业内专注数字员工研究的蓝鹰立德认为：“人工智能”可以逐渐投入到企业中，为企业提供更好的服务，帮助企业更好地管理与运营，二者结合就要引用机器深度学习的技术。机器学习是实现人工智能的一种重要方法，简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。与传统的编程语言开发软件不同，我们使用大量的数据送给机器学习，这个过程叫做“训练”。深度学习的基础是大数据，实现的路径是云计算。只要有充足的数据、足够快的算力，得出的结果就会更加准确。目前，基于大数据、云计算这种的智能化操作路径，可以在深度神经网络框架下得到更好解释。其技术原理是构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重，再将大量的数据情况输出到这个网络中，网络处理这些动作并且进行学习，如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重。系统通过如上过程调整权重，在成千上万次的学习之后，能够做到超过人类的表现。

众多的人工智能技术专注于文本的输入和后端进程，而计算机视觉希望将机器学习和其他功能应用于图像和视频。模式识别，图像排序，视觉分析和许多其他方式使用这种类型的数据为ERP系统提供了巨大的潜力。而图像识别技术是其中一个重要领域，计算机视觉技术是使用计算机从一幅或多幅图像中自动获取信息、识别物体以及理解场景的技术。现在已广泛应用于生产的检测、检验，并在多个领域已有了成功的应用。以此为切入点，我们用简单通俗的方式阐述蓝鹰立德将如何致力于把图像识别技术应用于企业的数字化：

一方面，我们可以利用图像计数进行物料的数量统计。基于图像处理的目标数量的自动计数方法可以对采集到的图像进行处理来实现自动计数，同时，也可以先用采集到的图像减去背景图从而得到一个差值图像，然后对差值图像进行处理实现计数，以简单的药片计数为例:

首先根据架设仓库各处的传感器以及设备、软件信息接口，即时多角度拍摄收货、发货物料的照片。如图中药片的摆放无重叠，但不独立。

将照片上传处理，进行数据清洗后获取规格符合一定标准的数据集，对此进行灰度处理以压缩数据提升后续处理速度，采用中值滤波法对图片降噪，降低光线角度造成的影响。

接下来锐化处理使其边缘轮廓清晰。阈值的分割是为了增强背景及所数物料的区分度，形态学处理包含了膨胀、腐蚀区域填充等操作，使图片中的个体进行区分避免粘连。

最后得到此图像，利用计数语句即可完成对白色区域的计数。下达指令对图像中的连通区域进行标记，标记数值依次设置为0、1、2、3……最终输出的值即为所数个数。

本例选择面向GPU端部署，在Linux系统下，模型的推理时间大约为161.45ms/image，包括transform、输入数据拷贝至GPU的时间、计算时间、数据拷贝至CPU的时间。训练完成的模型被打包成适配智能硬件（不含服务器）的SDK，可进行设备端离线计算。满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求。支持Linux、Windows操作系统，基础接口封装完善，满足灵活的应用侧二次开发。SAP系统与外部(非ABAP)系统进行RFC通信，SAP中的ABAP程序通过该支持接口使用外部程序提供的功能，由此便可在SAP中自动获取收货数量。

这种计数方式对初始数据的要求高，即对采集图像的角度、环境要求高，但同时它的准确度很高，误差很小，可以极大程度上避免人工计数的时长过久而造成的人力浪费，提高工作效率和准确度，具有很好的实用价值和应用前景。

另一方面，随着消费市场对于产品质量要求的提高，产品的表面缺陷检测已经成为制造商越来越重视的环节之一，而传统依靠人眼分辨产品是否有缺陷的方法已经不能满足日益严苛的检测需求。伴随着硬件性能的不断提升和人工智能技术的进一步成熟，越来越多基于机器视觉技术的自动缺陷检测技术被应用于工业产品外观检测领域，这也是我们未来发展的方向。

此外，图像识别领域的重要应用——人脸识别，在我们推进企业信息化的进程中与企业人事管理的信息化也可发挥巨大作用。快捷、高效、自动的人脸识别技术，在一定意义上可以降低管理监督人力资源的成本，有助于企业实现更加有序的管理。

数字技术在高速发展，数字技术与经济社会已经深度融合。信息的高速发展无疑是对传统数字化服务企业的一次重大考验，在数字化经济的时代只有抓住机遇才能走得更远，让我们一起开拓创新，迎接“人工智能”的时代吧。