5月29日，由深圳市人工智能行业协会主办的“对话AI先行者”线上直播系列来到了第11期，本次的主题为《视觉识别特定场景应用》。视觉识别是人工智能落地应用场景最多的技术之一，自20世纪50年代从统计模式识别起源的计算机视觉发展至今，在如今公认的第三阶段人工智能中，由于深度学习算法的突破，作为计算机视觉技术引擎的神经网络算法的发展，使视觉识别应用场景日益丰富起来。
除了日常常见的人脸识别，视觉识别技术成功赋能于各行各业，出现了很多特定的应用场景落地，包括农业的病虫草害等识别、垃圾分类的识别、无人商店里商品的分类识别等等，在本期对话AI先行者系列，将为大家展示视觉识别如何赋能各行业，在特定场景下得到实际的落地应用。
深度学习在农业病虫草害诊断中的应用
首先出场的是识农智能资深算法科学家陈硕，为我们带来《深度学习在农业病虫草害诊断中的应用》的主题分享。
陈硕表示，目前城乡地区互联网普及率以及移动互联网接入流量在高速增长，光纤宽带用户占比已经达到了92.9%。但可以发现，虽然网络的普及率已经得到大幅提升，但在农业区域，仍然很少看到有互联网相关的应用。
在农业领域中，病虫草识别难，致使农药化肥滥用，最后导致污染环境，这也让小农户难以获得完善农技服务。互联网和AI技术可以很好的帮助农户解决这些问题，通过对农业相关问题的模型分析，对用户场景进行理解，进行对农业病虫害的精准分析。
识农智能以草地贪夜蛾的防治为例，草地贪夜蛾已经连续两年爆发，这种昆虫繁殖快食性广，耐药快飞行远，形态异难识别。而对着草地贪夜蛾的防治，越早效果越好。为此，识农推出了针对草地贪夜蛾的模块，进行精准释药，针对性防治。
陈硕表示，目前大型农场及专业化养殖会有专业的病虫防治措施，因此大型农场并不缺乏相关的防治措施。而识农主要针对的便是中小型及个体性的农户，为这些群体提供农业病虫害识别及问诊服务。
新一代人工智能技术在工业视觉领域产业化的发展
精锐视觉智能科技（上海）有限公司董事长孔庆杰带来了《新一代人工智能技术在工业视觉领域产业化的发展》的主题分享，为大家讲解目前人工智能技术在工业视觉中的应用。
目前，精锐视觉在工业视觉领域中，主要技术应用在对产品高精度的检测、智能机器人巡检、产品缺陷检测、智能读码、产品包装检测、摄像头模组视觉检测等。
孔庆杰表示，目前工业视觉应用广泛，在电子、印刷、医疗、包装、五金、汽车电子、食品、冶金等领域。这依赖于人工智能的深度学习，让机器能够精准辨别各产品的准确数据，从而对生产产品进行质量的判断及检测。
孔庆杰表示，精锐视觉定位高端的工业视觉，挑战其他同行很难达到的工业视觉领域，选择这一条道路，不仅能够获得较好的发展空间，也能在技术上保持一定的优势。
当前精锐视觉在上述的几条产品线中技术已基本成熟，检测产品趋于标准化，算法的复用率高。面对新的产品线时，只需要训练就能进行对新产品的检测。而对于高精度测量的软件，则基本通用。
