ChatGPT的“聰明智慧”和“處事圓滑”，讓我們更直觀地認識到了人工智能技術的高速發(fā)展，這不由引起一眾打工人的職場焦慮。

有人猜測，在圖像識別和處理領域，人工智能將會在未來取代部分視覺工程師，阿丘的技術同學也苦澀地表示：“失業(yè)風險提升了。”

在與ChatGPT激烈討論過后

結(jié)合TA的觀點，這篇文章誕生了

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目前，

人工智能在圖像識別方面的表現(xiàn)日益出色。

我們已經(jīng)看到了一些成功的案例，比如在工業(yè)制造業(yè)的質(zhì)檢領域，人工智能已經(jīng)可以勝任多項工作，比如：

隨著機器視覺和深度學習技術的發(fā)展，人工智能憑借其強大的圖像識別和數(shù)據(jù)分析能力，實現(xiàn)了更加高效和準確的質(zhì)檢，幫助企業(yè)提高良率，增加效益。

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然而，

視覺工程師的職責和工作范圍遠不止于此。

視覺工程師需要理解客戶的需求，進行方案設計。與此同時，他們還需要考慮許多人工智能無法勝任的問題，這就需要工程師們具備豐富的專業(yè)知識和人類的智慧來完成這些任務：

系統(tǒng)設計和優(yōu)化：對硬件和軟件進行全面的設計和優(yōu)化，包括相機選型、光源設計等；

問題診斷和解決：在短時間內(nèi)迅速定位問題并給出解決方案，比如設備故障、數(shù)據(jù)異常等；

模型訓練和迭代：利用深度學習算法訓練和優(yōu)化人工智能模型，提高其準確性和魯棒性，從而提升質(zhì)檢效率。

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因此，

人工智能無法完全取代視覺工程師的角色。

相反，人工智能和視覺工程師將會是良好的合作關系，能夠幫助視覺工程師更高效地完成一些重復性的任務，節(jié)省時間和精力，從而使他們專注于解決更加復雜的問題。

在未來，人工智能技術的發(fā)展將會拓展視覺工程師的工作領域和技術范圍，工程師們可以更加高效地開發(fā)和優(yōu)化自動化的質(zhì)檢系統(tǒng)，進一步發(fā)揮他們在質(zhì)檢領域的專業(yè)技能和實踐經(jīng)驗。