| Lần đầu tiên trường Đại học Công nghệ Thông tin có ngành lấy điểm chuẩn 30/30 Từ đồ án AI đến bài toán nhà máy: Một thế hệ kỹ sư tự động hóa đang được hình thành |
 |
| AI được dự báo sẽ là một trong những động lực chính thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường thị giác máy tính đến năm 2030 |
Thị trường thị giác máy tính được ước tính đạt khoảng 5,9 tỷ USD vào năm 2025 và có thể vượt 8,3 tỷ USD vào năm 2030. Trong khi phần cứng hình ảnh vẫn chiếm tỷ trọng doanh thu lớn nhất, phần mềm được dự báo là phân khúc tăng trưởng nhanh nhất, với AI đóng vai trò trung tâm.
AI giúp giảm rào cản triển khai
Các hệ thống thị giác truyền thống thường phụ thuộc vào thuật toán dựa trên quy tắc. Kỹ sư phải thiết lập thủ công các tiêu chí kiểm tra, điều chỉnh ánh sáng và tối ưu hệ thống cho từng dây chuyền. Với những ứng dụng phức tạp, quá trình này có thể kéo dài nhiều tuần hoặc nhiều tháng.
AI đang thay đổi mô hình đó. Thay vì phải xây dựng từng quy tắc, doanh nghiệp có thể huấn luyện mô hình học sâu bằng các hình ảnh được gắn nhãn để hệ thống tự nhận diện sản phẩm đạt chuẩn và phát hiện bất thường. Điều này giúp rút ngắn thời gian phát triển, giảm chi phí kỹ thuật và mở rộng khả năng ứng dụng thị giác máy vào những bài toán trước đây quá phức tạp hoặc không đủ hiệu quả kinh tế.
Doanh thu phần mềm thị giác máy dựa trên AI được dự báo tăng từ khoảng 132 triệu USD năm 2025 lên hơn 336 triệu USD vào năm 2030. Trong khi đó, phần mềm thị giác máy truyền thống dự kiến tăng từ 393 triệu lên khoảng 505 triệu USD.
Mở rộng phạm vi ứng dụng
AI đặc biệt hữu ích trong những bài toán có nhiều biến đổi về hình ảnh, chẳng hạn phát hiện lỗi thẩm mỹ, kiểm tra linh kiện điện tử, sản xuất pin, chế biến thực phẩm, dệt may và phân loại gỗ. Các mô hình học sâu có khả năng nhận diện những mẫu phức tạp mà phương pháp dựa trên quy tắc khó xử lý.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm tỷ lệ loại bỏ nhầm, hạn chế lãng phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Quan trọng hơn, AI đang mở rộng thị trường tiềm năng của thị giác máy bằng cách đưa công nghệ này vào những quy trình trước đây khó tự động hóa.
Từ kiểm tra chất lượng đến khai thác dữ liệu
Giá trị của AI không dừng ở việc xác định sản phẩm đạt hay không đạt. Mỗi lần kiểm tra tạo ra dữ liệu hình ảnh có thể được sử dụng để phát hiện xu hướng chất lượng, tìm nguyên nhân gốc rễ và tối ưu hóa quy trình.
Khi được tích hợp với ERP, MES và các hệ thống tự động hóa, dữ liệu từ thị giác máy có thể giúp doanh nghiệp theo dõi dung sai theo thời gian thực và phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Thị giác máy vì thế đang chuyển từ một công cụ kiểm soát chất lượng độc lập thành nguồn dữ liệu phục vụ quản trị sản xuất.
Sự thay đổi này cũng mở ra mô hình kinh doanh mới cho các nhà cung cấp phần mềm, từ SaaS, dịch vụ đào tạo mô hình trên nền tảng đám mây đến giám sát và tối ưu hệ thống từ xa.
AI không thay thế hoàn toàn thị giác máy truyền thống
Dù AI có tiềm năng lớn, các ứng dụng yêu cầu độ chính xác, khả năng truy xuất và tuân thủ nghiêm ngặt như sản xuất bán dẫn, dược phẩm hay thiết bị y tế vẫn cần phần cứng hình ảnh chuyên dụng và quy trình kiểm định chặt chẽ.
Do đó, xu hướng nhiều khả năng không phải là AI thay thế toàn bộ công nghệ thị giác hiện tại, mà là AI kết hợp với phần cứng và các hệ thống thị giác truyền thống để tạo ra giải pháp linh hoạt hơn.
Trong những năm tới, các yêu cầu về quản trị AI, an ninh mạng và quản lý vòng đời cũng sẽ tác động đến thị trường. Những nhà cung cấp có thể đơn giản hóa việc triển khai AI đồng thời đáp ứng yêu cầu về bảo mật và tuân thủ sẽ có lợi thế lớn.
AI vì vậy không chỉ làm cho thị giác máy “thông minh hơn”. Quan trọng hơn, nó đang khiến công nghệ này dễ triển khai hơn, có khả năng tạo giá trị từ dữ liệu tốt hơn và mở rộng sang nhiều ứng dụng sản xuất hơn.
Theo automation.com
