隨著智能製造觀念的深入人心，越來越多的公司的機器視覺檢測項目被提上日程。本文主要敘述視覺公司和客戶之間存在的一些認知問題和痛點。

總體來看，視覺項目前期溝通、項目實施和驗收階段都存在不同的痛點，對此我們必須正視問題，但似乎又很難解決問題。從項目前期溝通來看，工業視覺檢測因其基於客戶應用的需求本質，導致任何一種看似已有的標準的軟件或者應用都難以和客戶具體需求無縫銜接。

每當一個項目需求出現的時候，行業內的人似乎已經形成了一種“唯快不破”的慣性思維，無論如何都要第一時間響應客戶的需求，生怕慢一秒都會被競爭對手占得先機。由此導致的結果將是視覺公司為了快速卡位前期進行大量投入，包括硬件和人員的投入，而工業視覺產品和工程師從某種程度是而言具有比較高的資源獨占性，如果一家視覺系統產品公司想競爭一個完全定制化項目，前期大量的樣品投入將不可避免，緊跟著工程師也將耗費大量時間從事軟件測試和出具方案，甚至在此過程中最終客戶一而再再而三的更改要求也是家常便飯，用戶動動嘴，工程師跑斷腿，此一痛也。

然而費盡心力能大幅提高項目成功的可能性嗎？很不幸答案是否定的，從不同行業的經驗值來看，評估10個項目，能最終成交3-4個已經是極高的成功率了。如此不僅提高了視覺供應商大量的財務成本，而且也有可能導致公司喪失其它項目的極高機會成本。

如何避免這種情況，其根源在於供需雙方存在著極端的信息不對稱，當用戶佔據主導的前提下，作為視覺供應商必須打破這層壁壘，本著對項目和客戶負責的態度，盡最大可能蒐集的足夠的信息以評判項目實施的現實可能性和技術可行性。

原則上必須與客戶處於同樣平等的溝通地位，深入了解目前客戶產品的生產自動化程度和導入的迫切性，任何一家公司有必要針對自己的產品特點或者行業特點形成自身的溝通流程，或技術備忘錄，要快還是要效率，從公司經營角度來看不難找到答案。

即便工業視覺供應商幸運地贏取了項目，從項目實施和驗收過程來看，也並不能保證前期溝通的所有檢測要求細節能被無損的執行，期間又有多少公司面臨最終用戶的綁架或臨時增加要求？我想此中之痛只有切身經歷過的人才能體會。

尤其是一旦軟件或產品設計成型，任何的改動都將牽扯公司巨大的人力物力成本，而且一旦開啟此類溝通模式，必將陷入無休止修改然後驗證的死循環，造成資源浪費，甚至導致收款的困難，這才是真正的讓人心痛！此時，項目前期的溝通技術文檔尤顯重要。

當然，談到項目實施和驗收過程，還有一種全行業的痛不得不談，這就是工業機器視覺專業人才的缺失之痛。遺憾的是工業視覺檢測公司在為客戶提供優秀的產品和系統，為其提升生產效率和節省人工的同時，自己卻陷入了人才缺失的困境，這的確是讓人頭痛！

不得不說，目前國內從事機器視覺行業的公司還是以中小規模企業為主，本身極具活力和技術的創新性，但是，人才的缺失將是這些企業必鬚麵對的羅生門。機器視覺工程師作為人工智能時代一項極其重要的生產要素，一直以來在國內是沒有被提到很高的戰略層面的，或者說沒有被賦予一個清晰的“社會身份和社會功能”，再加上近幾年互聯網和人工智能行業井噴式的爆發，如黑洞般攫取著其周圍的一切，無人逃離，甚至連提供工業機器視覺產品和系統的公司都自身難保。如此必然導致專業人才作為生產要素價格爆漲，供需嚴重失衡。

但是，令人欣喜的是近幾年行業內很多公司開始自救，力圖尋求公司治理層面更大的突破來吸引人才，例如，有個公司已經逐步打破傳統的科層制企業結構，公司已然變身為員工的平台，每個員工和小團隊宛如神經網絡般維持著高效的運轉，艱難但是生機勃勃的向上伸展著，從這個意義上，公司製度層面的創新往往比技術來的更有效，讓企業走的更遠。

當然，以上僅列舉部分嚴重的行業痛點，但目的絕不是訴苦，反過來說，行業痛點也恰恰是行業內存在大量機會的地方。因為從技術成熟度的曲線來看，目前工業機器視覺的確正處在被過高期望的膨脹期，不斷的被炒作和抬高，但峰值之後將是陡然下降的泡沫化低谷期。我們必須正視行業發展的痛點，抬頭看天，踏實走路，做好技術，服務好客戶，才是長久之計！

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