距离第二批军团成立时间不到两个月，华为第三批军团也来了。

第三批军团横跨数字金融、能源、机器视觉等产业。

至此华为内部军团组织已达二十个，涉及数字金融军团、站点能源军团等二十个细分领域。

2022年5月26日，华为公司在深圳坂田基地A区举行第三批军团/系统部组建成立大会，华为创始人兼CEO任正非，华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟等高层出席大会，为军团授旗并讲话。

此前关于华为机器视觉以“唱衰”为主的传闻、谣言，也随之烟消云散，华为机器视觉，以军团之名，开创新的“天下”。

华为机器视觉军团的决心

根据华为“心声社区”公众号发布的视频内容来看，华为这次公布的第三批五个军团/系统部分别是：数字金融军团、站点能源军团、机器视觉军团、制造行业数字化系统部和公共事业系统部。

华为机器视觉，曾被业内人士称为安防行业的“王炸”。一出世，便掀起风云无数，誓要与安防界的龙头企业海康威视、大华股份和宇视科技一绝高下。

如今，承载华为计算机视觉算法及AIoT主要能力的机器视觉团队成功“进阶”至军团行列。

这就意味着，机器视觉这一业务板块将被华为公司提升至一个全新的高度。

早在两年前，华为就对机器视觉业务进行过完整的业务描述：

2018年，华为正式成立智能安防产品线，发布人工智能战略。

2019年，发布了“2+4+N”智能安防业务战略，用软件定义摄像机，智能安防平台全面升级，并发布HoloSens全新品牌，诠释全息感知的定位；

2020年，华为HoloSens战略升级，将智能安防更名为机器视觉，并发布安防分销市场的四大产品。

不难理解，核心就是做到以机器视觉作为“万物感知入口、行业数字化抓手、智能世界的眼睛”。

段爱国曾表示，“华为机器视觉未来的打法跟海康、大华、宇视等企业是不同的，战略归为两个词：平台+生态。坚持有所为，有所不为，严守自己的边界，做自己最擅长的东西。”

华为机器视觉正在从偏终端硬件，逐渐走向“生态+平台”。

此次华为机器视觉军团的高调成立，让大家看到了华为机器视觉布局智能感知的决心。

透过华为军团看机器视觉之变

《壹观察》认为，全球机器视觉领域并不缺乏巨头行业，但在中国市场，更多呈现出公司数量多、规模小、业务壁垒复杂的状况。

华为机器视觉完成战略、组织架构与生态的升级，不仅仅是自身业务与商业模式的一次跨越，更是中国机器视觉领域渠道的一场变革起点，对于中国千行百业加速走向智能化转型也是一大利好。

当然，这也让我们对国内机器视觉行业充满了更多期待。

在机器视觉领域，尤其是视觉分析软件，被誉为机器视觉“大脑”，负责视觉感知与理解，实现执行控制、图像采集、图像分析与处理、业务计算、显示等重要功能，实现视觉信息处理功能。

而机器视觉软件先后出现四种主流软件平台，发展经过了四个阶段：

基于图像算子的视觉开发软件：针对某个特定的生产步骤，集成光源、IO、相机 等外设，对采集到的图像进行多算子的处理，最后产生图片供显示，产生状态、 数据，其中以 Halcon、OpenCV 为代表，缺点是成本较高、人员技术要求严格；

基于算法组件的视觉软件平台：是将一个或多个算子，封装成具备某种综合功能的组件，并提供可运行时动态组合 各组件功能的软件，典型代表有康耐视的 VisionPro、凌云光的 VisionWare、海康的 VisionMaster等；

基于组态思想的视觉开发平台：以灵活多样的组态方式提供良好的用户开发界面和简捷的使用方法，提供软硬件的全部接口进行系统集成， 以基恩士的 CV_X 软件库为代表；

目前主流的基于云端计算的视觉平台：该平台还处于发展过程中，以构建场景互联的工业云平台为目的，实现更大范围的智能工厂生产系统集成。典型代表有矩视智能低代码开发平台。

矩视智能低代码开发平台融合了深度学习算法，2D/3D视觉，SaaS工具和aPaaS模块化组件。平台已完成图像采集、图像标注、算法开发、算法封装、应用集成的完整开发工具链，通过数据驱动，实现工具间的自由组合，将开发效率提升10倍以上，颠覆了传统的项目定制开发模式。针对工业等传统行业的上千种应用场景，为视觉、软件、电气、结构等工程师降低开发门槛，帮助他们高效协同开发机器视觉应用。

不得不说，技术升级带来的降本增效，是机器视觉行业发展的核心驱动力。

从机器视觉发展看未来行业趋势

详细来看，机器视觉的未来发展将会呈现以下几大趋势：

趋势一：“媒介革命”，万物“元”化

随着产业元宇宙的兴起，产业元宇宙将会“元”化万物，将现实世界中的万物元宇宙化，虚实结合，消除边界。

“元”化不只是将现实世界的实体在虚拟世界中数字孪生，同时，也将数字孪生的模型与现实实体结合，建立链接，现实和虚拟共同构成完整的元宇宙。

一方面，当把线下工厂数字孪生到产业元宇宙中后，需要保证数字孪生的实时同步，即线下工厂的任何变化都要实时同步到线上数字孪生模型中，并在全球范围内实时保持一致。另一方面，也需要保证高精度的厘米级同步，实现线上和线下的完美复刻，打破物理空间和数字空间壁垒，推动数字经济与实体经济深度融合。

趋势二：“模型流水线革命”，人工智能模型工厂

未来，中国将从算力强国发展为科研强国和产业强国。超算中心作为重要基础建设赋能人工智能模型的自动化生产，就像当年福特汽车流水化生产线一样，人工智能也在打造AI模型自动生产线，快速打造出大批次、低成本、高效率、长尾场景规模化的AI模型。

矩视智能科技以AI算法、大数据、云计算等为基础，搭建2D视觉、3D视觉、低代码开发平台、视频开发平台等，共同组成矩视智能AI大装置。

在智慧城市、智慧工厂、智慧生活、智能能源的产业创新实战中，矩视智能表现出优异成绩，相对于行业耗时数周的模型生产时长，我们的研发与工程团队将开发时长大大缩短。

趋势三：“AI+”赋能百业，感知万物

从基础科研，到各类生产制造产业，再到广泛的社会治理、社会发展等领域，利用“AI+ ”赋能各行各业，视觉感知万物，虚实融合一方面推动实体产业创新增速，另一方面反向助力AI技术创新进一步满足实体产业最真实的痛点需求。

在“AI+医疗”领域，针对“老药新用”临床前研究，在覆盖238种药物和561种细胞系的公开数据集上，实现了对抗癌药在临床前试验环境下测试药物敏感性、寻找肿瘤中调节药物反应的新基因等的精准预测。

在“AI+城市治理”领域，针对城管执法、环保监测、河道治理等城市治理工作，基于0.5米高分辨率卫星影像，升级到AI智能识别与提取，数秒内即能全方位掌握大区域空间地理信息要素变化，提升了区域用地规划、环境综治能力。

在“AI+工业”领域，利用安装在巡检车上的高清摄像头，拍摄架空电缆接触网的照片。传统模式耗费大量人力检查照片中的细节缺陷，1天平均检查2.5公里电缆，而AI算法检测运营效率提升20倍。

当前的机器视觉正如2012年的云计算市场一样，基建先行、创新提速、前景广阔。

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