機器視覺，作為推動中國制造業蓬勃發展的關鍵技術，已在半導體、電子制造、汽車、醫藥及食品包裝等多個領域展現其廣泛應用價值。在此背景下，高工產業研究所（GGII）預測，至2024年，中國機器視覺市場規模將有望超過200億元，年增長率接近12%。

隨著人工智能（AI）技術的快速迭代，多數制造行業的機器視覺專家普遍認為，AI機器視覺將帶來更優的性能與更多元的功能。因此，為行業提供機器視覺解決方案的服務商需深入思考如何為客戶優化前沿技術，使深度學習機器視覺等先進技術更易獲取、使用及部署。同時，云計算的部署對于推動機器視覺應用同樣至關重要，盡管部分制造商對云計算仍持觀望態度，但現在是克服疑慮、積極擁抱云計算的最佳時機。

制造商在采購機器視覺解決方案時，通常會在生產現場進行方案評估與選擇，并經過公司內部審批流程。這種以“現場”為核心的方式雖有其優勢，但也可能導致不同生產地點間機器視覺解決方案的差異，以及專業知識與數據的難以共享。即使團隊有集成與數據共享的需求，傳統的機器視覺系統也難以實現。

不同生產地點帶來的數據挑戰尤為顯著。AI，特別是深度學習，依賴于大量、多樣且優質的數據，以及快速的數據生成與處理速度，以確保模型在實際部署中達到預期效果。然而，不同團隊與生產地點間的經驗、時間差異導致信息孤島現象，加大了獲取優質數據的難度。數據需經過存儲、標注后用于模型訓練，而模型測試還需使用其他數據集。孤立的企業數據無法有效訓練機器視覺模型。

深度學習神經網絡需接觸各種變量，包括不同的生產時間與天數。數據集應混合不同時間點的隨機數據，以訓練出強大的模型。制造商及其機器視覺專家面臨的主要挑戰之一，便是如何充分利用各生產地點，甚至跨國家和地區的所有可用數據。

此外，不同生產地點還需確保深度學習模型基于多樣化的對象集進行訓練。模型需應對現實世界的變化與差異，因此訓練數據中需包含真正不同的對象，并反映模型在現實場景中可能遇到的各種變化。

數據標注的準確性、清晰性與一致性對模型表現至關重要。制造業團隊需在標注項目上開展協作，避免標注錯誤與歧義。然而，不同地點或國家間的數據標注挑戰依舊存在。

為解決這些問題，深度學習云平臺應運而生?；谠频臋C器視覺平臺使多個地點（包括生產地點、國家和地區）能夠安全地上傳、標記與標注數據。云平臺匯集多樣化數據，促進深度學習訓練，并允許指定用戶實時協作，共享專業知識。

制造商面臨招聘與留用資深機器視覺專家的挑戰。云平臺通過利用各生產地點、國家或地區的個人與團隊技能與專業知識，使所有人受益，尤其在機器視覺人才稀缺的地區。

基于云的解決方案還提供了算力的可擴展性與可訪問性。通過云技術，每個用戶都能獲得高算力，而按需付費的訂閱模式可能比投資更多服務器和雇傭更多IT人員更有利。

借助云平臺，用戶可在云端訓練和測試深度學習模型，并將模型部署到邊緣，為生產線上的靈活數字化工作流程提供支持。機器視覺團隊可以靈活、便捷地購買云平臺的訂閱服務，并不斷獲得技術合作伙伴更新的功能和模型。

為使機器視覺系統更好地工作并實現更多功能，我們需以新方式實施、使用和部署這項技術。深度學習云平臺為AI機器視覺管理者指明了前進的方向。