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      自动化产线中的视觉应用保持了高速的增长，大大的推动了工业智能化的提升。2016年前，工业视觉应用的绝大多数都围绕“产品质量检测”主题展开。从替代人工出发，过渡到提升产品质量稳定性。2016年后，工业3D视觉技术得到了前所未有的发展和市场教育，以“赋能自动化”为主题落地应用。截止到现在，工业视觉的应用得到了广泛的普及。但由于算法和算力的限制，针对自动化的“生产过程检测”需求，仍未得到满足。未来数年，将开启一个新的工业视觉应用门类，以“生产过程监测”为主题，运用视频AI理解技术手段，自动检测生产过程中的异常事件。

边缘端视频理解，解决生产过程检测

• 过去的数十年，自动化产线中的视觉应用保持了高速的增长，大大的推动了工业智能化的提升。
• 2016年前，工业视觉应用的绝大多数都围绕“产品质量检测”主题展开。从替代人工出发，过渡到提升产品质量稳定性。
• 2016年后，工业3D视觉技术得到了前所未有的发展和市场教育，以“赋能自动化”为主题落地应用。
• 截止到现在，工业视觉的应用得到了广泛的普及。但由于算法和算力的限制，针对自动化的“生产过程检测”需求，仍未得到满足。
• 未来数年，将开启一个新的工业视觉应用门类，以“生产过程监测”为主题，运用视频AI理解技术手段，自动检测生产过程中的异常事件。
• 工业自动化生产的过程是循环、标准且可预测的，但期间发生的异常事件，不论在时间或空间上都无法预测，导致无法提前设定检测内容。
• 近些年，随着AI芯片和轻量化模型的发展，AI技术成本大幅度下降，使其在工业过程检测场景的应用落地带来可能。
• 开发了0代码的端到端 SAIP、SVAP 和 SEDC 软件平台，结合 EventCAM 和 EventNAS 软硬一体化产品，实现低延迟、高准确、简操作的过程检测系统，完善的软硬件工具链助力用户可在短时间内完成部署落地，大大的降低了使用难度，扩大了应用行业范围。