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除了上述以提升工业机器人效率为攻坚***的应用外，机器视觉作为人工智能的一个分支既是机遇也是挑战。
在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，***终用于实际检测、测量和控制。
易视智瞳CEO黄卜夫认为，机器视觉瑕疵检测是人工智能的一大“练兵场”。易视智瞳高精度视觉点胶系统集成了点胶工艺的视觉感知、运动控制和点胶执行等功能，可方便地与各种执行机构整合，一步形成终端点胶机产品，满足各种产线点胶的需求，通过深度学习还可由单机智能向多机互联协同演变。
此外，设备故障监测与预警也是人工智能在工业场景的一大落地应用，这类方案可监管工厂厂房每一台机器人，并预测机器人的异常状况，在机器人出现问题前加派技术人员进行维修作业。
此外，如果有机器人发生故障，这类方案也能让相邻的机器人自动承担其生产线上的任务，以避免或减少设备停产损失。
万变不离其宗，人工智能在制造业的应用场景大多与上述类似或相关。业内人士一致认为，人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局，就像智能手机对传统手机的颠覆一样。
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一谈到工业机器人，大家必然会提到ABB、库卡、发那科、安川。业内人士分析，寡头垄断产生的条件是：
***，市场空间的扩大速度不足以容纳更多的同类厂商进入，少数大公司的产能已经基本满足所有客户的总需求；
第二，技术非常成熟，难以产生颠覆性的新技术，处于追赶位置的公司难以通过技术突破实现“弯道超车”。
对于国产机器人来说，对于国际巨头一直处于追赶的状态，在这样的市场格局之下，国产机器人开始选择从细分领域进入，试图通过“一技之长”在局部战场取得胜利。中国要改变追赶的局面，主要有两大超越机会：
其一，中国是巨大的机器人应用增量市场。
数据统计，在3C领域，中国的手机年产量超20亿部，电视、冰箱、空调等产量均稳居***；在物流和电商领域，每年的快递包裹数量超过4百亿，也就是人均达30件，稳居***；在食品化工领域，化肥产量稳居***。巨量的实际产业需求为人工智能的落地提供了庞大的练兵场。
其二，中国的人才、技术处于***梯队。
与机器人本体技术相比，中国在人工智能领域相对***，具体体现为在AI领域发表的***数量和质量都在世界前二；对深度学习的基础设施做出了重要贡献；知名研究院、高校在世界上属于***梯队；在各类AI竞赛上刷榜等。
在具体实践上，随着国产机器人性价比的提升，工业界对国产机器人认可度的提高，机器人企业针对具体行业或应用场景的实际需求，创造性的应用人工智能技术和机器人技术，提出解决方案并实现相应的产品，空间巨大，这也是创业创新的***方向。
然而，“弯道超车”的道路必然不会是一马平川。邵天兰指出，要真正迈向AI+机器人新时代，中国机器人仍然面临挑战，如在轨迹规划、柔顺控制等方向上积累较浅；需要与互联网、自动驾驶、人脸识别等领域争夺超***人才。除此之外，各方面的长期投入需要很大的决心和能力。
类似的，蓝胖子机器人CEO邓小白给行业打了“预防针”：概念和故事很容易讲，事情却不容易做，能实现的是理想，不能实现的是梦想。他认为，在硬件上，工艺需要时间累积；软件上，机器人软件方面的研发和教育远远落后于欧美。“中国有市场有希望，但***道远。无论是机器人还是人工智能，都需要踏实落地细分市场的应用，再横向扩展。”邓小白说道。
风口上的“人工智能+制造”，究竟是真实的繁荣还是泡沫***前的狂欢？对于这一问题的回答大概是，能成功落地的人工智能将产生巨大价值；而狭义的单凭AI算法或技术的“空中楼阁”将无法适应于行业态势，很快将看到泡沫的破灭。
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