作为全球首家100GigE相机供应商，Emergent Vision Technologies在高速机器视觉领域深耕多年。中国区区域经理秦勇松认为，AI大模型浪潮为视觉技术带来了发展契机，"这让我们可以在性能上做提升，附加值也能提高，避免陷入低成本竞争的漩涡"。从具身智能到新能源应用，EVT正以1微秒同步精度的技术优势，为行业智能化升级提供支撑。

受访嘉宾：Emergent Vision Technologies中国区区域经理秦勇松

Q1：能否简要介绍一下贵公司的历史背景以及在机器视觉领域的核心竞争优势？

秦勇松：作为全球首家提供10GigE、25GigE、50GigE和100GigE相机的供应商，Emergent Vision Technologies成立于加拿大温哥华，一直致力于为需要高速和高数据速率的尖端应用提供创新、可靠的高速相机解决方案。

目前，我们已将GigE Vision相机部署到众多创新应用中，包括机器视觉检测、运动分析技术、广播、体积捕捉和虚拟世界、智能交通、虚拟现实、增强现实和生命科学等领域。我们的产品不仅在图像质量方面表现卓越，在图像数据的高性能传输与高效系统运行方面也具有极强的竞争优势。

Q2：请问贵公司在VisionChina2025（北京）机器视觉大会上重点展示了哪些最新产品或前沿技术？

秦勇松：作为科研与学术研究的重点地区，在这次重要的行业展会上，我们除了展示成熟的100GigE相机、自研的带有GPU Direct功能网卡，以及针对动作捕捉的3D点云生成应用软件外，还重点推出了最新研发的EROS系列产品。

该系列具备目前业界最小尺寸、最低功耗的10G高性能相机特性，通讯接口可选择RJ45和光纤接口两种方式，具有多任务功能。单台PC可连接多达几十只相机，且同步性稳定控制在1微秒以内。

Q3：在追求更高精度的路上，您认为哪些实际场景中的精度要求是过度的伪需求？

秦勇松：这个问题我们在实际应用中确实遇到过。有些客户要求16位的视觉数据，根据我们的经验判断，16位确实是典型的精度过剩。

实际上，8位数据通常就能满足大部分应用需求，我们的相机在10位或12位时已经能够提供非常优质的数据，输出8位给客户就完全可以满足使用要求。16位的需求往往性价比很低，属于过度追求精度的情况。

Q4：除了传统工业检测，机器视觉现在赋能的场景越来越多样化，您更看好哪些新兴领域？

秦勇松：我们比较看好新能源和生物医药这两个领域。新能源方面，中国发展非常迅速，在满足了普遍应用需求后，行业开始追求更高层次的技术升级，这对视觉技术提出了越来越高的要求。

生物医药领域的客户现在考虑的不仅仅是图像抓取，对后端数据传输、多相机应用等场景的要求也越来越高，这正是我们比较重视的发展方向。

Q5：目前在这些领域有没有具体的合作案例或布局？

秦勇松：我们的产品技术方向差异化比较明显。以前在工业领域更多是客户主动找到我们，现在我们也开始主动接触客户，特别是在新能源领域，包括电池制造、风能，甚至核能等方面都有涉及。

我们发现客户从最初的完全不了解，到现在能够提出明确的技术要求，这是一个非常好的开始。我们也在转移部分精力进行推广，包括生物医药的基因检测、细胞检测等应用也越来越多，这是我们目前在国内市场重点关注的领域。

Q6：随着具身智能热潮的兴起，您觉得这对机器视觉系统提出了哪些新需求和特点？是否会催生新的产线？

秦勇松：具身智能确实非常火热，目前落地较多的是人形机器人应用。这对我们的视觉技术有很大的推动作用，因为无论是人形机器人还是其他机器人，前端的数据抓取都是第一步，也是最关键的一步。

与传统传感器方案相比，具身智能更多偏向于模拟人类，用"眼睛"去看，这对视觉系统提出了更高要求：延迟性要越来越低，多相机之间的同步性要求越来越高（比如模拟人眼的双目视觉），算力占用要越来越低。这些要求确实越来越苛刻，但也促进了我们在这一领域的技术投入和研发改进。

Q7：贵司在具身智能方面有怎样的技术更新？

秦勇松：我们针对具身智能的需求进行了产品升级，主要体现在几个方面：

第一，保证数据传输时不丢帧；第二，保证延迟性非常低，抖动很小；第三，保证多相机的同步性控制在1微秒以内。

这样能够为机器人智能的后端处理提供更可靠的数据基础，减少误差产生。

Q8：从卖产品到卖服务，您如何看待视觉即服务的商业模式？客户的接受程度如何？

秦勇松：这确实反映了时代的变化。我在这个行业做了一二十年，最开始客户更偏向于要整体服务，因为对视觉技术了解不多。后来随着中国工业技术的发展，很多工程师已经完全理解视觉技术，只需要我们提供部件就可以了。

但现在，由于产业进一步升级，虽然工程师懂技术，但没有精力投入到这一块，需要把精力投入到其他产品开发上，所以又开始要求整体服务，希望我们提供交钥匙工程。

同时，客户对技术升级和附加值的要求也越来越高，这又到了另一个层面，需要更全面的整体服务方案。

Q9：在客户越来越关注总拥有成本（TCO）的趋势下，您认为如何重新定义产品价值？

秦勇松：我的职业经历也是从部件到方案到整体项目，再到现在的生态解决方案，这个过程让我对这个概念越来越明晰。

原来客户可能更多看重产品本身的价值和成本，现在越来越多的客户考虑的是整体打包价，包括后期维护成本在内的整体成本。甚至还会考虑我们的产品给其整体设备或项目带来的其他成本价值。

比如同样提供一套相机系统给客户，传统方案可能需要配4-5台服务器，而我们的方案40-50支相机用一台服务器就能搞定，这就是整体成本概念的体现，也是我们努力的方向。客户也越来越意识到这个问题的重要性。

Q10：在AI大模型浪潮下，传统机器视觉算法将面临被颠覆还是被赋能？

秦勇松： AI对我们工业视觉绝对是赋能，甚至在一定程度上推动了我们这个领域的发展，也是行业重新起步或达到高潮的契机。

AI更多偏向人工智能，模仿人类，与具身智能的概念一样，数据获取永远是最重要的部分。算法领域人才众多，进步很快，对前端硬件的要求就越来越高。

这时候，传统视觉领域以前面临的被3C等行业低成本压迫的情况得到缓解，AI领域的崛起让我们可以在性能上做提升，附加值也能提高，避免陷入低成本竞争的漩涡。所以我觉得这对我们来说是很好的契机。

Q11：EVT在北京、上海、深圳都有参展，您认为这三个地域的客户有怎样的特点和不同？

秦勇松：这三个区域确实各有特色。

北京这边专业型客户很多，更偏向于研发创新能力；广东那边更多是终端客户应用，对成本管控非常严格，但优势在于量大；上海那块是非常综合性的，天南海北的不同客户都会过去，包括研发型的和终端客户，综合性更强，所以规模也最大。

总结来说：上海更综合，广东量最大但成本要求很高，而北京创新性更高，可能量不大，但对成本的要求相对较低。这也符合北京作为创新中心的定位，技术人员越来越多，需求也越来越多。

Q12：对这次VisionChina2025（北京）展会的评价如何？

秦勇松：这次展会效果超出预期，来的客户热情度和专业性都很高，加上我们展出的产品差异化比较大，吸引了大量专业客户的关注。

我们对这次展会非常满意，不仅展示了我们的技术实力，也深入了解了市场需求，明年肯定还会继续参加北京展。