近期，“新型基础设施建设”、“数字化基础设施建设”成为热门议题，其中“工业互联网”作为新型基建的重要部分，不仅备受市场瞩目，更在中央高层会议中受到重点强调。

2024年3月，工业富联的迅速过会，让工业互联网以一种震撼的方式进入公众视野。那时，国内已经出现众多平台型产品，并且不断有对外提供赋能的案例出现，资本市场的大规模动作，更让人感受到行业蓄势待发的活力，也为市场注入了一定的信心。

正如数据显示，2024年，工业互联网领域获得融资的企业共有31家，其中几家还实现了两次融资。虽然与2024年的数据相比有所下降，但整体仍展现出上升的发展趋势。

当政策与资本双向助力，产生的推动力无疑是强劲的。那么，工业互联网究竟依靠什么实现飞速发展呢？答案就是：机器视觉。

那么，什么是机器视觉？

简单来说，机器视觉就是用机器模拟人类的视觉功能，包括看、思考、理解、判断等环节。学者们认为，机器视觉是利用光学器件进行非接触感知，自动获取并解读真实场景的图像，以获取信息或控制机器及流程。

机器视觉在生活中的应用极为广泛，无论是在交通领域、水文观测、地质灾害预警等方面，都发挥着至关重要的作用。在众多应用中，人脸识别和图像识别是发展较为迅速的两个细分领域，它们在金融、安防和交通行业中尤为常见。

近期，华为安防突然宣布更名为机器视觉，这一举动让人颇感意外。传统安防公司纷纷向“AIoT”领域转型，而华为安防此次更名，无疑是对“机器视觉”赋能千行百业数字化转型的美好愿景。

那么，机器视觉究竟有何独特之处，能够担起全行业数字化转型这一重任呢？

机器视觉的基础功能主要包括四大类：模式识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测。在此基础上，各种应用也应运而生。

1. 模式识别/计数主要是对有规律性的物品进行分辨，如外形、颜色、图案、数字、条码等识别，也包括人脸、指纹、虹膜等更为复杂的信息识别。

2. 视觉定位是在识别物体基础上，精确给出物体的坐标和角度信息。定位是机器视觉的核心功能，其算法的优劣直接关系到软件的性能。

3. 尺寸测量是将图像像素信息转化为常用度量衡单位，在图像中精确计算所需的几何尺寸，尤其适用于高精度、高通量及复杂形态的测量。

4. 外观检测主要是检测产品外观缺陷，如表面装配缺陷、表面印刷缺陷以及表面形状缺陷等。

从技术实现难度来看，识别、定位、测量、检测的难度逐渐增加，而基于这些基础功能衍生的细分功能也有不同的实现难度。

在机器视觉应用中，常见的光源包括二极管、石英卤素、金属卤化物、氙气和传统荧光照明等。如果条形码或工件的一部分被遮挡，可能会导致读数错误。

为了充分发挥机器视觉的潜力，工业设备采用高保真相机捕捉环境或工件的数字图像。这些图像可以在自动导引车(AGV)或机器人检测站中拍摄。此时，机器视觉将利用先进的识别算法判断其位置、身份或状态。

那么，机器视觉如何支持工业物联网呢？

工业物联网(IIoT)设备的普及标志着技术进步的一个重要阶段。IIoT使企业从上到下获得前所未有的业务可视性。网络传感器和基于云的企业资源规划中心提供本地和远程资产以及业务伙伴之间的双向数据移动性。

在物联网的世界中，机器视觉扮演着重要角色，它使现有的物联网资产更加强大，传递更多的价值和效率，有望创造新的机遇。

机器视觉使得物联网系统中的传感器更加强大，提供一定程度的解释和抽象，可用于决策制定或进一步自动化。

此外，机器视觉还可以降低大规模物联网建设的带宽需求。与将图像和数据从数据源发送到服务器进行分析相比，机器视觉通常在数据源处进行研究。现代工业产生了数以百万计的数据源，但在机器视觉和边缘计算的作用下，许多数据点可以在不传输到数据中心的情况下产生可操作的分析结果。

机器视觉完美地补充了物联网自动化技术，使得机器人检测站能够比人类员工更高效、更精确地工作，并在发现缺陷和异常时，立即为决策者提供相关数据。

利用机器视觉构建的导航系统使机器人和协作机器人具有更大的自主性和寻路能力，促使它们与人类工作者更快速、更安全地协作。在仓库等高风险环境中，机器视觉使得机器人能够提高订单挑选的响应时间，降低业务损失。

机器视觉还使基础设施之间的交互更加顺畅，满足市场经济在时间、物质和劳动力消耗更少的前提下运营的需求。

在工厂环境中，机器视觉可以改善每一个生产环节，提高各部门的效率，保持更高和更一致的质量水平。

众多公司已经将机器视觉集成到他们的工作流程中。有些应用很简单，如让无人驾驶车辆在仓库地板上安全行驶；而其他应用则更为复杂，即使是最简单的例子也有改变游戏规则的可能。

在工业世界中，机器视觉的一些应用曾被认为难以或无法由机器人完成。如在仓库中拣货，这是一个高风险的过程，采用机器学习进行货物拣选是一种理想的解决方案。

自动拣选机器人可以100%地完成工作要求，安全导航，检查储物柜中的零部件和产品，并使用机械手臂正确拣选，将物品运输到集结或包装区域。

这意味着公司运输受损货物或不正确SKU的风险大大降低。自动化的质量保证和检查是机器视觉和物联网结合的产物，正在迅速普及。

在某些现代制造环境中，机器视觉可以帮助管理员实现检查流程的自动化并改善结果。自动化检测站处理高度精细的工作，而人们则可以学习更多认知要求较高的技能。

到2025年，协作机器人可能占据所有机器人销售的34%，这在很大程度上得益于机器视觉的改善，以及为消除现代工业中的低效、不准确性和浪费所做的努力。

得益于基础设施的完善、制造业规模的扩大、智能化水平的提升以及政策利好等因素，中国机器视觉市场需求持续增长。数据显示，2024年中国机器视觉市场规模首次超过100亿元，2024年逼近125亿元。

可以预见，未来的工业生产将以“智眼”为核心，装备在各式各样的设备上，指挥各种“手、脚、身体”动作，实现“深度感知、智慧决策、自动执行”的工业4.0蓝图。