人工智能加速落地赋能千行百业，微美全息赋能AI+机器学习算法迎来空前发展机会

随着ChatGPT席卷全球，这次热潮中拿到先发优势的是科技大厂的微软(MSFT.US)，众所周知，微软是OpenAI背后的金主，且还在忙着把ChatGPT的底层技术融进微软产品和服务中。

今年早些时候，亚马逊(AMZN.US)CEO安迪•贾西曾在全员会表示：“生成式AI将融入每项业务和客户体验中”。亚马逊正在疯狂找其它办法充分利用AI聊天机器人，比如用众包提高生产率、启动新的生成式AI项目等。

在亚马逊内部，一场坦率的讨论正在进行中，员工们甚至提议把ChatGPT整合进亚马逊创意流程的一个核心部分。亚马逊的一名代表在致媒体的一封电子邮件中称，公司使用机器学习和AI超过25年，几乎覆盖到每件事。

大模型内卷提振算力需求

海内外大模型竞争如火如荼地展开，点燃了如今市场对算力的需求。不过对于大模型“世界”来说，算法是“生产关系”，是处理数据信息的规则与方式;算力是“生产力”，能够提高数据处理、算法训练的速度与规模;数据是“生产资料”，高质量的数据是驱动算法持续迭代的养分。在这之中，算力是让大模型转动的前提。

伴随AI技术发展，机器视觉亦取得了底层技术的突破。过去主要应用于标准化检测场景，如消费电子、汽车和半导体等是当前机器视觉最主要的应用领域，整体呈现出自动化、标准化程度高的特点。随着AI算法的不断升级机器视觉的性能优势将进一步加大，应用场景也将持续扩展，从标准化领域拓展到非标准化应用。

AI+机器视觉，应用场景持续拓展

根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉(Machine Vision)是一种应用于工业和 非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉可以分为成像和图像处理分析两大部分。前者依靠机器视觉系统的硬件部分完成，后者在前者基础上，通过视觉控制系统完成。

未来，围绕AI的迭代升级和平台生态建设将持续推进，机器视觉领域在AI加持下迎来底层技术突破。在AI加持下，机器视觉行业有望迎来空前发展机会。机器视觉产业在AI加持下，迎来了底层技术的突破。从算法、技术到应用，AI技术极大程度赋能机器视觉在图像模型上的智能化应用，优化了图像识别的复杂度及精度，实现万物识别。

微美全息已成AI视觉领域中坚力量

“科学技术是第一生产力”，推进企业转型升级，离不开强大的科技支撑。尤其是机器视觉、深度学习、大数据和边缘计算等重点技术的不断创新，为技术变革提供了巨大的想象空间。据了解，“全息AR第一股”微美全息(WIMI.US)在AI视觉领域处在行业领先地位，凭借出色的先发优势及多年来的技术研发积累，已经在行业内取得了较大的市场份额，另外，微美全息涉及机器学习业务能力在业内的客户和合作伙伴数众多。

值得关注的是，微美全息开发了基于机器学习算法的人机交互系统，该系统是基于语音和手势融合的AI多模式人机交互系统，其可将用户的语音和手势转换为机器人可以执行的命令。

基于机器学习算法的人机交互系统采用手势和语音的组合来控制机器人，语音作为控制机器人的自然交互方式，手势作为语音的补充，提高指令的准确性。

微美全息基于AI+机器学习算法的人机交互系统通过融合多模态感知信息，提供更快、更高效、更多样化的交互体验。利用手势和语音进行实时并行交互，交互过程中视觉信息和语音信息实时关联和共享.多种交互方式相辅相成，形成一个完整的交互系统，引领着人机交互模式逐步向智能化、人性化方向发展，构建一个和谐自然的人机环境。

近些年，微美全息的核心技术随着在人工智能、物联网、大数据、5G等新兴应用场景不断落地，目前还成为AI视觉应用技术领先的供应商，该公司的产品线消费需求量巨大，市场前景广阔。随着行业的发展，未来伴随AI机器视觉行业标准化应用场景进一步延伸，该公司有望持续拓展应用空间，获得更大的业务增长能力。

未来发展

机器视觉已广泛应用于消费电子、汽车制造、半导体、光伏等标准化领域。随着AI赋能以及深度学习算法的快速发展，机器视觉不仅可以用于传统标准化检测，也向着许多非标准化场景的新兴领域横向扩张。展望未来，行业进步与技术发展，2D视觉向3D 视觉迈进，由此拓展出更多的新领域等，机器视觉将逐步切入过去未曾涉足的领域，如物流、医疗、安防、农业等非工业场景。