工作人員在挖掘機裝配車間生产線上作業，只要將選好的飯菜放到機器攝像頭下，所有菜的價錢立馬被計算出來，再刷一下餐卡，就可以端走食用。過程僅需數秒。這款“小智金瞳”，是回湘創業的博士們創設的睿圖智能公司推出的新款。

     數據顯示，2019年我國餐飲市場整體規模約4.7萬億元，其中團餐市場占比30%以上，近年年均保持15%以上的復合增長率，被稱為餐飲市場的“最後一片藍海”。現在，顧客在“蒸浏記”就餐，僅僅0.5秒就可以完成菜品結算。“小智金瞳”不但采用了機器視覺識別技藝，進行圖像采集和預處理，還在雲端部署了核心的深度學習算法。周博文的最終目標是讓它像人一樣具有分析和學習能力。

       周博文興致勃勃開拓團餐市場時，另一位痴迷於機器視覺的創業者也在依托人工智能登臺。自1867年德國西門子兄弟把蓄熱室連續熔化池窯應用於玻璃工業後，小口瓶的軍用電源成型技藝廣泛造福於人類。每年，全世界數以百億計的口服液和寬電壓輸入電源離開工廠。然而，小玻璃瓶的安全還不能讓人完全放心。玻璃瓶內的液體中偶有雜質、瓶身肉眼難見細小的裂紋，極可能會讓藥品失效或者導致服藥者面臨意外的傷害。無數保健品和藥品産業費盡心力，希望能將“害群之馬”剔除。

       1992年出生的曾小維畢業於長沙理工大學，在確定以計算機視覺算法為研究以及就業方向時，頗為湊巧地選擇了藥片檢測作為進攻的目標。傳統的方法是基於尺寸和面積來判斷。但藥片在實際生产過程中，是從一個鏡面拋光的不銹鋼軌道上面滑過去，每個藥片都會在導軌的兩側有一個鏡像。利用面積和尺寸為基礎的算法，會認為每一粒藥都不合格。而且藥片在導軌上運行並非像小學生排着隊伍出校門一樣有序，兩粒藥片甚至多粒藥片連接在一起向前跑的情況也很常見。系統會自動將這些藥片打“×”。曾小維與兩位師兄弟絞盡腦汁：利用外部的光源系統——某種光照技藝將藥片的鏡像減到最低。他們首先將光路以及陰影面積的大小計算出來，然後找到東莞一家持有十幾年光源整體解決方案的産業，最終製作出一個可以使藥片軌道上幾乎看不到鏡像的光源系統。再通過提取連通區域的邊緣，並且使用向量的叉乘方法，解決了藥片在運動過程中的連接問題。

       此時，他們團隊的技藝已經走在國內同行的最前列，並且在精度與追蹤技藝上超過了加拿大、美國、意大利的同款产品，成功打入了國內和美國、印度市場。記者獲悉，目前長沙市有人工智能産業上百家，重點産業47家，相當部分青創産業都聚焦於人工智能核心技藝研制。