IDC 最新發布的數據顯示，2024 年中國新能源車市場規模已突破 1,100 萬輛，同比增長 38.1%。其中，插電式混合動力（同比增長 85.7%）與增程式動力車型（同比增長 99.3%）在新能源車中的占比持續提升，而純電車型市場規模同比增長也達到 18.7%。隨著市場對電動、混合動力和自動駕駛汽車的需求不斷攀升，汽車行業正迎來難得的發展契機。如今，行業能夠重新審視機器視覺軟件在視覺檢測中的應用方法，確保制造商在初次進入汽車行業時少走彎路。

遺憾的是，迄今為止大量軟件給機器視覺乃至整個自動化領域帶來的一貫印象是“復雜、昂貴且令人沮喪”。許多人認為構建視覺系統的主要挑戰來自于使用不同廠商的硬件。然而，硬件并非問題所在，真正棘手的是如何更好地讓來自不同廠商的軟件包協同工作，互相配合。

視覺檢測團隊必須確保充分探索并理解支撐機器視覺系統的軟件。對于正為電動、混合動力和自動駕駛汽車激增需求做準備的汽車 OEM 和供應商而言，這一點尤為重要。

正確提問以探索重啟之路

企業用戶在采購全新機器視覺解決方案時，有兩個關鍵問題是通常需要考慮。其一，“運行硬件所需的軟件許可費用是多少？”；其二，“整合、管理和培訓用戶使用新組件需要耗費多少精力？”這些固然重要，但還有一個問題也不應忽視：“即使企業需要部署來自不同廠商的視覺硬件設備，是否有辦法能夠憑借單一供應商的同一視覺軟件套件運行整個系統？”

事實上，在部署機器視覺系統時，第三個問題更為重要并且應當優先考量。因為這有助于質量檢測團隊判斷他們即將投入的資金最終能否修復，或幫助避免傳統機器視覺系統設計中最常見的隱患，即應對來自不同廠商的軟件平臺大雜燴，以及在添加或更新硬件組件時所面臨的挑戰。

軟件是支撐這些機器視覺系統的粘合劑，它決定了不同硬件組件能否以工程師所需的方式協同工作，實現自動化質量檢測。無論是嘗試提升質量控制，還是開展合規審計，軟件都是連接視覺檢測技術與其他業務系統以支持自動化數據采集與分析的關鍵。這種相互操作性至關重要，因為運營和 IT 團隊需要持續與軟件交互，以設計檢測流程、訓練深度學習模型、判定是否能夠通過檢測、滿足服務水平協議，并守護品牌在質量和安全方面的聲譽。

目前市面上已存在用戶友好、可擴展且安全的單一廠商軟件套件，能夠運行攝像頭、條碼掃描儀、傳感器和機械臂等多種硬件組件，用于視覺檢測、流程自動化以及追蹤溯源。這些視覺軟件套件可以將來自不同廠商的攝像頭、傳感器和掃描儀整合進系統，無需操作員配置、學習或管理不同的軟件包，也無需向多個廠商支付許可費用。它們還能與運行機器人的系統對接，幫助引導機器人執行自動化工作流程。

機器視覺不僅僅是彌補勞動力短缺或驗證工人決策的手段，更是構建品牌信任和守護利潤底線的機制。實時分析和數據采集功能，可以幫助工程團隊確保有缺陷的零部件或車輛不會被人工檢查所遺漏，并在發現問題時能讓團隊迅速采取干預措施。

應行業發展而不斷變革的機器視覺

過去，許多汽車 OEM 廠商和供應商采用機器視覺是為了更輕松地滿足嚴格的生產公差要求，確保精準的質量控制，并跟上不斷發展的行業標準。這也意味著，為了滿足日益復雜的生產需求、確保檢驗一致性并減少缺陷，系統是隨著時間推移、逐步構建起來的。企業若不實現自動化，就很難同時確保高吞吐量和監管合規性。然而，在追求效率和確保可重復精度的過程中，汽車行業最終不得不使用多種軟件包，進而面對各種相關挑戰。

隨著汽車行業不斷發展，機器視覺軟件也必須與時俱進。汽車行業必須能夠根據業務需求的變化，對機器視覺系統進行漸進式調整，正如我們在電動、混合動力和自動駕駛汽車的增長中所看到的那樣。統一的軟件平臺不僅應處理當前任務，還應支持未來技術，如人工智能驅動的檢測和深度學習模型。這種靈活性可確保當電動和自動駕駛汽車需要進行更復雜的檢測時，軟件無需進行大規模系統改造，通過擴展便能滿足這些需求。

因此下次再談及自動化檢測時，我們應當咨詢技術供應商或系統集成商，即使硬件來自不同的廠商，他們推薦的系統設計是否支持設置成單一軟件套件的運行模式。

如果答案是肯定的，接下來就可以繼續提出其他重要問題。這些問題應涉及互操作性、數據安全、解決方案的可擴展性、二維/三維檢測的兼容性、當前和未來的人工智能應用情況（包括深度學習模型）以及所需的培訓時間。

更換硬件輕而易舉，而合適的軟件會讓未來的工作流程更新偏向于小調整而非大動干戈。工程團隊和程序員應專注于尋找靈活且經久耐用的軟件，能運行其想要的任何硬件，且不會在幾個月或幾年后留下遺憾。