在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）技术与机器视觉的融合正逐渐成为推动工业自动化和智能制造的关键力量。这种融合不仅能够提升生产效率和质量控制水平，还能为企业带来更智能的决策支持。然而，要使AI技术在机器视觉领域实现大规模落地，仍然面临一些挑战，主要包括以下几个方面：

服务周期和成本

目前，AI项目的实施周期长，服务费用高，这对客户产生了较大的犹豫心理。项目的高成本主要来自于培训麻烦、定制化需求、数据标注、计算资源等多个方面。

解决方案

标准化和模块化：通过标准化和模块化设计，减少每个项目的定制化开发时间和成本。例如，开发通用的AI模型和软件平台譬如Sherlock8，可以减少开发的重复性工作。培训冗长繁琐，效果不确定性高：Sherlock8自动培训，解放用户，节省时间精力。界面优化，简单易用：通过提供持续优化与维护的服务，能够在长周期内降低客户的总体拥有成本。例如，定期的模型更新和优化可以帮助客户保持系统的长期效能。

Sherlock8 – 完美结合Z-Trak 3D相机及AI检测特

具有强大的3D测量、体积测量、平整度检测、平面拟合、3D涂胶检测，Ai识别瓶身瑕疵，例如:凹坑、凸起、水波纹等

AI与传统算法结合

许多机器视觉应用需要将传统算法与AI结合才能发挥最佳效果，但很多现有系统并未很好地整合这两者。

解决方案

多算法融合：正如Sherlock8 AI生态系统所展现的那样，将传统算法、AI和3D算法集成在一个平台中，可以提供更加灵活和高效的解决方案。AI可以补充传统算法的不足，而传统算法则为AI提供稳定的基线和先验知识。模块化架构设计：通过模块化的架构设计，可以让不同的算法模块（如传统的图像处理、AI模型、3D图像分析）灵活协作。这样的系统更易于升级和维护，并且能够适应不同的应用场景。场景自适应：AI可以根据不同场景的特点，动态调整传统算法的参数和策略，以提高检测效果。

SHERLOCK8 最新一代AI (深度学习)

丰富的传统算法结合AI算法，如虎添翼实现以往不可能完成的定位及测量要求，通过Ai定位检测区域，继而传统算法实现测量

客户观念误区

许多客户对于AI技术的理解仍然存在误区，认为AI可以自动完成多品种兼容、自动切换等任务，而实际上，AI并非万能，且需要大量高质量的训练数据。

解决方案

教育与培训：加强客户对AI技术的教育与培训，帮助他们理解AI的优势和局限性。可以通过案例展示，帮助客户设定合理的期望值。数据协作：建立与客户的紧密合作关系，帮助他们理解AI数据的要求，并提供标注服务的培训。可以考虑提供半自动化的数据标注工具，譬如：Sherlock8，减少客户的工作负担。逐步实施：对于一些复杂的项目，可以分阶段实施。首先从简单的场景和应用开始，逐步增加复杂性，帮助客户逐步适应和理解AI的工作方式。

应用领域较狭窄与缺乏AI生态系统平台

目前AI应用集中在2D可见光图像领域，其他光谱（如红外、X光、声呐等）领域的应用较为薄弱。然而，这些领域对AI的需求更为强烈，因为传统算法难以处理这些模糊的图像数据。

解决方案

多光谱与多传感器集成：像Sherlock8所提到的，集成红外、X光、声呐、3D激光等多种传感器的数据，并利用AI来分析这些数据，可以大大提升机器视觉系统在复杂环境下的表现。跨行业平台：发展跨行业的AI平台，支持不同类型的传感器和图像处理技术，实现数据和算法的无缝对接。例如，AI平台可以支持不止一种传感器的数据输入，结合深度学习和传统图像处理技术，实现多光谱数据的融合分析。硬件与算法的结合：为适应这些特殊的传感器，开发能够支持不同数据格式和信号处理需求的硬件设备，并优化AI算法，增强其在低清晰度图像下的识别能力。

AI智能相机应运而生

不同的AI应用对算力和速度的要求不同。高速的需要高算力显卡、价格高、能耗大；但同时也有低速的应用场景， 像BOA3这样的AI智能相机，内嵌了AI分类、目标检测等功能，可以在不依赖外部高性能显卡的情况下，直接在相机端进行处理。其通过集成的AI芯片和处理器，能够在较低的功耗和较低的成本下完成特定的图像分析任务，尤其适用于那些对速度和实时性要求较为宽松的应用场景。通过这种集成化设计，AI智能相机不仅减少了对外部硬件的依赖，还降低了系统的复杂性。极适用于算力要求低、成本有限的工业检测应用。