“工业4.0”是一个宏大的愿景，但又是一个简单的概念：把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟网络——实体物理系统中，并利用产生的数据为企业服务，其本质即为“融合”。在制造系统中，工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，并传到云端进行存储、分析，形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。

在工业4.0的推动下，中国制造企业纷纷投入到智能化转型的过程中，但就目前来看，传统机器视觉无法满足需要高精度、多维度的检测场景，机器视觉系统通过融合深度学习算法实现产品迭代，赋能制造业生产线的转型升级才是王道。得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，融合深度学习的创新型机器视觉设备加速应用到工业生产中，为工业机器视觉实现更新换代和提高应用价值起到了重要的技术支撑。

为更好地赋能企业的智能化升级，将深度学习等AI算法引入机器视觉系统，融合物联网、云计算、边缘计算与大数据等前沿技术，构建高效赋能的智能化系统并以AI智能质检代替人工视觉检测，实现工业的智能制造目标，让“生产－质检－监管－安防”全业务流程的智能化升级，赋能企业降本增效，进一步推动“AI＋智能制造”建设落地，助力推动工业4.0革命。