AB传感器 1769-L37ERM 抗干扰能力强
1769-ADN | 1769-OB16 | 1794-IE8 | 1794-OV16 | |
1769-AENTR | 1769-OB16P | 1794-IE8H | 1794-OV16P | |
1769-ARM | 1769-OB32 | 1794-IF4I | 1794-OV32 | |
1769-ASCII | 1769-OB32T | 1794-IF4IXT | 1794-OW8 | |
1769-BA | 1769-OB8 | 1794-IF8IH | 1794-OW8XT | |
1769-ECL | 1769-OF2 | 1794-IG16 | 1794-PS13 | |
1769-ECR | 1769-OF4 | 1794-IH16 | 1794-PS3 | |
1769-HSC | 1769-OF4CI | 1794-IJ2 | 1794-TB2 | |
1769-IA16 | 1769-OF4VI | 1794-IM16 | 1794-TB3 | |
1769-IA8I | 1769-OF8C | 1794-IM8 | 1794-TB32 | |
1769-IF16V | 1769-OF8V | 1794-IR8 | 1794-TB3G | |
1769-IF4 | 1769-OG16 | 1794-IRT8 | 1794-VHSC | |
1769-IF4I | 1769-OV16 | 1794-IT8 | 1756-A10 | |
1769-IF8 | 1769-OV32T | 1794-IV16 | 1756-A13 | |
1769-IG16 | 1769-OW16 | 1794-IV32 | 1756-A17 | |
1769-IM12 | 1794-ACN15 | 1794-OA16 | 1756-A4 | |
1769-IQ16 | 700-CF220Z | 1794-OA8 | 1756-A7 | |
1769-IQ16F | 1794-ACNR15 | 1794-OA8I | 1756-BA1 | |
1769-IQ32 | 1794-ADN | 1794-OB16 | 1756-BA2 | |
1769-IQ32T | 1794-ADNK | 1794-OB16D | 1756-BATA | |
1769-IR6 | 1794-AENT | 1794-OB16P | 1756-BATM | |
1769-IT6 | 1794-AENTR | 1794-OB32P | 1756-CFM | |
1769-L30ER | 1794-IA16 | 1794-OB8 | 1756-CN2 | |
1769-L30ERM | 1794-IA8 | 1794-OB8EP | 1756-CN2R | |
1769-L31 | 1794-IA8I | 1794-OC16 | 1756-CNB | |
1769-L32C | 1794-IB10XOB6 | 1794-OE12 | 1756-CNBR | |
1769-L32E | 1794-IB16 | 1794-OE4 | 1756-CP3 | |
1769-L33ER | 1794-IB16D | 1794-OE4XT | 1756-CPR2 | |
1769-L33ERM | 1794-IB16XT | 1794-OE8H | 1756-DH485 | |
1769-L35CR | 1794-IB32 | 1794-OF4I | 1756-DHRIO | |
1769-L35E | 1794-IB8 | 1794-OF8IH | 1756-DNB | |
1769-L36ERM | 1794-IC16 | 1794-OG16 | 1756-EN2F | |
1769-OA16 | 1794-IE12 | 1794-OM16 | 1756-EN2T | |
1769-OA8 | 1794-IE4XOE2 | 1794-OM8 | 1756-ENBT |
AB传感器 1769-L37ERM 抗干扰能力强
华为盘古CV泛化应用已有产业化实践
华为盘古CV大模型已泛化应用于工业、物流、设计等多领域。
盘古大模型包括L0（基础大模型）、L1（行业预训练大模型）、L2（推理模型）三个层级，模型仅用一次预训练，在基础大模型之上进行泛化复制和下游任务微调，共包含CV、NLP、科学计算三类。
其中盘古CV大模型可以应用于工业质检、物流仓库监控、时尚辅助设计等领域，具有的泛化能力、高效样本筛选能力，可以节省80%以上人力标注代价、小样本/零样本能力、低门槛AI开发等优势。
模型可应用于铁路TFDS开发方案，基于先验模板匹配进行小样本故障定位识别，准确率高达98%-99%。
在智能矿山领域，模型可覆盖矿山采、掘、机、运、通等主业务，将井下安全事故减少90%以上。
多重因素推动机器视觉市场需求快速提升
从长期来看，未来人口老龄化及劳动力价格上涨将带来机器替人刚需，机器视觉设备将逐步代替人工。
从中期来看，机器视觉下游应用广阔，渗透率持续提升。
3C 领域有终端客户对机器视觉需求从手机扩展至平板、耳机、手表等；
锂电领域除搅拌外，在涂布、辊压、卷绕、入壳等各工序都有机器视觉应用，且视觉技术同样适用于 4680 等新电池；
半导体、光伏等领域的晶圆缺陷检测设备、光伏硅片分选设备等需求提升显著。
从短期来看，制造业固定资产开支回暖、国产替代加速，将加速机器视觉设备需求释放。
依据中国机器视觉产业联盟数据，预计未来市场规模保持 25%增长，25年突破390亿。
结尾：
机器视觉和人工智能的融合，在技术研发和创新方面具有许多潜在的优势，但也带来了一定的风险和挑战。
例如技术实现方面存在系统性能的不稳定、数据质量的不一致等问题，在技术研发和创新风险需全面思考。
AB传感器 1769-L37ERM 抗干扰能力强
