chǎn）率（lǜ），效率和功能（néng）。

将人工智能（néng）融（róng）入计算（suàn）机视觉过程的能力可能（néng）是一个很好的（de）例子。最近，我（wǒ）有机会与（yǔ）Levatas数据科学与分析副总（zǒng）裁Johann Beukes交（jiāo）流，听（tīng）听（tīng）他的见解（jiě）。

爱安那：人工智能和计算（suàn）机视（shì）觉可以通过哪些（xiē）方（fāng）式共同帮助智能（néng）制造商?

Beukes：制造空间提供了（le）许（xǔ）多机会（huì）来改善对业务系统的实时决策（cè）支持，例（lì）如提高能效，供应链和（hé）网络优化（huà）以（yǐ）及计划维护。但是，捕获数据以（yǐ）达到（dào）这些决策支持目（mù）标（biāo）需要（yào）新的传感器（qì），这可能（néng）会导致成本高（gāo）昂且功（gōng）能受限。在（zài）这里，计算机视（shì）觉(CV)可以成为更（gèng）具成本效益和灵活的“数据捕获”选项（xiàng）。

使用（yòng）自主或半自主机器人，例如工（gōng）程和（hé）机（jī）器人设计公司Boston Dynamics的（de）Spot®，进（jìn）一步增强了计算机视觉数据捕获的可访问性和覆（fù）盖范（fàn）围。相反，安（ān）装静电传感器，与CV能力（lì）的（de）单个（gè）机器人可以部署到涵盖多个（gè）当前使用（yòng）情况，并很（hěn）容易地调整开始捕获数据的（de）新的使用案例。

此外，计算机视觉可以使用相同（tóng）的捕捉（zhuō）到（dào）的（de）图（tú）像，但（dàn）提取新在（zài）后端使用新车型的信息。与通常使用一次的（de）传感器不同（tóng），计算机视觉在其（qí）应用中具有灵（líng）活性，因（yīn）为应用发生在软件层。例如，捕获传送带（dài）和（hé）正（zhèng）在运输的产品（pǐn）的（de）视频流允许进行（háng）多种应用，例如异（yì）常检（jiǎn）测和质量控制。

爱安那：如（rú）何（hé）充分利用人工智（zhì）能和计（jì）算（suàn）机视觉面临哪些挑战?

Beukes：即（jí）使是（shì）最（zuì）先进的CV模型，其性能也从中等到优于（yú）人的感知（zhī）范围不（bú）等，但是（shì）要（yào）达到高（gāo）水平的性能却要（yào）付（fù）出代价。当（dāng）前的CV方法使用（yòng）需要大量数据的深度学习架构（gòu），因此，在仍然无法获得性能良好（hǎo）的模型的情况下（xià），对昂贵的优化处理单元（yuán）的投资可能会非（fēi）常（cháng）昂贵。