物流巨头翟学魂重磅发声：当前机器人产业存在泡沫，绝大多数视觉识别竟可有可无？

于2024年5月的硅谷科技峰会现场演示环节，无人驾驶卡车在加州公路上开展真实路测，计算机视觉系统精准识别出路面突发障碍物，且自主性地完成紧急避让，此场景致使行业对机器视觉应用落地进行重新评估 。

视觉技术演进路径

特定场景局限着传统算法的识别能力，2023年量子计算研究所公布的实验数据表明， 早期系统识别物体类别不超过三种，当前基于神经网络的视觉模型在ImageNet测试中的识别种类达万级以上，把识别准确率从十年前的72%提升到了98%。

技术上的突破致使成本结构产生变化，据华为云2024年第一季度报告所示，企业在部署图像识别系统时的研发投入，与同比情况相比降低了67%，行业的焦点从基础算法的开发转入到场景适配的优化方面，而这一点直接在资本市场针对AI初创企业的估值模型调整当中体现出来了。

物理大模型实践探索

斯坦福大学李飞飞团队启动的物理交互大模型项目引发关注，这个项目在2024年初开始，它致力于建立起数字世界跟物理世界的映射关系，在物流仓储场景已经完成了初步验证，物流行业因为作业环节跟实体空间高度关联，所以成为了该技术的首批试验田。

有人在近来举办的世界人工智能大会上表明，身为行业专家，指出现存技术还尚无办法为具备人形的机器人那复杂的运动控制提供支撑。波士顿动力公司新近发行的机器人测定视频里面呈现，其处在并未规整化的环境期间的动作做出反应所消耗的时间依旧多于人类基准线3.7秒。

机器视觉应用现状

制造业现场调研得出的数据显示出这样一个情况，那就是当前所安装的视觉检测系统，在实际产线当中的启用率仅仅只有35%。有着汽车焊接工艺检测的案例表明，传统的传感器方案，在部分场景之下体现出来的稳定性，是超出视觉方案的。而这所反映出来的是，机器视觉对于工业场景存在的替代价值，很有必要重新对其进行评估 。

2023年亚马逊物流中心运营报告表明，其中分拣机器人针对异形包裹而言，识别错误率竟然高达18%，而此情况致使行业把研发重点朝着转换为多模态融合识别技术这一方向改变了，技术瓶颈主要是在动态识别领域体现出来的。

硬件创新生态布局

深圳的硬件制造厂商，于国际消费电子展2024年期间，展示了多款端侧AI相关设备，这些设备针对视觉数据处理，运用专用芯片，把延迟时间控制在了毫秒级别，而这种将算法嵌入硬件里边儿的模式，当下正在形成为一种新的技术范式 。

统计显示投资机构发布的数据表明，2023年时全球AI硬件领域获取或得到了240亿美元的融资。当中面向垂直行业的专用设备方面的制造商其占比达到了73%，这一情况意味着市场对于特定场景的硬件解决方案持有看好态度。这些企业的用户规模一般在百万量级的时候就能够达成商业闭环 。

人机交互形态革新

在医疗教育范畴，新型交互设备收获突破，微软所发布的HoloLens3于手术导航系统里达成手势控制精度为0.1毫米，这般自然交互方式联合AI内容生成能力，正塑造新的硬件品类。

据市场监测数据显示，AI硬件领域目前并未呈现出垄断的格局状态。在2024年的第一个季度期间，全球范围内新注册的AI设备企业数量达到了470家之多，其中占据83%比例的企业一心致力于特定的应用场景方面。而这样一种呈现出分散化的态势情形，实际上是为那些具有创新能力的企业留存下了可供其发展的空间地域。

商业价值实现路径

由物流行业调研可显示出，技术供应商正把软件服务朝着硬件化的方向转变，G7物联所发布的AI秤重设备借助硬件去对算法服务进行封装，进而使得客户付费的意愿提升了45%，并且这种转变颇为显著地改善了企业的盈利的能力 。

实际案例表明，货运管理平台基于视觉技术的装载率识别系统让结算纠纷有所减少，其中减少幅度为百分之六十二，基于此货主企业把有关服务列入采购标准行列，而这种以结果作为导向的服务模式正朝着行业生态发起重塑态势。

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