李漢國介紹，在工業智能化中，機器視覺是一種正在被規�；褂玫募夹g，對帶寬要求較高。
機器視覺技術本身會產生兩類文件，比較占用帶寬。種是故障品特征文件的傳輸，供分析改進。種，將所有原始數據文件上傳到云，供AI訓練用。
機器視覺分為兩維型和三維型，三維更加先進。以電子制造業，識別印制電路板為例，使用三維機械視覺識別率更高，但同時會產生更多的信息，占用更多帶寬。現實中，有工廠因為網絡不夠支撐，三維功能因此閑置，繼續用回二維。這種情況下，需要布線擴容。
現在，更多工廠擁有“柔性”生產制造能力，柔性生產對帶寬需求也很大。
李漢國介紹，這類工廠，對不同的生產對象有不同的工藝文件，工藝文件因為包含很多信息所以本身較大。在更換生產任務時，需要上下載新的工藝文件。比如印制電路板，會根據不同的電路板進行精準調整，確保每種不同的電路板有較好的質量。如果柔性制造對象是小批量、多批次，那么切換的情況更加頻繁。在現在千兆口情況下，新的生產工藝文件上下載、自檢與試運行，這程通常占用5分鐘~35來分鐘工時，但是用萬兆口，或縮減至一兩分鐘，從而留給有效生產的時間增加。
李漢國說，“以前覺得百兆千兆就夠了，現在機器視覺出來以后，與別的一些更的AI出來以后，帶寬就不夠了。”
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