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【眼明手快，機器視覺再進化】

有了好視力 (感測器) 與好腦力 (處理器)，如何讓兩者順暢互連也是一門學問，才能做到眼明手快；於是，實體層介面也成了關注焦點。12.5Gbps CoaXPress (CXP) 2.0 介面標準問市，將有助於解決「影像擷取」對機器視覺數據傳輸形成的障礙。

5G 互連性、雲端分析、工廠自動化和智慧家居等技術趨勢正在推動機器學習對於嵌入式視覺的需求；於是，有平行處理能力、可大幅提升資料推理等特定處理工作負載效率的現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA)，亦成備選方案。

順帶一提，電子設計自動化 (EDA) 對於人工智慧 (AI) 視覺處理器的開發亦功不可沒，可助力完成電腦視覺 SoC 和 PCB 產品的模擬評估，以及達成系統內測試要求。此外，「可測試性設計」(DFT) 是積體電路 (IC) 設計的關鍵要素，對於鎖定安全關鍵型汽車應用的先進 AI 元件來說更是如此。

研調顯示，隨著 AI 產業化的發展，業界對機器視覺的重要性已達成共識，視覺識別 (Visual Identity, VI) 應用尤其最能突顯 AI 為產業升級的價值，佔比 80%。然而，機器視覺仍有幾大待解問題……；回歸基本面，人眼 vs. 機器視覺仍存在哪些差異？如何弭平？線索，都在以下文章連結中哦！

延伸閱讀：
《技術融合推升「機器視覺」應用價值》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0910/45714.html

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