IDC 最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024 年中國新能源車市場規(guī)模已突破 1,100 萬輛，同比增長 38.1%。其中，插電式混合動力 (同比增長 85.7%) 與增程式動力車型 (同比增長 99.3%) 在新能源車中的占比持續(xù)提升，而純電車型市場規(guī)模同比增長也達(dá)到 18.7%。電動、混合動力汽車的興起，帶來了新的生產(chǎn)制造需求。與傳統(tǒng)燃油汽車相比，它們的動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同，電池、電機(jī)等關(guān)鍵部件的生產(chǎn)和裝配精度要求極高。例如電池模組的組裝，任何細(xì)微的偏差都可能影響電池性能和安全性。這就需要更精準(zhǔn)、高效的視覺檢測手段，機(jī)器視覺軟件能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的尺寸測量、缺陷檢測、裝配驗(yàn)證等環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和分析，助力企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

　　與此同時，自動駕駛汽車的發(fā)展也為機(jī)器視覺軟件開辟了廣闊的應(yīng)用空間。自動駕駛系統(tǒng)需要依靠多種傳感器來感知周圍環(huán)境，機(jī)器視覺作為其中重要的一環(huán)，通過攝像頭采集圖像信息，并借助先進(jìn)的算法進(jìn)行處理和分析，識別道路、車輛、行人、交通標(biāo)志等各種目標(biāo)物體，為自動駕駛決策提供關(guān)鍵依據(jù)。隨著自動駕駛等級的不斷提高，對機(jī)器視覺軟件的性能、準(zhǔn)確性和實(shí)時性提出了更高的挑戰(zhàn)，也促使軟件不斷創(chuàng)新和升級。

　　許多人認(rèn)為構(gòu)建視覺系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)來自于使用不同廠商的硬件。然而，硬件并非問題所在，真正棘手的是如何更好地讓來自不同廠商的軟件包協(xié)同工作，互相配合。視覺檢測團(tuán)隊必須確保充分探索并理解支撐機(jī)器視覺系統(tǒng)的軟件。對于正為電動、混合動力和自動駕駛汽車激增需求做準(zhǔn)備的汽車 OEM 和供應(yīng)商而言，這一點(diǎn)尤為重要。

　　企業(yè)用戶在采購全新機(jī)器視覺解決方案時，通常有兩個關(guān)鍵問題需要考慮。一是硬件設(shè)備的性能和適用性，不同的檢測任務(wù)需要匹配相應(yīng)分辨率、幀率、視野范圍的攝像頭等硬件;二是軟件的功能和易用性，包括是否具備強(qiáng)大的圖像分析算法、友好的操作界面、便捷的編程接口等。然而，還有一個問題也不應(yīng)忽視：“即使企業(yè)需要部署來自不同廠商的視覺硬件設(shè)備，是否有辦法能夠憑借單一供應(yīng)商的同一視覺軟件套件運(yùn)行整個系統(tǒng)?”

　　事實(shí)上，在部署機(jī)器視覺系統(tǒng)時，第三個問題更為重要并且應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考量。因?yàn)檫@有助于質(zhì)量檢測團(tuán)隊判斷他們即將投入的資金最終能否修復(fù)，或幫助避免傳統(tǒng)機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計中最常見的隱患，即應(yīng)對來自不同廠商的軟件平臺大雜燴，以及在添加或更新硬件組件時所面臨的挑戰(zhàn)。軟件是支撐這些機(jī)器視覺系統(tǒng)的粘合劑，它決定了不同硬件組件能否以工程師所需的方式協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)自動化質(zhì)量檢測。無論是嘗試提升質(zhì)量控制，還是開展合規(guī)審計，軟件都是連接視覺檢測技術(shù)與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)以支持自動化數(shù)據(jù)采集與分析的關(guān)鍵。這種相互操作性至關(guān)重要，因?yàn)檫\(yùn)營和 IT 團(tuán)隊需要持續(xù)與軟件交互，以設(shè)計檢測流程、訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、判定是否能夠通過檢測、滿足服務(wù)水平協(xié)議，并守護(hù)品牌在質(zhì)量和安全方面的聲譽(yù)。

　　目前市面上已存在用戶友好、可擴(kuò)展且安全的單一廠商軟件套件，能夠運(yùn)行攝像頭、條碼掃描儀、傳感器和機(jī)械臂等多種硬件組件，用于視覺檢測、流程自動化以及追蹤溯源。這些視覺軟件套件可以將來自不同廠商的攝像頭、傳感器和掃描儀整合進(jìn)系統(tǒng)，無需操作員配置、學(xué)習(xí)或管理不同的軟件包，也無需向多個廠商支付許可費(fèi)用。它們還能與運(yùn)行機(jī)器人的系統(tǒng)對接，幫助引導(dǎo)機(jī)器人執(zhí)行自動化工作流程。

　　機(jī)器視覺不僅僅是彌補(bǔ)勞動力短缺或驗(yàn)證工人決策的手段，更是構(gòu)建品牌信任和守護(hù)利潤底線的機(jī)制。實(shí)時分析和數(shù)據(jù)采集功能，可以幫助工程團(tuán)隊確保有缺陷的零部件或車輛不會被人工檢查所遺漏，并在發(fā)現(xiàn)問題時能讓團(tuán)隊迅速采取干預(yù)措施。

　　過去，許多汽車 OEM 廠商和供應(yīng)商采用機(jī)器視覺是為了更輕松地滿足嚴(yán)格的生產(chǎn)公差要求，確保精準(zhǔn)的質(zhì)量控制，并跟上不斷發(fā)展的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。這也意味著，為了滿足日益復(fù)雜的生產(chǎn)需求、確保檢驗(yàn)一致性并減少缺陷，系統(tǒng)是隨著時間推移、逐步構(gòu)建起來的。企業(yè)若不實(shí)現(xiàn)自動化，就很難同時確保高吞吐量和監(jiān)管合規(guī)性。然而，在追求效率和確保可重復(fù)精度的過程中，汽車行業(yè)最終不得不使用多種軟件包，進(jìn)而面對各種相關(guān)挑戰(zhàn)。

　　隨著汽車行業(yè)不斷發(fā)展，機(jī)器視覺軟件也必須與時俱進(jìn)。汽車行業(yè)必須能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求的變化，對機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行漸進(jìn)式調(diào)整，正如我們在電動、混合動力和自動駕駛汽車的增長中所看到的那樣。統(tǒng)一的軟件平臺不僅應(yīng)處理當(dāng)前任務(wù)，還應(yīng)支持未來技術(shù)，如人工智能驅(qū)動的檢測和深度學(xué)習(xí)模型。這種靈活性可確保當(dāng)電動和自動駕駛汽車需要進(jìn)行更復(fù)雜的檢測時，軟件無需進(jìn)行大規(guī)模系統(tǒng)改造，通過擴(kuò)展便能滿足這些需求。

　　因此下次再談及自動化檢測時，我們應(yīng)當(dāng)咨詢技術(shù)供應(yīng)商或系統(tǒng)集成商，即使硬件來自不同的廠商，他們推薦的系統(tǒng)設(shè)計是否支持設(shè)置成單一軟件套件的運(yùn)行模式。這些問題應(yīng)涉及互操作性、數(shù)據(jù)安全、解決方案的可擴(kuò)展性、二維 / 三維檢測的兼容性、當(dāng)前和未來的人工智能應(yīng)用情況 (包括深度學(xué)習(xí)模型) 以及所需的培訓(xùn)時間。更換硬件輕而易舉，而合適的軟件會讓未來的工作流程更新偏向于小調(diào)整而非大動干戈。工程團(tuán)隊和程序員應(yīng)專注于尋找靈活且經(jīng)久耐用的軟件，能運(yùn)行其想要的任何硬件，且不會在幾個月或幾年后留下遺憾。

　　總之，新興汽車行業(yè)趨勢為機(jī)器視覺軟件的重塑與發(fā)展帶來了諸多新機(jī)遇，汽車行業(yè)相關(guān)企業(yè)應(yīng)抓住這一契機(jī)，合理選用先進(jìn)的機(jī)器視覺軟件解決方案，推動自身在電動、混合動力和自動駕駛汽車領(lǐng)域的穩(wěn)健發(fā)展。