机器视觉将机器学习与商业级的硬件融合在一起，为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术，还有自动化和高速网络，共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。

研究人员设计了一种新的紧凑型相机，利用金属透镜阵列用于操纵光线的扁平纳米图案表面，以获取高质量的广角图像。以前这种类型的成像通常需要的笨重镜头，这种新方法可以使

AMD今天宣布推出Ryzen EmbeddedR2000系列，这是第二代中端系统级芯片（SoC）处理器，专为各种工业和机器人系统、机器视觉、物联网和瘦客户机设备而优化。RyzenEmbeddedR200

新技术的出现总会改变与之相关的人们的工作，就像大型计算机和个人电脑的普及，替代了原来做手工计算的计算师的工作；互联网的普及改变了从事零售和批发的人们的生活方式，原来的线下商店受到冲击，电商兴起，快递业务繁荣，几年前繁荣的华强北档口，如今繁华不再，档口的老板转行电商或失业......

人工智能的概念提出已经很多年，但最近一次大热是在“人机大战”战胜世界围棋高手李世石的AlphaGo。同样，深度学习和机器视觉的概念也频频出现在我们的视野当中，那么什么是人工智能?什么是深度学习、机器视觉，它们是如何应用在安防领域中?三者之间存在什么样的联系?以下将为您一一解答。

当政策、资本都朝同一个方向发力时，产生的动力是强劲而迅猛的。但工业互联网究竟凭借什么才可以扶摇直上九万里?笔者在这里给出的答案是：机器视觉。

研究人员设计了一种新的紧凑型相机，利用金属透镜阵列用于操纵光线的扁平纳米图案表面，以获取高质量的广角图像。以前这种类型的成像通常需要的笨重镜头，这种新方法可以使

机器视觉将机器学习与商业级的硬件融合在一起，为消费者和企业提供前所未有的感知环境的能力。除了这些技术，还有自动化和高速网络，共同构成了一场新的工业革命——工业4.0。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

今年年初，英伟达（NVIDIA）的研究工程师们公开了StyleGAN的源代码，并将其作为生成对抗网络的基于Style的生成器架构。

在视觉方面，AI和人类的差距有多大？来自UC Berkeley等高校的研究人员创建了一个包含7500个“自然对抗实例”的数据集，在测试了许多机器视觉系统后，发现它们的准确度下降了90%！

毫无悬念，互联网和人工智能将成为2019年全国两会上炙手可热的话题之一。政府的鼎力支持、业界的奋力奔跑、大众的持续关注，让该领域热度不减、新意频增。