随着自主机器人进入仓库，医院，商店和公共场所，对安全人机合作的需求正在迅速增长。这正是Sonair的Adar传感器的构建目的。有600万美元的新资金，该公司可以捕获其全球目标市场细分市场，并为机器人感知建立新类别。在一个强大的市场[…]
ASG Power advances sustainability and efficiency through new training initiative
ASG Power是设计建造工业自动化和电力解决方案的提供商，已完成一项范围内的5S培训计划，这是其持续关注可持续性，运营效率和环境管理的一部分。通过采用这些精益实践，ASG正在减少废物，简化流程并支持绿色制造和节能运营的更广泛趋势。培训的重点[…]
ABB and LandingAI Unleash the Power of Generative AI for Robotic Vision
• Strategic investment secures ABB’s use of LandingAI’s vision AI capabilities, such as LandingLens, for robot AI vision applications• Pre-trained models, smart data workflows and no-code tools reduce training time by 80% and accelerate deployment in fast-moving sectors including logistics, healthca
Robot, know thyself: New vision-based system teaches machines to understand their bodies
神经雅各布田可以学会从单个相机中控制任何机器人，而无需任何其他传感器。
OnLogic and viso.ai Partner to Accelerate Scalable Deployment of Edge AI Computer Vision
该协作为优化的硬件和软件解决方案提供了边缘可扩展和可靠的AI计算机视觉，从而为任何规模的企业解锁了变革性数据智能。
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
Gain a Better Understanding of Computer Vision: Dynamic SOLO (SOLOv2) with TensorFlow
使用SOLOV2和TensorFlow的实例分割的实用方法可以更好地理解计算机视觉的理解：带有TensorFlow的动态独奏（Solov2）首先出现在数据科学上。
Lianhe Sowell delivers vision-based spray painting robot to Mercedes-Benz’s largest Asia body shop
Lianhe Sowell International Group是中国工业机器视觉产品和解决方案的提供商，已将其新一代自动化精密视觉喷漆机器人之一交付给梅赛德斯 - 奔驰亚洲最大的车身和油漆中心。这种交付标志着公司扩展到自动喷漆技术和高端[…]
MIT develops vision-based system that gives machines ‘bodily self-awareness’
在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的办公室中，软机器人手小心地卷曲了手指以抓住一个小物体。有趣的部分不是机械设计或嵌入式传感器 - 实际上，手不包含。相反，整个系统依赖于观看机器人[…]
IEEE计算机协会（CS）和计算机视觉基金会（CVF）报道说，2025年计算机视觉和模式识别会议（CVPR）以“创纪录的技术成功”而封闭。有史以来最多的纸张提交数量 - 12,008，比2024年增长13％，以及来自75个不同国家和地区的9,375名注册人，CVPR […]
Computer Vision’s Annotation Bottleneck Is Finally Breaking
技术深入研究自动标记的计算机视觉的注释瓶颈终于在迈向数据科学的首先出现。
Top Features of Vision-Based Workplace Safety Tools [2025]
了解2025的基于视觉的安全系统如何使用AI模块，即时警报和更智能的合规性跟踪重塑工作效果。
Battery Show Europe: MVTec presents advantages of machine vision for battery production
•电池生产受益于机器视觉•整个生产链沿着可靠的质量保证•MVTEC是机器视觉软件的全球技术领导者
AI Companies Turning Visual Data into Big Insights: The Power of Computer Vision
每秒生成和交换许多视觉内容，包括照片，电影，扫描，流等。从监视摄像机到手机再到卫星照片，世界比以往任何时候都产生更多的视觉数据。但是有一个问题，也没有收集数据；这有意义。那就是...阅读更多»邮政AI公司将视觉数据转化为大见解：计算机视觉的力量首先出现在大数据分析新闻中。
Build a computer vision-based asset inventory application with low or no training
在这篇文章中，我们提出了一种使用生成AI和大型语言模型（LLM）的解决方案，以减轻构建计算机视觉应用程序所需的耗时和劳动密集型的任务，使您能够立即开始拍摄资产标签的照片并提取必要的信息，以使用AWS服务
国际专业展览的光学iOptoelectronic技术将由Expocenter APC的C1po4aprares举行
StereoLabs unveils ZED SDK 5 with Terra AI, revolutionizing vision-based sensing
Stereolabs是Vision AI技术的全球领导者，今天介绍了由Terra AI提供支持的Zed SDK 5，该技术迄今为止最先进的视觉模型。该版本重新定义了AI感知，具有5倍的感应性能，jetson的负载降低了300％，并且在具有挑战性的条件下，降低了300％的负载质量和无与伦比的深度质量。 Terra AI只是世界上最准确，最快，最轻巧的基于视觉的Sensing AI，可用于各种机器人应用，例如AMR，送货机器人，机器人割草机，机器人武器，农业武器，农业车辆以及诸如仓库和工厂自动化之类的广泛工业应用，以及常见的数字二线应用。 立体声啤酒今天宣布了新的ZED Box Mini“ Su
Exploring Vision-Based Reconfigurable Robots in ModLab
Tian Tan，SEAS 电气工程硕士 ’25，中国 今年夏天，我有机会在 Mark Yim 教授的指导下在 ModLab 担任研究助理。我的工作主要集中在 SMORES-EP V2 项目上，该项目……
