Med den kontinuerlige utvidelsen og kompleksiteten til scenarier for intelligente produksjonsapplikasjoner, vokser dataene som industriell AI trenger å behandle eksponentielt. Derfor har høyere prosesseringshastighet og større lagringskapasitet blitt det mest direkte og grunnleggende kravet til maskinvaredatakraft.
For det andre er en kraftig og passende maskinvarearkitektur for parallell databehandling retningen som må brytes gjennom i industriell intelligent produksjon, for å møte behovene til kantenheter i applikasjonsfeltet for å behandle og analysere flere sensordata, oppnå presis kontroll og optimalisere produksjonsprosesser.
Til slutt, innen industriell AI, er det viktigste å være oppmerksom på algoritmer. Algoritmer er sjelen til AI-teknologi, og maskinvare er bæreren som den kan implementeres gjennom. Hvordan man integrerer forskjellige algoritmer for å danne mer effektive og stabile løsninger, etablere et omfattende dataøkosystem og fullt ut utnytte fordelene med industriell AI-datakraft har også blitt retningen Aptech har strebet etter.
Med utdypingen av AI-teknologi har maskinsyn gjort gjennombrudd i underliggende teknologier og vist et enormt markedspotensial. Tidligere var hovedapplikasjonsfunksjonen i standardiserte testscenarier, for eksempel industrier som 3C, bilindustri og halvledere, med en generelt høy grad av automatisering og standardisering.
For tiden øker ytelsesfordelene med maskinsyn ytterligere, og applikasjonsscenarioene utvides gradvis fra standardisering til mer ikke-standardisering, og åpner dermed opp for flere nye felt, som robotarmveiledning, AGV-navigasjon, logistikkroboter, ubemannede utendørsroboter, ubemannet kjøring osv. Og disse industrielle scenariene har høyere krav til datalagrings- og prosesseringsevnen til maskinsynsutstyr, slik som ultrahøyhastighets dataoverføringsevne og høyoppløselig bildeinnsamlingsevne, for å møte produktinspeksjon på høyhastighets produksjonslinjer .