在科里科氣的合肥，醫(yī)護人員拿起手機掃描市民安康碼，15秒內就可完成一次核酸采樣。這就是胡雪蘭團隊在支持的合肥市區(qū)域核酸檢測系統(tǒng)，高效的數(shù)據(jù)采集、清晰的閉環(huán)流轉讓大規(guī)模區(qū)域核酸檢測工作變得更為便利。平臺上線以來，累計檢測超過6000萬人次，在一輪又一輪的疫情實戰(zhàn)中打出了一個又一個漂亮仗，用大數(shù)據(jù)與病毒賽跑，堅固了疫情防控的城墻。

說起近期的工作，胡雪蘭印象最深的就是4月17日的合肥突發(fā)疫情應急處置實戰(zhàn)演練“雨前行動—2022”?！斑@次行動，我們前后端相繼拉通超60人，輪流排班，保證24小時不間斷地為行動提供保障支持。模擬疫情情況下的工作方式和狀態(tài)，隨時應戰(zhàn)?！痹陔S后的實戰(zhàn)中，團隊繼續(xù)奮戰(zhàn)，持續(xù)為持續(xù)為全市區(qū)域核酸采集點提供24小時不間斷的后臺技術服務?！拔覀兌枷霝檫@場疫情攻堅戰(zhàn)做點事，讓合肥疫情早點結束?！?

胡雪蘭只是智慧城市建設進程中，千千萬萬勞動者的縮影。正因為無數(shù)胡雪蘭們的努力，讓我們可以更高效的進行疫情防控，更好的建設和守護我們的家園。

“喂，您好，我是肥西縣疫情防控指揮部的工作人員，為了更好的進行疫情防控工作，有幾個問題需要跟您了解一下，首先請問，您現(xiàn)在在合肥嗎?”

最近很多居住在合肥市肥西縣的居民都收到這樣的電話，這就是智能語音呼叫系統(tǒng)，這個系統(tǒng)在此次新冠疫情攻堅戰(zhàn)中發(fā)揮了重要作用。通過聯(lián)合當?shù)卣?、社區(qū)和運營商，利用人工智能語音識別技術和智能語音機器人，快速對居民核酸檢測情況進行數(shù)據(jù)收集和管理。目前已經在多個城市落地實施，10個小時完成100萬個電話隨訪，助力政府部門高效無接觸地開展疫情信息排查工作，為社區(qū)工作人員減輕了大量工作負擔。

在這次上海疫情中，魯飛洋所屬的智慧醫(yī)療團隊和上海聯(lián)通成立了專項攻關團隊，根據(jù)實際需求進行智能語音機器人的話術設計，利用智醫(yī)助理輔佐相關的防疫、戰(zhàn)疫行動，48小時完成“智能語音機器人”上線，全面參與新冠肺炎疫情基層群眾的篩查和防控工作中。

2013年起，國家陸續(xù)發(fā)布相關政策與規(guī)劃為機器視覺行業(yè)提供支持。2016年發(fā) 布的《智能制造“十三五”發(fā)展規(guī)劃》，提出十大重點任務，加快智能制造裝備發(fā)展并推動重點領域智能轉型。發(fā)展規(guī)劃為高端裝備制造和自動化生產的發(fā)展提供大力支持，而作為配套設備的機器視覺產品需求也逐漸增加。

2019年發(fā)布的《加快培育共享制造新模式新業(yè)態(tài)，促進制造業(yè)高質量發(fā)展的指導意見》，提出要求支持平臺企業(yè)積極應用人工智能技術，發(fā)展智能檢測功能，不斷提升制造全流程的智能化水平。

機器視覺技術為智能檢測提供便利，提高效率及降低人工成本。隨著行業(yè)的發(fā)展，客戶了解到機器視覺技術的應用廣泛、增效降本等有利因素后，機器視覺在各行業(yè)的滲透率逐漸提升。

2015-2018年，中國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模增速較快，維持在40%以上。根據(jù)中商產業(yè)研究院預測，2020年中國機器視覺市場規(guī)模為115億元，同比增速 11.65%。2015-2020 年復合增長率為 37.97%，較全球機器視覺行業(yè)2015-2020 年復合增長率高24.31pct。

根據(jù)CB Insigh數(shù)據(jù)，2020年，中國已成為繼美、日之后的全球第三大市場。

如何產業(yè)鏈掘金

機器視覺系統(tǒng)的成功取決于所用的關鍵組件。

機器視覺行業(yè)產業(yè)鏈中，上游硬件部分包括光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像處理器、圖像采集卡;軟件包括圖像處理軟件和底層算法。

中游為設備制造商與系統(tǒng)集成商。

下游應用廣泛，包括半導體、汽車、包裝、醫(yī)藥、工業(yè)機器人等行業(yè)。

在機器視覺產品中，上游軟硬件共占總成本的80%，分別占比為45%、35%， 組裝集成和維護分別占總成本的15%、5%。因此，產業(yè)鏈上游是整個行業(yè)附加值最高的環(huán)節(jié)。

無論是從人工智能頂尖技術人才的選拔，還是從掌握人工智能核心技術的企業(yè)爭奪上，都??可以看出，人工智能的又一高潮正在來臨。由于人工智能領域眾多科技巨頭的布局和開源，現(xiàn)階段人工智能的進入門檻已經逐漸降低。隨著人工智能技術的進一步發(fā)展，這個進入門檻將不斷降低，這也降低了越來越多的企業(yè)進入人工智能領域的難度。

但是，這也使得未來幾年，企業(yè)要想在人工智能領域取得進一步的發(fā)展，就必須在專業(yè)領域的智能化應用上繼續(xù)發(fā)力。事實上，對于人工智能企業(yè)來說，無論是專業(yè)領域還是一般領域，都需要重點關注基礎層、技術層和應用層的基本結構?；A層更多的是提供基礎資源支持，主要由計算平臺和數(shù)據(jù)工廠組成。技術層主要基于不同類型的算法構建模型，從而形成多種可以應用的有效技術。