机器视觉-智能视觉-缺陷检测-瑕疵检测-包装检测-尺寸测量系统-解决方案-欣维视觉科技有限公司1奋战三个月 落下帷幕完美收官&&[]经过近三个月的奋战，我们的智能云镜横评，终于落下帷幕，完美收官。前后我们对12款参评产品，进行了从安装过程（安装难易程度，专用支架是否与车型完全匹配），到基本功能（屏幕触控、镜面防眩目，语音控制，音乐播放，天气预报，FM发射，蓝牙链接，蓝牙通讯，WiFi热点分享，与智能手机互联，停车监控，移动侦测，重力感应等等），再到各种路测（记录仪拍摄视角实测，记录仪拍摄路测，导航电子狗路测，ADAS功能路测等等），一直到高低温老化箱测试。（我们测试的温度是高温70℃，低温零下10℃各8个小时的恶劣环境对智能云镜的考验）。清一色的以“镜”示人12款参评品牌你都认识吗？&&一路走来我们经历了夏日的酷暑骄阳，直到秋日的秋高气爽，我们的评测编辑见证了智能云镜的各项功能的优劣。为广大用户提供了可以实实在在参考的智能云镜测试数据，“人无完人，金无足赤”智能云镜产品也是一样的，它们也有不完美的地方，下面我们就为大家总结一下，智能云镜的优劣，希望能为大家淘到满意的产品提供帮助。2虽然专车专用支架 但不能尽如人意虽然专车专用支架&但不能尽如人意&&此次我们云镜横评的12款产品除了两款便携式的智能云镜，其他10款都是专车专用支架安装的，讲原车后视镜卸掉，直接替换安装到汽车前风挡上，这样做的优点是，安装上比较好看，保持原车风貌，云镜不开机的状态下，看不出替换成了智能云后视镜了。不开机的状态看不出替换了智能云后视镜&&凡事都有两面性，有优点肯定会有缺点，这样做安装比较麻烦，必须有专业人员操作，少了直接绑到后视镜的方便，再就是有的专车支架考虑的不周到，支架长度不够，导致原车后视镜装饰板遮挡摄像头拍摄，有的遮挡很小一部分，有的遮挡了50%，就是相当大的拍摄损失了。永盛杰智能云镜视频截图分析镜面防眩目不是“万金油”&&&所有云镜都宣传有防眩目功能，但防眩目功能不是“万金油”，防眩目功能过滤掉后车灯光的同时，也降低了后视镜的正常镜像，在光线昏暗的夜晚，这样反而不利于驾驶安全。一般是蓝镜防眩目记录仪拍摄视角太小了不好，太大了也不好&下面是我们根据实际测量出的数据，计算出的每一款云镜的视角，是由高到低来排列的。12款智能云镜实际测量的视角&&经过测算，12款云镜的行车记录角度最大的是123.72°，最小的87.06°，而大多数云镜产品的视角在100°到120°之间。笔者以为拍摄视角120°为佳，拍摄范围较广，画面还原度高，画面边缘的畸变情况轻微，不会影响视频失真。3智能后视镜的控制主要分两种智能后视镜的控制主要分两种&&一种是屏幕的多点触控，这种控制方式对驾驶者来说，一个是不太方便，再就是非常不安全，尤其是在驾驶过程中。这种触摸控制也会使后视镜变成指纹收集器，让后视镜变的模糊不堪。镜面是天然的指纹收集器尽量少用触控&&一种是语音控制，所谓厂家宣传的语音语义控制，人机交互，对于大城市的人们，都在讲普通话，这样的控制不在话下，问题不会太大，偶尔会出现“不听话”的状态。但是到了方言区，那可就悲剧了，会让云镜和使用者都会错乱的。用普通话语音交互是没问题的&&综上所述，智能云镜的这两种控制方式各有优缺点，多点触控可靠性高，但不适合驾驶员操作，后视镜也容易变成指纹收集器；语音控制虽方便，但是先要练好普通话，这倒是有利于普通话的普及了。4无网络不可谓“云镜” 智能就更无从谈起无网络不可谓“云镜”&智能就更无从谈起&&云镜的“云”是需要网络来实现的，没有网络就不可谓“云”了，现在智能云镜的网络最低的也是3G数据流量SIM卡，首年的费用都是买云镜是经销商送的，其实是羊毛出在羊身上，那么智能云镜的优缺点立现，给人们带来快捷网络的同时，还会产生后期的二次数据流量消费。这是其中一款云镜的流量卡激活不够成熟的ADAS系统&&此次云镜横评过程中，ADAS安全驾驶辅助系统，主要包括车道偏离预警、前车碰撞预警，另外有的云镜具备驾驶员疲劳提醒（有的是累计驾驶时间提醒，有的是利用感应器，扫描驾驶员的瞳孔来判断驾驶员是否疲劳驾驶）。由于云镜上摄像头的清晰度不够高，ADAS系统不是很成熟，打开此系统导致云镜报预警很频繁，让驾乘人员不胜其烦，还好这个功能可以关掉。云镜的ADAS系统可以关掉岂能尽如人意&但求满足需求&&还是那句话“人无完人，金无足赤”，岂能尽如人意，但求能满足您的需求，每个品牌的产品都不会尽善尽美，但是每个品牌都力求做到每款产品系统稳定，能满足您的需求的产品就是好产品。
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测量技术新突破，高精度大尺寸测量不再是梦
& & 对机器视觉几何尺寸测量来说，其测量尺度正在向两个极端发展：小尺寸测量和大尺寸测量。小尺寸方向正在进行微米测量和纳米测量的研究与应用。大尺寸测量主要指几十厘米到米范围内物体的空间坐标（位置）、尺寸、形状、运动轨迹等的测量，而且大尺寸测量越来越趋向于高精度测量。大尺寸测量经常使用的仪器有：&& &&& &三坐标 & & & & & & & & 经纬仪 & & & & & & & & & 激光扫描仪& & 上面的测量仪器虽然都可以解决大尺寸方面的尺寸测量，但是在仪器体积、测量稳定性、精度方面远远无法满足高精度大尺寸测量要求。那我们有没有什么技术可以让测量精度达到小尺寸测量，但是同时能够对大尺寸物件进行尺寸测量呢？答案是肯定的，欣维视觉新开发的图像拼接技术成功的解决了上述难题，并且成功应用在大尺寸手机外壳尺寸测量上，具体如下：& & & &&& &&视觉系统先分别对手机壳进行6次取图，然后通过欣维视觉开发的图像拼接技术，把6附图片拼接成一张整图，在整图里面对相关尺寸、位置等进行测量。& &&此技术可以广泛引用在电子产品外壳尺寸测量，例如电脑、平板电脑；同时也可应用在大型机械加工件尺寸测量方面，例如汽车零部件里面相关部件位置度测量等。
(来源：西安欣维视觉科技有限公司)
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万深检测公司致力于顶尖智能视觉检测，是一家集研发、销售、服务为一体的国家高新技术企业。
公司以产品研发为核心驱动力，以自主研发结合高校合作的模式，已拥有多项发明专利和国家软件著作权。
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砥砺前行十余年，作为国内视觉检测行业的领军企业，万深检测将以提供全球领先的检测技术为己任、以客户的需求为核心，与时代发展同步，提供检测更精准、操作更便捷的产品和服务。 []深访数十家智能医疗公司：4方向为AI最早落地技术
在医疗数据标准化、共享化尚未成熟的今天，个性化精准医疗等领域必定在相当长的时期内无法实现。然而，影像识别等辅助性诊疗工具由于深度学习算法及影像数据标准化的支持，或将成为最早一批落地的技术。
本篇基于Xtecher研究院对数十家智能医疗公司的访问形成。
作者｜小生生
编辑｜甲小姐、欧拉拉
网址｜www.xtecher.com
微信公众号ID｜Xtecher
无论寒暑秋冬，如果有哪个地方终日人满为患，那可能是各地区的大医院。目前国内看病难、看病贵、医患关系紧张早已不是一朝一夕的难题。问题背后，巨大的利益链关系与紧张的医疗资源都是亟待解决的问题。
“医改”年年是热点词，却年年令人无奈，“互联网+医疗”推行至今，医改收效微乎其微。如今，能否通过人工智能+医疗助力变革，成了群雄逐鹿的新浪潮。
2014年，陈宽在芝加哥大学攻读博士学位，此前他接触到医疗影像领域并发现国内医疗资源严重不足的问题，尤其体现在放射科医生超负荷工作方面。涉足机器学习领域的陈宽意识到，若将深度学习与医疗影像结合，做出一个影像识别系统，或将降低医生工作强度。同年陈宽休学回国，创办推想科技，专注医疗影像诊断。
两年后，另一位创业者彭志勇从GE Healthcare（通用医疗）离职，创办了微至云动，致力于医学影像在互联网时代的应用。
彭志勇有10年以上PACS（影像归档和通信系统）研发经验，在业界深耕十多年后，他感到外部时机成熟，并判断医疗影像会在应用方向有新的突破。
不仅上述两位，越来越多的创业者涌入智能医疗领域，希望通过人工智能对医疗数据的解读、处理，帮助病人进行自我管理，辅助医生进行决策，缓解医疗资源的紧张。
根据方正证券今年发布的互联网医疗报告显示：尽管目前安防和智能投顾是人工智能最火热的应用领域，但人工智能或将在医疗领域率先落地。O'REILLY最新报告显示：人工智能将在决策支持、医疗系统设计、患者自我管理、人口管理等领域带来革新。
应用场景：四大方向或将最先落地
人工智能将如何改变传统医疗？
Xtecher研究院认为，四大方向或将最具商业落地前景：
方向一：决策支持——医学影像识别系统，是目前最有可能率先落地的应用。
微至云动CEO彭志勇告诉Xtecher：影像的数据化是所有医疗数据标准化做的最好的一个子类别，这也许会是人工智能在医疗领域最早技术落地的垂类。
目前，国内医院多数仍使用影像胶片，且医院间系统不通，病人转诊须重新拍片，不仅对患者不便，且极大浪费了医疗资源。若能把患者影像资料整合，让医生随时查阅，将会给医生和病人带来极大便利。
行业存在痛点，而技术可能带来革新。
彭志勇团队推出的微云影像，通过DICOM HTML5 Viewer v2.0技术，提供包括医学影像的接入、存储、调阅的公有云SaaS服务，让医生可随时通过电脑在线访问患者的影像资料。
初期，医生并不相信WEB产品可以做到和胶片一样的体验，但随着应用的深入，医生不仅对产品表示满意，更对产品功能提出了新的需求，例如：希望多帧文件可以导出成视频等偏门需求。目前，微云正投入大量时间完成医生提出的新需求。
与医疗影像在线阅览形成互补的是诸如推想科技所做的智能医疗诊断系统——通过大量学习过去的影像数据，对医疗影像进行分析并协助医生诊断。
推想科技创始人陈宽告诉Xtecher：医学影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科医生是医疗行业最短缺的人员之一。最近一轮人工智能技术爆发的核心——深度学习，正好最擅长分析影像类数据。基于此，使得影像识别技术成了最有可能在医疗领域率先落地的技术。
推想科技还表示，此前一家医院心胸组使用了他们的辅助诊断系统，不久后医院骨肌组也提出了安装诊断系统的意向。
方向二：医疗系统设计——从治疗过程到医疗保险的全过程，通过人工智能对数据的分析，实现分级诊疗，提高护理成果降低成本，发现骗保等不良行为。
一旦能够建立起个人电子档案，就可通过深度学习构建相关的健康诊疗模型，对病人过往数据进行分析，从而诊断与合理用药。例如：治疗同一个患者可使用多种品牌药物，但哪种最有效？医生往往无法确定。一旦通过智能系统，就可通过历史数据判断个体从第一次患病到如今服用哪种药物更为适合，避免了多次就医的可能，降低看病费用，提高就医效率。
目前国内多数患者相信大医院权威，即使小病也涌入大医院，造成医疗资源的浪费。建立个人档案后，能够通过健康诊疗模型对病人数据的分析，配合社区全科医生，形成分级诊疗，让患者养成小病在社区医院解决的习惯。
同时，通过智能系统的预测，可获知各时段病人峰值情况，及时作出部署，建议病人分时段诊疗。
此外，不少医疗机构存在通过和参保人“合作”采取“挂床”住院、“借证”住院、“开大处方”等违规操作，大量医疗资金被套取，而部分民众却仍看不起病。
对此，负责智慧医疗化的软通动力副总裁、医疗信息化评审专家李宇尘告诉Xtecher：通过人工智能对大数据分析，可以优化医疗流程，对医保进行监控。
通过对医保卡及医院床位挂钩、用药监控、大数据比对等手段，可及时发现不良数据，对违背逻辑行为进行预警，对业务相关的费用进行监控管理，使资金流向与参保人员紧密结合。举例来说，正常情况下，大部分患者一年生病次数应该会趋于稳定水平。通过人工智能对医疗系统的监控，一旦发现某个患者就医次数、用药量异常，便可及时提出预警。再由人工介入调查，可极大降低人工成本，减少医疗资源损失。
方向三：患者与人口管理——通过风险识别，患者可进行自我管理；相关部门可及时对地区疫情作出响应。
随着人工智能技术的发展，医疗可穿戴设备也将助力患者的自我管理。
蓝色传感CEO黄涌告诉Xtecher：设备的小型化、智能化，有助于患者低成本地监测自己的健康。患者无需住院，不必耗费时间排队等候，即可了解自身疾病情况。
例如，血糖情况需在长期连续的时间内进行监测，若中间断掉，则数据将不利于医生的诊断。而此类患者，通过医疗穿戴设备即可持续积累血糖、血压等数据。但目前来看，可穿戴设备能否做到医用级的精度，以及能否通过医疗审查取得资质，还是一个巨大的挑战。
人口管理方面，通过对医疗数据的收集与充分利用，能够整合患者如血液检查、组织样本、每年度治疗等信息。一旦数据达到一个足够的临界值，可由算法得出模型，对各地区人口患病情况进行监测，对某些具有传染性疾病的地区提前干预，进行隔离、消毒等。
四、精准医疗：通过数据的标准化，有可能实现个性化医疗，但行业仍处于萌芽期。
若医疗数据标准化，电子病历填写的都是机器可识别的术语标签，通过数据调用，即可了解个体出生到当下的健康状况。
个性化精准医疗的概念提出超过二十年，人工智能和机器学习的出现，虽然有可能加速将其带入现实，但并不容易。
前香港医管局大数据顾问、现微基因CTO陈钢告诉Xtecher：如果未来医疗数据标准化、共享化，可通过智能算法对一定基数人群长期追踪，了解各阶段人员生理情况。继而基于大数据基础，通过机器学习模型，对个体生理走向进行对比预测，提前发出疾病信号，为个体提供精准医疗。
但就目前来看，医院之间的系统封闭只能独家使用。因此在短时间内有可能实现的是患者在某家医院获得个性化诊断——只要患者长期在一家医院问诊，那该医院就可以拥有患者长期的信息，继而提供个性化精准医疗。
虽然人工智能将在不少领域为医疗带来变革，但情况也不足够乐观——由于医院系统的封闭性、数据的敏感性，医院之间并不互相承认结果，导致了大数据的不足。加上医疗信息标准化的缺失，可以说在很长的一段时间内，若没有解决大数据共享和医疗信息标准化这两个难题，医疗智能化之路依然崎岖。
前提与难点：大数据与标准化
随着IBM、谷歌、腾讯等巨头及创业公司的涌入，智能医疗日益火爆，但若没有大数据与信息标准化为依托，一切都是零。正如李开复所言，大数据是人工智能的前提。同样，没有大数据也就无从谈及医疗智能化。
从创业者角度来看：
以微云影像和推想科技为例，前者需要拥有足够多的影像资料，才能够建立起一套足够强大的影像在线阅读系统；后者也只有基于足够的影像资料才能做出一套高精度的影像识别系统。
推想科技CEO陈宽告诉Xtecher，从与医生的双盲测试结果来看，他们推出的产品已经达到一般主治医生的水平，早前他们曾在一家医院检测出了两例连医生都没看出的肺癌患者，家属对此甚为感动。
当然，模型也有不足，稳定性仍需提高。
“毕竟模型学习的数据量还是有限的”，陈宽说，所以当遇到与训练数据差异比较大的罕见病例时，模型的表现可能会有波动。而不同医院都有各自独立的诊断标准，现阶段很难做到一套标准模型满足所有医院。
而目前，医疗数据被各大医疗机构封闭，无法共享，数据不足严重阻碍了医疗智能化。
从医院与患者维度来看：
医院和药厂或者医疗器械厂商之间都存在着巨大的利益关系，不同医院对于厂商的选择各不相同。如果影像或是其他数据互通了，那就意味着背后的利益将会被削减甚至消失——患者省钱了，但是医院和供应商则利益减少。因此，既得利益者会成为改革的阻碍，这也是数据共享难以实现的重要原因之一。
另外，即便数据打通了，数据安全性的保障又是另外一个难题。没有患者希望自己的数据被人泄露，你能想象有一天坐在你旁边的同事知道你得了某种性病的场景吗？现在，即使是大型企业云端储存也不断发生数据泄露事件，谁能保证以后我们存在云端的疾病信息不被泄露。
而作为医生来讲，更不会愿意将自己的诊断结果共享到云端，万一他的诊断失误在云端被人察觉，医生的自身利益将受到损失。
因此，无论是医生还是患者，在信息没有保障的情况下，谁也不愿意将自己的医疗信息拿出来共享。
此外，还有一些医生对此非常矛盾，一位主任医生告诉Xtecher：他既希望可以有更多的数据用于医疗研究，但又担心自己医院的数据被泄露出去。
综上所述：创业者需要大量数据，而医院和患者需要守住数据；创业者需要共享数据，而医院和供应商为了利益更需要坚守壁垒，阻止共享。多年来庞大的利益链，使得数据共享化面临难以打破的僵局。如何打破各方利益，保障数据安全性，将是医疗智能化的一个重要前提。
而与数据同样重要的，当属数据标准化。
目前，医院的数据大部分没有形成标准化，即便有电子病历，内容上也是医生主观输入，而非系统化标准语言。微基因CTO陈钢认为，如果在医疗领域无法形成各类信息的标准化，精准医疗等无异于纸上谈兵。
SNOMED CT（医学系统命名法－临床术语）是当前国际上广为使用的一种临床医学术语标准。其应用包括了如电子病历、医嘱录入、药事管理等，如此方能便于计算机进行统计分析与数据挖掘，为医疗数据标准化提供术语支持。
虽然SNOMED CT被很多英语国家广泛引进，但由于其几十万条的海量术语及与非英语国家的语言理解障碍，要使其真正在中国推行起来还有很长的路要走。
大数据与标准化是人工智能进军医疗领域的一个基础环节，其根本问题还是在于如何打破固有利益链。
正如支付宝的出现冲击了传统的金融领域，如果人工智能在医疗领域也出现一个巨头，打破传统医院地位，实现去中心化，或许将会助力医疗改革。
踏入一片荒地，总是困难重重，但这并没有阻挡巨头和开拓者们的野心。
大军涌入：目标壮丽，道阻且跻
国内外的巨头与创业公司们正进一步进军智能医疗，DeepMind正和英国NHS(National Health Service，英国国家医疗服务体系)旗下的两家医院合作，开发用于肾脏疾病的监控软件Streams。DeepMind借鉴区块链技术，推出了“verifiable data audit”，帮助NHS、医院、医生以及患者，实时监控医疗数据变化，并记录下每一次对这些数据的应用、修改等。
去年IBM Watson首次来华，在天津市第三中心医院为21名罹患胃癌、直肠癌和乳腺癌等的患者进行了义诊，不仅可以提供可选择的诊疗意见，更帮助医生总体评估该方案的疗效及风险。近日，IBM又和万达签订战略合作协议，助推Watson在华落地，此举将进一步推进肿瘤治疗、临床试验匹配等方面的进展。
今年2月份，百度撤销了医疗事业部，但并不意味着李彦宏放弃了医疗业务，而是调整了着力点。原百度医疗事业部总经理李政将转至AI团队，充分利用人工智能技术，结合智能小e和拇指医生的业务方向，推进探索人工智能在医疗领域的解决方案。
而不缺钱的腾讯在2016年永洪科技C轮融资时领投3千万美元，随后又在思派科技B轮融资时参与投资数千万美元。前者是一家大数据分析平台，通过智能算法，为医院管理层提供全院运行状况辅助决策。后者是一家专注肿瘤领域的数据平台，并以此为基础进行智能诊疗系统的研发。
年初，推想科技宣布完成由红杉资本中国基金领投的5000万人民币A轮融资。而在这之前，他们已经获得了1250万人民币的天使轮融资。目前推想科技覆盖的病种包括了脑部、腹部等。应用场景覆盖X光、CT等超声病理影像。
陈宽告诉Xtecher：“目前产品已经完成了商业化的突破，在数百家基层医院上线，更涵盖了北京、广州等全国各地的三甲医院。”
而就在月初，NVIDIA助力推想科技进一步布局智能医疗。陈宽表示，推想解决方案目前应用了NVIDIA的TITAN X和Tesla P100，依靠GPU的助力让硬件和软件速度达到了几十倍的提升，这对于海量数据的处理、高清图像的数据分析来说尤为重要。
总之，在进军智能医疗的道路上，注定充满坎坷：医疗信息化难以切实推进、医疗数据缺失标准化、数据共享化遥遥无期、人工智能存在黑箱问题以及政策因素的影响都极大的限制了智能医疗的发展。
但无论是巨头还是创业者都没有放弃努力。
今年两会，科大讯飞董事长刘庆峰建议发展人工智能，助力医疗改革。随着人工智能在两会上被写入全国政府工作报告，未来医疗领域人工智能发展或将减少一定阻力。
可以看到，在医疗数据标准化、共享化未成熟的情况下，诸如个性化精准医疗等领域必定在相当长的一段时期内无法实现；而影像识别等辅助性诊疗工具由于算法及影像数据标准化等客观条件的支持，或将成为最早一批落地的技术。当然最终一切暂未有定数。
随着IBM、谷歌、腾讯等巨头以及创业公司的涌入，智能医疗日益火爆，如何打破各方利益，实现数据共享，同时保障数据的安全性，这只是实现智能医疗，推动医改的一小步。但若没有大数据与信息标准化为依托，医疗智能化的实现，道阻且跻。
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