编者按：大家好，我是王博文，想用一系列的报道，带大家走进墨影人的工作日常，也希望这系列文章可以成为每个人宝贵的回忆和墨影发展的宝贵记录。该系列已经从产品、研发、生产、方案仿真、开发及运维等多角度，让大家了解到从想法到实现的过程，这周我们找到了视觉算法工程师陈鹏，以他的“眼睛”去探查项目与机器人发展未来。

陈 鹏视觉算法工程师

他的寄语：在客户现场会有很多突发情况，你无法查询资料、寻求外援，这时候就需要自己的知识储备和经验来解决问题，自主学习和快速应变能力对解决问题助益极大。

博文：陈鹏，你好，还请先做个自我介绍。

我是安徽出生、东北长大、定居深圳的复合地域型人才，个人爱好是各种玩、各种浪，旅行、露营、潜水、滑雪还有LOL。

博文：作为视觉领域资深从业者，能和我们大概介绍下你的工作内容及相关经历么？

早期我从事工业智能相机产品技术开发，同时兼任产品经理，负责原型设计和软件开发，比较了解如何将技术理念转化为实用产品。之后，转向⾃动化设备的视觉算法开发，聚焦于光伏、印刷、PCB检测和彩妆等多⾏业，也因此逐渐了解各⾏业的工艺、需求。

在墨影科技，主要工作是从项目需求评估、现场部署和调试整体流程。比如，在项目开始阶段，根据客户需求分析项目的可行性和技术要求，再确定项目目标和预期结果，制定实施计划。期间也要根据项目需求选配对应视觉硬件设备，提供确保最佳图像质量和系统稳定性的最高性价比解决方案。同时，也会在实验环境中搭建模拟场景，进行初步的算法测试及数据采集；通过图像采集与分析，确定关键视觉特征和潜在风险；再进行算法调优，现场部署。总的来说，是技术层面与项目管理、现场部署结合的综合事项。

博文：了解到最近你一直都在客户现场，能和我们聊聊现场的真实情况么？期间遇到什么困难，怎么克服的？

最近有一个对公司意义重大的项目在进行，项目时间紧、任务重，大部分研发都在客户现场，我主要负责视觉系统的落地，协助完成调试。项目环境特殊，条件尤为恶劣，对设备的稳定性和耐用性有着高要求。湿度高、光照不稳定、设备振动大，视觉系统的性能稳定性都受到了较大影响。再者，现场会有很多新的突发问题，但现场是保密车间，这队工作流程和信息获取方式提出了特殊要求，你无法立刻去查到问题解决办法，只能够靠以前的技术和经验想方设法找答案。实在不行就把问题积攒下来，出去了再统一解决。

切实经历过，你会意识到自主学习和快速应变能力的重要性，你要依靠自己的知识储备和经验来解决问题，再就是团队协作是真的很重要，沟通、协作是解决问题的关键之一。好在最后，我们是保障了视觉系统在恶劣环境的稳定运行，也进一步优化了视觉在客户现场应用，节约视觉处理时间，提升设备整体CT。

博文：据了解，视觉也是AI的重要学科方向，你对此有所关心么？视觉对AI有何意义？

视觉AI是当前AI技术中的⼀个关键⽅向，它通过使机器更好地理解和解释视觉数据，正推动着AI技术的⾃动化和智能化。深度学习的突破为图像识别、视频分析等领域带来了巨⼤进步，⽽实时处理和边缘计算则让视觉AI在设备本地更快速、更有效地处理⼤量数据。

我们也在以“视觉+AI+机器⼈”的结合改变着⽣产和服务⽅式。例如，在质量 检测、精准装配、物流搬运以及⾃动化巡检中，这种技术不仅提⾼了效率和精度，还降低了⼈为错误和劳动⼒成本。与传统算法相⽐，视觉AI系统更准确、更适应、能实 时处理⼤量数据，并且具有更好的灵活性和扩展性。赋予了机器人复杂环境下多任务处理的可能。

视觉+机器⼈技术为GPT等⼤型AI模型从虚拟环境⾛向现实世界提供了⼀种⼿段。在增强AI应用范围同时，也提高了生产效率。总体来说，AI、机器人、大型AI模型结合，是社会变革的关键力量。墨影科技在这块也开始尝试落地，当然它们在提⾼效率、改善服务和拓展AI应⽤领域⽅⾯具有巨⼤潜⼒，但也需要我们在伦理、法律和社会责任⽅⾯进⾏深思熟虑的探讨和管理。