读创/深圳商报记者 陈姝
10月21日，粤港澳大湾区数字经济研究院创始人/理事长、美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士沈向洋在出席2021第五届全球智能工业大会“智能感知与机器视觉”分论坛时表示，人工智能在制造业的应用还存在挑战，很多工业企业的算法和解决方案难以复制，增加了运营成本，不利于提质增效。

沈向洋说，感知智能是机器具备了视觉、听觉、触觉等感知能力，将多元数据结构化，并用人类熟知的方式去沟通和互动的智能，机器视觉则是感知智能的眼睛。近年来，人工智能的感知能力发展迅速，日趋成熟，特别表现在计算机视觉、语音等方面的发展；过去的二十多年来，我国的机器视觉技术也已经取得较快发展，逐渐形成产业格局。
他认为，智能感知和机器视觉的发展需要与市场需求、应用场景和实体经济深度融合。中国在人工智能产业的市场潜力巨大，智能感知与机器视觉技术在制造业等领域更是拥有丰富的落地场景和广阔的市场需求。长远看，人工智能与5G、物联网、大数据、云计算等技术的结合应用，不仅能激发新的商业模式和生活方式，更能帮助实体产业转型升级，助力中国制造业向高质量发展迈进，向全球价值链高端攀升。
他说，当下，人工智能在制造业的应用还存在挑战。首先，国内企业亟需加大对国产自主可控芯片的研发投入，保证供应链安全。其次，目前工业数据的采集、开发、流通、治理各环节还处于探索阶段，数据价值尚未被充分有效挖掘。再者，工业场景和需求差异化大，很多企业的算法和解决方案难以进行跨行业复制，增加了企业运营成本，不利于提质增效。
沈向洋表示，感知智能和视觉技术本身也还有很长的路要走。做好感知智能，将加速技术迭代及新一代人工智能向认知智能的转化。同样，国内机器视觉技术虽然总体发展较快，但距离世界最先进水平仍有一定差距。如何解决视觉技术的可靠性与准确性问题、图像处理速度问题、产品通用性问题和多传感器融合问题，都是未来努力的方向。接下来，我们需要聚焦多模式信息融合、AI视觉算法和全场景应用感知互联等领域，继续加快机器视觉技术的发展。
审读：喻方华