ChatGPT的“聪明智慧”和“处事圆滑”,让我们更直观地认识到了人工智能技术的高速发展,这不由引起一众打工人的职场焦虑。
有人猜测,在图像识别和处理领域,人工智能将会在未来取代部分视觉工程师,阿丘的技术同学也苦涩地表示:“失业风险提升了。”
在与ChatGPT激烈讨论过后
结合TA的观点,这篇文章诞生了
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目前,
人工智能在图像识别方面的表现日益出色。
我们已经看到了一些成功的案例,比如在工业制造业的质检领域,人工智能已经可以胜任多项工作,比如:
随着机器视觉和深度学习技术的发展,人工智能凭借其强大的图像识别和数据分析能力,实现了更加高效和准确的质检,帮助企业提高良率,增加效益。
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然而,
视觉工程师的职责和工作范围远不止于此。
视觉工程师需要理解客户的需求,进行方案设计。与此同时,他们还需要考虑许多人工智能无法胜任的问题,这就需要工程师们具备丰富的专业知识和人类的智慧来完成这些任务:
系统设计和优化:对硬件和软件进行全面的设计和优化,包括相机选型、光源设计等;
问题诊断和解决:在短时间内迅速定位问题并给出解决方案,比如设备故障、数据异常等;
模型训练和迭代:利用深度学习算法训练和优化人工智能模型,提高其准确性和鲁棒性,从而提升质检效率。
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因此,
人工智能无法完全取代视觉工程师的角色。
相反,人工智能和视觉工程师将会是良好的合作关系,能够帮助视觉工程师更高效地完成一些重复性的任务,节省时间和精力,从而使他们专注于解决更加复杂的问题。
在未来,人工智能技术的发展将会拓展视觉工程师的工作领域和技术范围,工程师们可以更加高效地开发和优化自动化的质检系统,进一步发挥他们在质检领域的专业技能和实践经验。
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