Med den kontinuerlige udvidelse og kompleksitet af intelligente produktionsapplikationsscenarier vokser de data, som industriel AI skal behandle, eksponentielt. Derfor er det at have højere behandlingshastighed og større lagerkapacitet blevet det mest direkte og grundlæggende krav til hardware-computerkraft.
For det andet er en kraftfuld og velegnet parallel computing hardware-arkitektur den retning, der skal brydes igennem i industriel intelligent fremstilling, for at imødekomme behovene hos edge-enheder i applikationsområdet til at behandle og analysere flere sensordata, opnå præcis kontrol og optimere produktionsprocesser.
Endelig, inden for industriel AI, er den vigtigste ting at være opmærksom på algoritmer. Algoritmer er AI-teknologiens sjæl, og hardware er bæreren, hvorigennem det kan implementeres. Hvordan man integrerer forskellige algoritmer for at danne mere effektive og stabile løsninger, etablere et omfattende computerøkosystem og fuldt ud udnytte fordelene ved industriel AI-computerkraft er også blevet den retning, som Aptech har stræbt efter.
Med uddybningen af AI-teknologien har machine vision gjort gennembrud inden for underliggende teknologier og demonstreret et enormt markedspotentiale. Tidligere var dens vigtigste applikationsfunktion i standardiserede testscenarier, såsom industrier som 3C, bilindustrien og halvledere, med en samlet høj grad af automatisering og standardisering.
På nuværende tidspunkt øges ydeevnefordelene ved maskinsyn yderligere, og applikationsscenarierne udvides gradvist fra standardisering til mere ikke-standardisering, hvilket åbner op for flere nye områder, såsom robotarmstyring, AGV-navigation, logistikrobotter, udendørs ubemandede robotter, ubemandet kørsel osv. Og disse industrielle scenarier har højere krav til datalagrings- og behandlingskapaciteter for maskinsynsudstyr, såsom ultrahøjhastighedsdatatransmissionskapacitet og højopløsningsbilledopsamlingsevne, for at imødekomme produktinspektion på højhastighedsproduktionslinjer .