3月25日，在浙江嘉兴举办的2024全国工业照相标准化工作会议暨工业机器视觉技术发展论坛上，领邦智能以其深厚的技术沉淀和创新精神，为参会专家和业界同仁呈现了一场精彩的演讲，主题为工业视觉算法历史和科学前沿。
图为领邦智能参加工业视觉技术论坛和工业照相标准工作会议
领邦智能回顾了工业视觉算法的发展历程，从最初的规则引擎时代，特点是依赖手工制作特征和经典机器学习算法，如SIFT、HOG和SVM，这一时期的重点是特征工程和领域专业知识的密切结合。
进入AI小模型时代，深度学习尤其是CNN的出现，改变了机器视觉的格局，使得模型学习能直接从数据中学习分层特征表征，标志性的模型如AlexNet、VGG、ResNet成为了那一时期的代表。
进入大模型时代，模型结构变得更大型、更复杂，如Transformer架构及其在图像领域的应用ViTs，这不仅仅在简单分类任务上表现出色，还在多模态学习的背景下实现了对图像的更广泛理解。
图为领邦智能董事长崔忠伟博士诠释工业视觉算法历史和科学前沿
领邦智能在大模型时代引领下，特别强调了其一个关键优势：卓越的可迁移性。该公司的最新成就，一款高精度的AI视觉质检系统，凭借基于少量样本的通用性与易用性，展现了人工智能技术在多个领域中实现高效质量控制的巨大潜力。
这一时代的科技前沿，大模型的可迁移性，不仅展现了其在面对新任务时的强大适应性，即便是在样本极为有限的情况下，也能表现出惊人的通用性和易用性。这种广泛的适应性使得大模型能够在多个领域中发挥作用，极大地拓宽了人工智能技术的应用范围。
大模型的这种可迁移性标志着新时代的开端。这些模型不仅能够通过学习大量数据捕获复杂特征，面对新挑战时，即便基于少量样本，也能展现出令人瞩目的通用性与易用性。这一技术的突破性进展，代表了智能系统在学习能力和适应性上的巨大飞跃，推动了机器学习能力达到前所未有的高度。
领邦智能的创新不仅推动了大模型在各领域的快速适应，而且展示了如何用少得令人难以置信的样本量解决过去仅能通过大规模数据集才能克服的问题。该公司的技术展现了强大的普适性，能够快速应用于各种场景中，实现了高效的质量控制。
此外，该技术的易用性为非专业用户提供了巨大支持。即使用户没有深厚的技术背景，也能利用大模型技术推动业务智能化转型。这种低门槛的接入方式，让AI的强大功能不再是少数科技巨头的专利，而是变成了所有追求创新和效率的企业可以共享的资源。作为这一变革的领头羊，领邦智能通过其先进的AI视觉质检系统，正在重塑行业标准，赋能未来。
领邦智能的演讲进一步加深了与会者对工业机器视觉的理解，为行业注入新活力，凸显了领邦智能在工业视觉算法领域和科学前沿的坚定步伐。