2025，70%。
AI搭档边缘智能，英特尔视觉能力推动焊接工艺智能化
随之以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮发展，基于AI的机器视觉技术已被广泛应用于工业自动化生产领域，视频数据的体量更大，蕴含的价值也更高。
二是焊接过程中的风险长期积累可能会对工人的身体健康带来不小的危害，也会带来人员的不稳定性。
过往的焊接行业过于传统，严重依赖人工，信捷视觉部门产品总监覃高鄂评价道：“我们常常开玩笑说，整个传统的中国制造，其实是70、80这一代付出了很多关节手指。”
新方案以一系列基于英特尔架构的产品为基础，融合了视觉相机、边缘服务器以及焊接机器人等部件，通过对焊接件的 3D 识别与定位，实现了工业级焊接视觉识别与引导自动化。
通过工业智能相机与视觉处理平台相互配合，构建起焊接系统与曲面器件之间的 3D 空间模型，进而打造焊接机器人持续、稳定和高速的焊接能力。
但 3D 模型的应用也带来了更大的数据量和计算需求，不仅需要智能相机具有更强的视频采集、I/O 以及预处理性能，也要为视觉处理平台配备强有力的软硬件基础设施。
在视觉采集端，为了高效采集和预处理 3D 扫描过程中生成的点云数据，信捷电气智能相机搭载了低功耗、低发热的英特尔®凌动处理器以及具有强大并行计算性能的英特尔® FPGA。
在边缘服务器中，信捷电气同样为视觉处理平台选择了拥有卓越计算性能的英特尔® 酷睿™ i5/i7 处理器。这一系列处理器能从 BIOS 层面和操作系统层面针对实时计算进行了大量调优，能进一步提升自动焊接过程中，机器视觉引导的响应速度。
同样，除硬件基础设施外，OpenVINO™工具套件也被引入方案中，它还有着丰富的通用 API 接口，能方便地部署在各类基于英特尔®架构的硬件设备，有效地提升系统部署的灵活性和扩展性。
漆黑矿井之下，机器视觉守护工人安全
采矿也是一个关系民生、安全要求高的传统行业，在此，机器视觉有了用武之地。在《与时偕行》中，在山东一处煤矿，下到距离地面几百米的矿下是工人们的工作日常。矿下的视觉环境条件差，增大了工人们的作业风险。
