度快，耐用，错误极低，不需要停歇。由于这些优点，在必须持续率和高质量执行流程的领域，AI比人类更有优势。人们希望在机器视觉环境中使用AI与机器人技术进行交互，以提高流程效率和成本效益。用例展示了典型的取放任务，在不使用PC的情况下通过机器人和嵌入式AI视觉相机实现智能自动化。

专注于仓储物流、工业制造、电商、新能源、电力及医药等行业，提供3D视觉相机、AI算法和机器人视觉集成解决方案。

台创企典型代表：创新奇智是创新工厂孵化的AI平台创业企业，依托自研算法平台从提供AI插件到AI解决方案。在工业中，提供包括3C、面板、钢铁、汽车等垂直领域的AI软件产品和解决方案，场景包括质检、自动化物流系统、库存管理、视觉机器人等。

智能为什么会有这么神奇的能力呢？这就要说到智能的能力了。借助智能的摄像头，拍摄图像并将图片转换成数字信号，以此来判断物体的具体特征，可以在一秒内完成菜品识别和结算两个步骤。据实测，智能比人工结算快3倍以上。

计算机视觉也是AI企业竞争最激烈的领域，亿欧智库调研数据就显示，2021年，计算机视觉在AI市场占比已达。还有研究认为，计算机视觉赛道占据了整个AI赛道的半壁江山。

器视觉实现的四大功能在制造业产线上得到广泛使用，赋予了产线和的能力。以智能化的手机组装产线为例，从模组检测到成品组装多道工序中可见AI机器视觉的身影。

为了适应如益发展的社会，AI视觉检测技术必不可少。在某些不适合人类的地方，AI视觉可以代替人类的眼睛。以往传统的依靠人类的肉眼视觉进行产品质量检测的时，不但耗时较长，对人视力的损耗较大，而且检测出来的质量也是参差不齐，无法与专业的设备进行比较。

当然了，不仅只可以减少人工运营的成本，而且还可以保证远优于人工结算去运行。采用的AI视觉识别技术可以最快经用秒就可以识别出菜品，而且还能保证在99%以上的菜品识别正确率。而且即使在用餐人流量高峰期，商家和顾客也可以放心地使用。

随着3D视觉技术与产品的成本下降以及AI算法的深入发展，用3D视觉和AI算法去解决柔性场景下的作业难题将会日趋走向普遍，应用场景将会逐步细分。随之3D视觉和AI技术也将迎来其快速发展期。

时代在发展进步，所有人、事、物都有一定改变，针对于此方派科技研发已经融入我们生活中，并非仅仅是技术展示的领域。

台创企：AI平台创企旨在依托强大的，在工业机器视觉领域打造AI算法平台。与AI视觉检测创企不同，AI平台创企倾向于，在对各类业务需求的评估上，会优先考虑需求对算法平台打磨的贡献程度，高于能否标准化的优先级。此类公司大多缺乏工业场景knowhow，难以打通落地，因此，会倾向于与交付经验广泛的自动化厂商合作，同时也较少涉及做重难点场景设备的直接落地。典型代表包括创新奇智、思谋科技、阿丘科技等。

随着的出现，团餐行业开始迎来了新的发展。传统的人工结算模式开始被舍弃，一种全新的AI视觉结算模式开始出现在了智慧食堂场景之中。的应用，助力了团餐行业的再发展，团餐行业开始迎来了一波新的机遇。

觉检测创企：AI视觉检测创企是指在AI技术上具备一定禀赋，选择视觉检测领域的痛点难点场景，以解决方案交付的一类公司。专注于单个或某几类垂类应用场景，算法上更贴近应用，与具有生产企业客户资源的自动化产线公司具备相互合作意愿。由于制造业各领域对视觉检测的需求规模大且碎片化，此类创企是AI视觉检测赛道中最常见的玩家。

随着AI技术在质检领域的突破，也在谋求向AI视觉检测方向转型，但囿于自身算法能力的匮乏，多与AI技术厂商寻求技术合作。典型代表包括智信精密、康代智能、天准科技、视觉龙、宇道、慧知连等。

最终促进工业制造智能化，是自动化到智能化的关键拼图，兼具状态感知（视觉）和自主决策（边缘控制和AI）的能力。

说起团餐行业的机遇，不得不讲起传统的团餐行业的弊端。过于依靠人工，导致现在的团餐行业的人工成本太高，造成了一定的负担。而的出现，在一定程度上缓解了人工成本过高的问题。主要是通过AI视觉识别技术，实现快速识别菜品完成结算。

从传统工业视觉向基于深度学习的AI工业视觉过渡。传统视觉算法依赖的是预先明确的固定特征，逻辑简单但局限性明显，无法用于随机性强、特征复杂的任务。而这正是AI工业视觉的强项，它依赖深度学习技术和算法，能够更地检测随机出现的复杂外观缺陷等。

觉检测创企代表案例：某3C领域AI视觉检测创企主要提供AI视觉检测设备及基于深度学习的AI检测开发平台，用于检测3C领域的手机精密件、连接件、结构件、注塑件等领域，以及新能源领域，目前公司已服务了立讯精密 、、、等7大高端制造头部企业。公司拥有深耕机器视觉领域的算法专家，所聚焦领域精密小件检测的产品形态复杂，产品迭代周期短，数量大，对检测算法平台迭代速度和产品稳定性的要求非常高，公司的解决方案在多个应用准确率水平处于行业。公司从行业工程化解决方案开始，逐步形成了工业AI的标准化算法平台。

人加公司依靠自研核心人工智能3D视觉技术平台司眸双目视觉AI引擎架构，为世界持续输出稳定、可靠、易得到的3D视觉AI生产力。

第三个威胁就是适用全平台的通用性。首先这个AI视觉模型是通过大量真人照片训练出来的，但是能够识别游戏中的人物，这意味着可以攻陷大部分游戏。AI操作游戏和人操作游戏交互方式是没区别的，所以衍生出更大的问题，只要能把画面接入到这个模型中，就可以攻陷任意一种游戏平台，包括电脑、主机、手机等，无论你做的多封闭，生态维护的多好，在视觉AI面前众生平等。

觉检测是AI在工业领域目前最成熟的应用方向。围绕产品品控难题，质检工序正经历着人工检测，到传统自动光学检测，再到AI视觉检测的跃迁。AI进入视觉检测成功破解了人工检测成本高、稳定性差，自动光学检测检出率不达标准等诸多难题技术落地趋于成熟，算力、部署成本逐步下降。AI视觉检测在3C、汽车、锂电、医药行业需求明确，潜在空间达数百亿元。

第二个威胁就是无法被外挂程序检测的隐蔽性。和传统外挂不一样，传统外挂要操作游戏的内存数据或者文件数据，从而获取游戏世界的信息。让开挂的人打出一些正常玩家不可能实现的作弊操作。而视觉AI是完全独立于游戏数据之外的，和人一样，也是通过实时观察画面发送鼠标和键盘指令，所以传统的反外挂程序只能反个寂寞。

但AI视觉检测赛道上的玩家并非完全定位于某一类属性，比如3C领域传统的智信精密在业务天花板凸显后，开始向AI视觉检测创企拓展；视觉硬件公司也在自研发算法平台增加AI视觉检测创企的属性。AI平台创企在平台打磨中，增加AI视觉检测创企的属性，开始工程化交付；而工业TOB场景需求复杂，平台化的优势也驱使AI视觉检测创企做深单一行业后，在相似场景间通用化迁移，增加AI平台创企的属性。