机器视觉作为人工智能（AI）领域的一个重要分支，已在制造业领域取得了广泛的应用。近年来，机器视觉在新能源、半导体、汽车和消费电子等行业中得到了广泛应用，并在缺陷检测、拆码垛、视觉分拣、工业上下料、物流检测等领域取得了巨大成功。这些视觉应用极大地提升了各行业的生产效率和质量水平。机器视觉的初期发展主要集中在模式识别和图像处理上，其算法主要基于人工设计的特征和规则。然而，随着深度学习技术的崛起，机器视觉领域得到了快速发展。基于深度学习的AI模型，如深度神经网络，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上取得了重大突破，极大地丰富了机器视觉在工业制造中的应用场景。

然而，目前主导机器视觉领域的模型仍然面向特定任务设计，其泛化能力往往难以支持更广泛场景的部署。特别是在高度碎片化的工业制造领域，这个问题更加突出。举例来说，汽车生产装配过程涵盖了冲压、焊装、涂装和总装等多个工艺环节，每条生产线上的质量控制点数以千计。由于不同细分领域在加工材料、生产流程、工艺要求和环境条件等方面存在差异，机器视觉模型的泛化能力往往难以胜任。此外，当前的机器视觉模型对大量标注数据的依赖性也是一个挑战，因为在实际应用中获取和标注大量数据通常是困难且昂贵的。因此，降低AI模型对数据的依赖性，提高小样本学习能力成为亟需解决的问题。另外，AI模型的开发通常需要专业工程师进行大量的试错和调优，然而，AI模型的黑盒特性使得非专业工程师难以掌握其中的技巧（Trick）。

近年来，以GPT为代表的大模型（基础模型）迅速发展。ChatGPT的热度和其展示的通用人工智能（AGI）能力，表明了大模型在人工智能领域的巨大潜力。有人认为，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型可以成为一种通用技术（General Purpose Technology），而工业制造领域正急需这种技术能力。大模型的迅猛发展不仅本身具备强大的功能，还可以学习使用和制造各种专业工具和插件，几乎变得"全知全能"。大模型展示了多领域、多任务的通用能力，正在克服工业领域中解决方案复制性差、数据量不足等难题，成为一种普遍的生产力基础设施，并以低成本、普及的方式推广到容错率低、成本敏感的产业应用。可以预见，机器视觉将在以下几个方面迎来前所未有的发展机遇：

1.提高泛化能力，降低标注数据要求：大模型的发展使机器视觉基础模型具备更强的泛化能力，能够适应工业制造的各种细分场景，只需少量标注数据即可实现定制化开发，加速视觉模型的量产。

2.强化学习与自适应控制提升：引入强化学习等技术，实现机器视觉模型在实际应用中的自适应控制，提高模型在复杂环境下的鲁棒性和稳定性。

3.构建低代码、无代码的机器视觉应用：大模型引入了一种新型的人机交互方式，即"自然语言编程"，降低了模型开发的门槛，使非专业人士也能快速构建机器视觉应用，实现计算平权。

4.多模态学习与通用人工智能融合：通过结合多模态信息，如文本、音频、视频等，机器视觉模型的理解和表示能力得到提升，从视觉感知走向视觉认知，实现更高层次的任务理解和处理能力，为机器视觉领域带来更广泛的应用前景。

机器视觉从专用走向通用、易用是不可避免的趋势。大模型的发展为机器视觉技术带来了新的机遇和突破口，通过提高泛化能力、引入自适应控制、简化开发流程和融合多模态学习，机器视觉有望成为一种通用、易用的技术，推动其从专用到全面应用的转变。这将为制造业等领域带来更高效、智能的生产方式，加速产业升级和创新。