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到如今，中國已經成為世界機器視覺發展最為活躍地區，應用範圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象等國民經濟各個行業。雖然機器視覺的成長速度非常快，但是還是有很多人對機器視覺並不瞭解，今天我們來了解下機器視覺。

機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象攝取裝置，分CMO和CCD兩種）將被攝取目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，轉變成數字化訊號；影象系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。

【機器視覺的優勢】

機器視覺系統具有高效率、高度自動化的特點，可以實現很高的解析度精度和速度。機器視覺系統與被檢測物件無接觸，安全可靠。人工檢測與機器視覺自動檢測的主要區別有：

【系統組成】

一個典型的機器視覺系統包括以下部分：

1.照明

照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入資料的質量和應用效果。由於沒有通用的機器視覺光源照明裝置，所以針對每個特定的應用例項，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳的效果。光源可分為可見光和不可見光，常見的幾種可見光源有白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不穩定。所以如何使光能在一定的程度上保持穩定，是目前急需解決的問題；另一方面，環境光有可能影響影象的質量，所以可採用加防護屏的方法來減少環境光的影響。

照明系統按照照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向光照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的影象；前向照明是光源和攝像機位於被測物的同側，這種方式便於安裝；結構光照明是將光柵或光源等投射到被測物上，根據它們產生的即便，調解出被測物體的三維資訊。頻閃光照明是將高頻率的光脈衝照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

2.鏡頭

工業鏡頭

FOV（Field Of vision）=所需解析度*亞畫素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差）

選擇鏡頭需要注意：

①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數⑤影像至目標的距離⑥中心點/節點⑦畸變

3.相機

按照不同標準可分為：標準解析度數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高解析度相機：線掃描CCD和麵陣CCD、單色相機和彩色相機。

4.影象採集卡

影象採集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色；影象採集卡直接決定了攝像頭的介面：黑白、彩色、模擬、數字等。

比較典型的是PCI或AGP相容的捕獲卡，可以將影象迅速地傳送到計算機儲存器進行處理，有些採集卡有內建的多路開關。例如，可以連線8個不同的攝像機，然後告訴採集卡採用那一個相機抓拍到的資訊。有些採集卡有內建的數字輸入以觸發採集卡進行捕捉，當採集卡抓拍影象時數字輸出口就觸發閘門。

5.視覺處理器

視覺處理器集採集卡與處理器與一體。以往計算機速度較慢時，採用視覺處理器加快視覺處理任務，現在由於採集卡可以快速傳輸影象到儲存器，而且計算機也快多了，所以現在視覺處理器用的較少了。

【工業鏡頭】

1.工業鏡頭的介面：

C型：C型介面鏡頭與攝像機接觸面至鏡頭焦平面（攝像機CCD光電感應處的位置）的距離為17.5mm

CS型:CS型介面距離為12.5mm,CS型鏡頭與CS型攝像機可以配合使用。C型鏡頭與CS型攝像機之間增加一個5mm的C/CS轉接環可以配合使用，CS型鏡頭與C型攝像機無法配合使用。

F型：通用型介面，一般適用於焦距大於25mm的鏡頭。

【基本引數】

視場：即FOV，也叫視野範圍，指觀測物體的可視範圍，也就是充滿相機採集晶片的物體部分。

工作距離：即WD，指從鏡頭前部到受檢測物體的距離，即清晰成像的表面距離。

解析度：影象系統可以測到的受檢驗物體上的最小可解析度特徵尺寸，在多數情況下，視野越小，解析度越好。

景深：即DOF，物體離最佳焦點較近或比較較遠時，鏡頭保持所需解析度的能力。

焦距（f）：是光學系統中衡量光的聚集或發散的度量方式，指從透鏡的光心到光聚焦之焦點的距離，也是照相機中，從鏡片中心到底片或CCD等成像平面的距離。

焦距大小的影響情況：焦距越小，景深越大；焦距越小，畸變越大；焦距越小，漸暈現象越嚴重，使像差邊緣的照度降低。

失真：又稱為畸變，指被攝物平面內的主軸直線，經光學系統成像後變為曲線，則此光學系統的成像誤差稱為畸變，畸變像差隻影響影像的幾何形狀，而不影響影像的清晰度。

光圈與F值：光圈是一個用來控制鏡頭通光量的裝置，它通常是在鏡頭內，表達光圈大小我們是用F值，如f2,f4。

【工業相機的選擇要點】

1.視野範圍、光學放大倍數及期望的工作距離：在選擇鏡頭時，我們會選擇比被測物體視野稍大一點的鏡頭，有利於運動控制。

2.景深要求：對於對景深有要求的專案，儘可能使用小光圈；在選擇放大倍率的鏡頭時，在專案許可下儘可能選用低倍率鏡頭；如果專案要求比較苛刻時，傾向選擇高景深的尖端鏡頭。

3.晶片大小和相機介面：例如2/3鏡頭支援最大的工業相機耙面為2/3，它是不能支援1英寸以上的工業相機。

4.注意與光源的配合，選配合適的鏡頭。

5.可安裝空間：在方案可選擇情況下，讓客戶更改裝置尺寸是不現實的。

【機器視覺的工作原理】

機器視覺檢測系統是採用CCD照相機將被檢測的目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，轉變成數字化訊號，影象處理系統對這些訊號進行各種運算來收取目標的特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等，實現自動識別功能。

【機器視覺特點】

⒈攝像機的拍照速度自動與被測物的速度相匹配，拍攝到理想的影象;

⒉零件的尺寸範圍為2.4mm到12mm，厚度可以不同;

⒊系統根據操作者選擇不同尺寸的工件，呼叫相應視覺程式進行尺寸檢測，並輸出結果;

⒋針對不同尺寸的零件，排序裝置和輸送裝置可以精確調整料道的寬度，使零件在固定路徑上運動並進行視覺檢測;

⒌機器視覺系統解析度達到2448×2048，動態檢測精度可以達到0.02mm;

⒍廢品漏檢率為0;

⒎本系統可通過顯示影象監視檢測過程，也可通過介面顯示的檢測資料動態檢視檢測結果;

⒏具有對錯誤工件及時準確發出剔除控制訊號、剔除廢品的功能;

⒐系統能夠自檢其主要裝置的狀態是否正常，配有狀態指示燈;同時能夠設定系統維護人員、使用人員不同的操作許可權;

⒑實時顯示檢測畫面，中文介面，可以瀏覽幾次不合格品的影象，具有能夠儲存和實時察看錯誤工件影象的功能;

⒒能生成錯誤結果資訊檔案，包含對應的錯誤影象，並能列印輸出。

【機器視覺的應用領域】

1.識別

2.標準一維碼、二維碼的解碼

3.光學字元識別（OCR）和確認（OCV）

4.檢測

5.色彩和瑕疵檢測

6.零件或部件的有無檢測

7.目標位置和方向檢測和測量

8.尺寸和容量檢測

9.預設標記的測量，如孔位到孔位的距離

10.機械手引導

11.輸出空間座標引導機械手精確定位

絕對乾貨：機器視覺基礎知識學習資料

鼎酷IOT部落2017-08-30 17:51:06

視覺是人類觀察和認知世界的重要手段。隨著資訊科技的發展，人類逐漸把這種技能賦予計算機、機器人或者其他智慧機器，這就是我們今天所要提到的機器視覺技術。

目前機器視覺技術已經實現了產品化、實用化，鏡頭、高速相機、光源、影象軟體、影象採集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺技術在資訊化時代正扮演著越來越重要的角色。

與計算機視覺相比，機器視覺偏重於計算機視覺技術工程化，能夠自動獲取和分析特定的影象，對準確度和處理速度要求都比較高，一般而言，計算機視覺多用來識別“人”，而機器視覺則多用來識別“物”。

具體來講，計算機視覺應用的場景相對複雜，要識別的物體型別也多，形狀不規則、規律性不強，有時甚至很難用客觀量作為是被的依據，比如識別年齡、性別，對於光線、距離、角度等條件要求較低；而對準確度和處理速度要求都比較高，一般機器視覺的解析度遠高於計算機視覺，而且往往要求實時，處理速度非常關鍵。

那麼一個典型的機器視覺系統應該包括哪些硬體呢？

一個典型的機器視覺系統包括以下五大塊：

1.照明

照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入資料的質量和應用效果。由於沒有通用的機器視覺光源照明裝置，所以針對每個特定的應用例項，要選擇相應的照明裝置，已達到最佳效果。光源可分為可見光可不可見光。

2.鏡頭

工業鏡頭

FOV=所需解析度*亞畫素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）

選擇鏡頭時應注意：

①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數⑤影像至目標的距離⑥中心點/節點⑦畸變

3.相機

按照不同的標準可分為：標準解析度數字相機和模擬相機

要根據不同的實際應用場合選擇不同的相機和高解析度相機：線掃描CCD和麵陣CDD、單色相機和彩色相機

4.影象採集卡

影象採集卡是完整的機器視覺系統的一個部件，但是它扮演的角色非常重要，影象採集卡直接決定了攝像頭的介面：黑白、彩色、模擬、數字等。

5.視覺處理器

視覺處理器集採集卡與處理器與一體。以往計算機速度較慢時，採用視覺處理器加快視覺處理任務。現在由於採集卡可以快速傳輸影象到儲存器，而且計算機也快很多，所以現在視覺處理器用的少了。

什麼是機器視覺系統？

機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即影象獲取裝置，分為CMOS和CCD兩種）將被獲取目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，根據畫素分佈亮度、顏色等資訊，轉變成數字化訊號；影象系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。

機器視覺的工作原理：

機器視覺檢測系統採用CCD照相機將被檢測的目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，轉變成數字化訊號，影象處理系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等，實現自動識別功能。

機器視覺與計算機視覺的區別？

計算機視覺，主要是對質的分析，比如分類識別，這是一個杯子那是一條狗。或者做身份確認，比如人臉識別，車牌識別。或者做行為分析，比如人員入侵，徘徊，遺留物，人群聚集等。

機器視覺，主要側重對量的分析，比如通過視覺去測量一個零件的直徑，一般來說，對準確度要求很高。我記得以前接觸過一個需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業的時候在鐵路上班，做過控制系統，還開過內燃機車，很清楚道岔缺口的重要性，這玩意兒你說要是測不準，呵呵:)

當然，也不能完全按質或量一刀切，有些計算機視覺應用也需要分析量，比如商場的人數統計。有些機器視覺也需要分析質，比如零件自動分揀。但，計算機視覺一般來說對量的要求不會很高，商場人數統計誤差個百分之幾死不了人的，但機器視覺真的會，比如那個道岔缺口測量。

絕對乾貨：機器視覺學習二光源的選擇

鼎酷IOT部落2017-08-31 17:12:40

機器視覺是影象技術、模式識別技術以及計算機技術發展的產物，是實現智慧化、自動化、資訊化的先進技術領域。機器視覺的發展帶動了人工智慧的進步。

機器視覺系統從物理結構上來講，一般包括以下幾個部分：光源、攝像機和鏡頭、影象採集卡、機器視覺軟體等運動控制部分。在機器視覺系統中，合適的光源為視覺系統提供良好的外界條件，使得系統得到的影象訊號有很高的信噪比。

今天我們主要探討一下光源。

判斷機器視覺的照明的好壞，首先必須瞭解什麼是光源需要做到的，光源的作用並不僅僅侷限於使檢測部件能夠被攝像頭“看見”，有時候，一個完整的機器視覺系統無法支援工作，很大一部分原因是光源造成的。

照明系統是機器視覺系統中最關鍵的部分之一，機器視覺光源直接影響到影象的質量，進而影響到系統的效能。好的打光設計能夠使我們得到一幅好的影象，從而改善整個系統的解析度，簡化軟體的運算。

影響光源的因素：

1.對比度：對比度對機器視覺來說非常重要，機器視覺應用照明的最重要的任務就是使需要被觀察的特徵與需要被忽略的影象特徵之間產生最大的對比度，從而易於特徵的區分。

2.亮度：當選擇兩種光源的時候，最佳的選擇肯定是更亮的那個。因為當光源亮度不夠時就會出現以下三種情況：一、相機的信噪比不夠；二、影象的對比度不夠，在影象上出現噪聲的可能性也隨之增大；三、光源的亮度不夠，必然需要加大光圈，從而減少景深，並且自然光也會隨機對系統加大影響。

3.魯棒性：測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度最小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果影象應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利於後面的特徵提取。在很多情況下，好的光源需要在實際工作中與其在實驗室中有相同的效果。

4.光源可預測：當光源入射到物體表面的時候，光源的放映是可以預測的，光源可能被吸收或被放射，光可能被完全吸收（黑金屬材料，表面難以照亮）或者被部分吸收（造成了顏色的變化及亮度的不同）。不被吸收的光就會被反射，入射光的角度等於反射光的角度。

5.物體表面：如果所有物體表面是相同的，在解決實際應用的時候就沒有必要採用不同的光源技術了，但由於物體表面的不同，因此需要觀察視野中的物體表面，並分析光源入射的反映。

6.光源的位置：既然光源按照入射角反射，因此光源的位置對獲取高對比度的影象很重要，光源的目標是要達到使感興趣的特徵與其周圍的背景對光源的反射不同。預測光源如何在物體表面反射就可以決定出光源的位置。

7.選擇光源：光源應該按照照明形狀的需要來選擇，需要有足夠的均勻度，且穩定效能要好。

在機器視覺系統中，光源的作用主要體現在：

1.突出測量特徵，簡化影象處理演算法

2.客服環境光的干擾，提高影象信噪比

3.提高視覺系統的定位、測量、識別精度以及系統的執行速度

4.降低系統設計的複雜度

機器視覺的光源按形狀通常可分為以下幾類：

1.環形光源：環形光源提供不同照射角度、不同顏色組合，更能突出物體的三維資訊；高密度LED陣列，高亮度；多種緊湊設計，節省安裝空間；解決對角照射陰影問題；可選配漫射板導光，光線均勻擴散。

2.背光源：用高密度LRD陣列面提供高強度背光照明，能突出物體的外形輪廓特徵。

3.條形光源：條形光源是較大方形結構被測物的首先光源，顏色可根據需求搭配，自由組合，照射角度與安裝隨意可調。

4.AOI專業光源：不同角度的三色光照明，照射凸顯錫焊三維資訊；外加漫射板導光，減少反光不同角度組合。

5.球積分光源：具有積分效果的半球面內部，均勻反射從底部360°發射出的光線，使整個影象的照度十分的均勻。

6.線性光源：超高高度，採用柱面透鏡聚光，適用於各種流水線連續檢測場合。

7.同軸光：可以消除物體表面不平整引起的陰影，從而減少干擾，部分採用分光鏡設計，減少光損失，提高成像清晰度，均勻照射物體表面。

8.點光源：大功率LED，體積小，發光強度高；光前鹵素燈的替代品，尤其適合作為鏡頭的同軸光源等，高效散熱裝置，大大提高光源的使用壽命。

9.組合條形光：四邊配置條形光，每邊照明獨立可控制；可根據被測物體要求調整所需照明角度，適用性廣。

10.對位光源：速度快，視場大，精度高，體積小，便於檢測整合，亮度高，可適配輔助環形光。

深度學習：計算機視覺基礎知識，附專業學習網站，絕對乾貨

鼎酷IOT部落2017-09-06 17:12:52

科技的發展促進技術的進步，越來越多的人意識到技術的重要性，今天小編想跟大家探討關於計算機視覺的相關知識，歡迎提出意見（dkiot888）。

計算機視覺是一門研究如何使用機器“看”的科學，更進一步說，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送儀器檢測的影象。

計算機視覺尋求基於工程學科相關理論與模型來建立計算機視覺系統，這類系統的組成部分包括：

程式控制（工業機器人和無人駕駛汽車）

事件監測（影象監測）

資訊組織（影象資料可和影象序列索引的建立）

物體與環境建模（工業檢查、醫學影象分析和拓撲建模）

交感互動（人機互動的輸入裝置）

【計算機視覺技術的影象處理方法】

計算機視覺系統中，視覺資訊的處理技術主要依賴於影象處理方法，它包括影象增強、資料編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特徵抽取、影象識別與理解等內容。經過這些處理後，輸出影象的質量得到相當程度的改善，既改善了影象的視覺效果，又便於計算機對影象進行分析、處理和識別。

【影象增強】

影象增強用於調整影象的對比度，突出影象中的重要細節，改善視覺質量。通常採用灰度直方圖修改技術進行影象增強。通過灰度直方圖的形狀，能判斷該影象的清晰度和黑白對比度。

【影象平滑】

影象平滑處理技術即影象的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中因成像裝置和環境所造成的影象失真，提取有用的資訊。

【影象資料編碼和傳輸】

數字影象的資料量是相當龐大的，比如一副512*512個畫素的數字影象的資料量為256K位元組，假設每秒傳輸25幀影象，則傳輸的通道速率為52.4M位元/秒。因此傳輸過程中，對影象資料進行壓縮顯得非常重要。

【邊緣銳化】

影象邊緣銳化處理主要是加強影象中的輪廓邊緣和細節，形成完成的物體邊界，達到將物體從影象中分離出來或將表示同一物體表面的區域檢測出來的目的。

【影象分割】

影象分割是將影象分成若干部分，每一部分對應某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。

【影象識別】

影象識別過程實際上可以看作是一個標記過程，即利用識別演算法來辨別景物中已分割好的各個物體。

【計算機視覺的應用】

計算機視覺被稱為自動化的眼睛，在國民經濟、科學研究及國防建設等領域都有著廣泛的應用。

1.工業上的應用。例如對菸葉品質進行影象處理過程中，藉助MATLAB影象處理工具箱和神經網路技術，對各型別的菸葉的數字圖形進行計算機視覺分析，包括邊緣檢測、輪廓提取、用影象工具箱進行提取菸葉數字影象特徵，將待測菸葉樣本與標準菸葉樣本進行自適應學習訓練，最後迭到自動識別待測菸葉樣本品質的智慧評定。

2.公安工作的應用。計算機人臉識別技術就是利用計算機對人臉影象進行分析，從中提取有效的識別資訊，用來“辨別”身份的一門技術。他設計到影象處理、模式識別、計算機視覺和神經網路等。

3.商業上的應用。安防方面的應用就是當值班人員面對十、百、千的攝影機，無法真正的在風險產生時預測或干預，多數靠事後回放；在非安防方面的應用，如商業上人流量的統計、防盜等。

4.醫學方面的應用。X-CT、放射性同位素掃描、B型超聲、核磁共振成像等。

5.軍事方面的應用。計算機視覺開闢了人工智慧的一個全新領域，它模擬並幫助理解人類的視覺系統。在軍事領域的應用：在執行低空突防飛行和其他空襲任務過程中，採用被動式地形偵察與勘測技術能夠提高飛行隱祕性，解決易於被地方探測的需要。

【計算機學習網站】

1. http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

這是卡奈基梅隆大學的計算機視覺研究組的主頁，上面提供很全的資料，從發表文章的下載到演示程式、測試影象、常用連結、相關軟硬體，甚至還有一個搜尋引擎。

2. http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm

這是一個側重影象分析的站點，一般。但是提供一個Image Analysis環境---ZIMAGE and SZIMAGE。

3. http://www.via.cornell.edu/

康奈爾大學的計算機視覺和影象分析研究組，好像是電子和計算機工程系的。側重醫學方面的研究，但是在上面有相當不錯資源，關鍵是它正在建設中，能夠跟蹤一些資訊。 4. http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml 有一個很有意思的專案：DID(文件影象解碼)。 5. http://www-cs-students.stanford.edu/ 斯坦福大學計算機系主頁

4. http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/ 7. http://www.cse.msu.edu/prip/

這是密歇根州立大學計算機和電子工程系的模式識別--影象處理研究組，它的FTP上有許多的文章(NEW)。

5. http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html

德國的一個數字影象處理研究小組，在其上面能找到一些不錯的連結資源。 9. http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html 10. http://cfia.gmu.edu/

6. http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html

可以通過它來搜尋全世界各地的知名的計算機視覺研究組(CV Groups)，極力推薦。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，拓展的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，拓展的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧農業”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧城市”、“智慧駕駛”；新模式：“財富空間”、“資料科學家”、“賽博物理”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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