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日前，中国工程院院士邬贺铨在中国移动第四届科技周的“工业视觉技术分论坛”上表示，现代工业转型的重心已从企业管理、消费端、需求侧和交易环节的数字化转型，转向价值创造源头的生产端、供给侧和创新制造环节的数字化转型。
邬贺铨提出，工业视觉技术是这一转变的关键支持因素。基于传统的制造支持体系，工业视觉技术融入了视觉感知设备、大数据模型、互连互通、边缘计算和智能分析等能力。这种技术将传统设备和视觉技术深度融合，实现了生产工具的智能化变革，提高了生产效率并增强了安全性，从而推动了国内垂直行业的数字化转型。
在介绍工业视觉应用时，邬贺铨提到了视觉数据采集、数据建模、模型部署和管理以及模型效果评估等多方面的技术。然而，由于工业场景的个性化和特异性，工业视觉应用面临着一些挑战，例如数据采集难度大、环境限制、覆盖不足、现场干扰以及精准行业知识图谱生成困难和工业视觉模型可解释性不强等问题。
邬贺铨指出，目前工业视觉应用与生产流程的实时结合还不够紧密，效率成本仍有待改善。他表示，工业视觉要从少数行业个别场景的试点应用扩展到全行业全场景的深度应用，还需要产学研各界的紧密合作，以尽早实现各项工业视觉技术、工业机理以及IT/CT/OT等技术的深度融合，推动工业应用的智能化发展，并使工业视觉产生价值的乘数效应。
同时，邬贺铨认为在低码率视频编码、视频与其他感知技术的结合、群智协同、AR合成和场景迁移学习等方面还有很大的创新空间。他强调需要进一步加强跨领域合作，与垂直行业更紧密地结合，通过技术创新与标准化推进，推动工业视觉技术的发展和应用拓展。
