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2、GPT大模型与工业领域视觉结合的可能性如何？风险与挑战有哪些？

3、经过多年发展，3D视觉规模不是很大，但是“价格战”明显已经开始了，这是一种进步吗？

4、在视觉产业链当中，当前在环节实现国产替代？哪些部件是国产替代的重点？

5、机器视觉未来短期、中期和长期的技术走向？

“产线应用”

富士康工业AI负责人卢锐：我们主要是做集成，线阵光、面阵光都集中在产线中，包括在电池段SMT的AOI也是直接借助厂商整个集成好的整台设备直接导入产线，我们不会对它做一些硬件上的改造，但是会在软件上面对它做一些优化。

“大模型”

海康机器人 机器视觉研发总监 邱波：大模型在检测效果方面表现优异，然而结合工业视觉应用就存在经济性问题。大模型耗电，对资源的消耗较大，仍需要针对性去做优化。

赛那德 CTO 王义山：GPT只是大模型的一种，开发出来的SAM更值得期待，有了SAM就不需要做数据标注，并且可以针对某一个行业做预训练。ChatGPT其实相当于已经完成了高中生或者本科生的通识教育。我们则可以根据业务问题做一些预训练，这样它就成了一个研究生，懂这个行业。具体场景下再训练，相当于一个研究生入公司前的入职培训。AIGC的生产力相当于零成本，边际成本非常低。

每个企业不一样，都要针对性定制，工程师还要现场调试，成本就会非常高。传统操作对工程师要求也不是很高，他只要懂我们公司产品，知道怎么部署、调整就可以。而现在可以通过大模型生成代码，人参与的工作会越来越少。提高人的效率，然后逐渐代替部分基础工程师。

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