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機器視覺技術(shù)的不斷創(chuàng)新 為每個行業(yè)領域的應用帶來發(fā)展?jié)摿εc機會

新機器視覺 ? 來源:陳年麗 ? 2019-07-26 14:15 ? 次閱讀
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眼睛是最重要的感覺器官,可在一定程度上肉眼在許多時候被限制。機器視覺的發(fā)展,是人類不斷突破生理的界限,相當于為機器設備安上了感知外界的眼睛,使機器具有像人一樣的視覺功能,重要性也不言而喻,從而實現(xiàn)各種檢測、判斷、識別、測量等功能。

隨著機器視覺技術(shù)的不斷創(chuàng)新,推動了工業(yè)自動化、智慧安防以及人工智能等行業(yè)的進步,也為各個行業(yè)領域的應用帶來了更多發(fā)展?jié)摿εc機會。

機器視覺產(chǎn)業(yè)簡介:20年快速發(fā)展,機器視覺涉足領域廣泛

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支,簡單說來,機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷,但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收,同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。

本質(zhì)上,機器視覺是圖像分析技術(shù)在工廠自動化中的應用,通過使用光學系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機和圖像處理工具,來模擬人的視覺能力,并做出相應的決策,最終通過指揮某種特定的裝置執(zhí)行這些決策。

相比全球,中國機器視覺發(fā)展較慢,1999-2003年是我國機器視覺發(fā)展的啟蒙階段,開始出現(xiàn)跨裝也得機器視覺人才,2004年后邁入產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期,機器視覺企業(yè)開始探索和研發(fā)自主產(chǎn)品并取得一些突破。

近十年,中國機器視覺產(chǎn)業(yè)從發(fā)展中期邁向高速發(fā)展時期。目前,中國已有近百家機器視覺相關(guān)企業(yè),從事安防、醫(yī)療及金融等各個領域。

機器視覺產(chǎn)業(yè)規(guī)模:受益于人工智能發(fā)展,競賽推動+資本支持,市場規(guī)??焖僭黾?/p>

近年來,為了讓機器更像人,能夠認知事物,從而進行判定和深度學習,機器視覺技術(shù)方法與應用發(fā)展迅速,全球機器視覺市場正處于迅速發(fā)展之中。

伴隨著人工智能產(chǎn)業(yè)升溫,作為人工智能行業(yè)細分領域占比最大且達到42%的一個重要分支,在人工智能市場規(guī)??焖僭黾拥谋尘跋?,機器視覺行業(yè)市場規(guī)模將加速擴張。

另外,近年來機器視覺相關(guān)比賽舉辦較多,進一步推動機器視覺算法思想的進步。2007年由李飛飛教授發(fā)起的ImageNet計劃將人工智能領域的影像數(shù)據(jù)推向了前所未有的規(guī)模,至今已有1400萬張經(jīng)過人工清洗標注的圖片,含有2萬個分類,為機器視覺領域做出巨大貢獻。

自2010年,每年一度的ImageNet物體識別競賽(對1000類接近50萬張圖片的單標簽識別),更是成為了機器視覺領域最受關(guān)注的比賽。

除此之外,還有FDDB、LFW、COCO、Pascal VOC、FRVT、MegaFace、WebVision等多個針對圖像識別、人臉識別的國際級賽事,將機器視覺的技術(shù)水平推向更高。

2017年,ImageNet舉行了最后一屆圖像分類競賽,Top5的錯誤率降至2.25%(大幅領先人眼),該競賽完成了歷史使命,而更多的關(guān)于圖像語義分割(像素級的分類問題)、1:N人臉識別、圖像及視頻理解(看圖寫話)方向的數(shù)據(jù)集與比賽將逐步登上舞臺,推動更多領域更貼近真實世界場景的算法革新。

除技術(shù)的不斷創(chuàng)新外,資本的不斷涌入使機器視覺一度成為AI最熱門的融資領域。在各大機構(gòu)的數(shù)據(jù)中,尤其是在騰訊研究院和IT桔子的統(tǒng)計中,計算機視覺均為AI融資最多的領域,其中,騰訊研究院統(tǒng)計的2017年計算機視覺與圖像融資占比AI整個產(chǎn)業(yè)23%;IT桔子統(tǒng)計2017年計算機視覺與圖像占比AI整個產(chǎn)業(yè)16.68%。

從對近20家領先的機器視覺公司的融資匯總情況來看,商湯科技和曠視科技是融資額最高的企業(yè),融資金額超過10億美元,這些企業(yè)累計融資額突破了150億元,進一步說明機器視覺行業(yè)受資本青睞,并且已有大量資金涌入。

由于技術(shù)和資本助力,中國機器視覺行業(yè)規(guī)模不斷增加,且增長速度在2016年以后快速增加,遠超全球機器視覺行業(yè)規(guī)模增速。

2017年,中國機器視覺行業(yè)規(guī)模達到65億元,增速大于1,按照這樣的發(fā)展趨勢來看,2018年,中國機器視覺行業(yè)規(guī)模達到120億元。隨著政策的出新和國家對制造業(yè)的高度重視,機器視覺市場仍有較多發(fā)展機遇。

機器視覺產(chǎn)業(yè)競爭:國際地位升高 商湯獨占鰲頭

市場規(guī)模的不斷增大,使越來越多的企業(yè)進入行業(yè)。

目前已進入中國的國際機器視覺品牌已近200多家,中國自有的機器視覺品牌也已有100多家,機器視覺各類產(chǎn)品代理商超過了300家,專業(yè)的機器視覺系統(tǒng)集成商也有100多家,這些企業(yè)大家應用于安防、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方向。

盡管中國機器視覺市場發(fā)展速度飛快,但由于起步較晚,國際機器視覺市場主要被美國和德國占據(jù),占比分別達到29.76%和24.5%。

而我國機器視覺行業(yè)企業(yè)主要以產(chǎn)品代理商和系統(tǒng)集成及設備制造為主,底層開發(fā)商較少。

在國內(nèi)機器視覺市場在上層二次應用開發(fā)方面,國內(nèi)廠商占有比較大的份額;但是在機器視覺底層核心零部件這塊,目前主要還是以國外品牌為主。

但隨著全球制造業(yè)中心向亞洲轉(zhuǎn)移,美德等這些國際巨頭所占份額也有所下降,亞洲的比重有所上升。

在中國,多方利好使機器視覺飛速發(fā)展,2014-2016年也被稱為機器視覺的創(chuàng)業(yè)年,新成立企業(yè)數(shù)量較多,競爭逐漸激烈。根據(jù)中國機器視覺產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CMVU)調(diào)查統(tǒng)計, 在中國從事相關(guān)機器視覺的企業(yè)數(shù)量近700家,包括國內(nèi)自主品牌和國外品牌。

眾多企業(yè)中,2014年成立的商湯科技知名度最高,占比整個行業(yè)知名度24%以上,其次為2012年成立的曠視科技,占比23.1%,2015年成立的云從科技以及圖森科技分別排名第三、第四。

2018年我國186家獨角獸企業(yè)中,人工智能獨角獸企業(yè)數(shù)量有8家。其中,機器視覺和深度學習企業(yè)有3家,分別為優(yōu)必選科技、Face++(曠視科技)和商湯科技,所以商湯科技不僅受資本青睞且知名度較高,無疑占據(jù)行業(yè)老大的位置。

在營收上,商湯科技同樣處于行業(yè)領先水平,2017年已實現(xiàn)全面盈利, 2018年繼續(xù)保持增長態(tài)勢。

商湯目前的營收來源的四個方向:安防、汽車、手機以及新型業(yè)務,其中,最大的一塊收入來自智能安防領域,占整體營收的30%。此外,60%來自于智能汽車、手機移動互聯(lián)網(wǎng)方面,剩下10%來自于遙感、機器人、視頻等新型業(yè)務。

機器視覺發(fā)展趨勢:機器視覺提升傳統(tǒng)汽車自造 千億安防機遇眾多

在平安城市、智慧城市到雪亮工程等公共安全相關(guān)政策不斷出臺下,安防影像成為機器視覺最大的應用場景,2016年下半年開始,1:N人臉識別、視頻結(jié)構(gòu)化等計算機視覺相關(guān)技術(shù)在安防領域的實戰(zhàn)場景中突破工業(yè)化紅線,敲響了計算機視覺行業(yè)市場大規(guī)模爆發(fā)的前奏。

2018年安防影像占機器視覺總規(guī)模的比中超過70%。未來智能安防將與高清互聯(lián)網(wǎng)一樣,有重點區(qū)域、有條件的地區(qū)起步,開始從局部到全國性的拓展。

另外,《中國安防行業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中提出,到2020年,安防行業(yè)總收入達到8000億元左右。自2016年后,機器視覺快速發(fā)展使安防影像規(guī)模從5億元一度增加之80億元左右,加之安防影像技術(shù)的不斷突破,視頻監(jiān)控將進入智能時代,安防影像市場規(guī)模將進一步擴大。

除安防領域外,機器視覺在汽車領域主要是裝配的在線檢測和零部件的離線檢測,還有表面檢測,比如面板印刷質(zhì)量檢測、字符檢測、精密測量、工件表面缺陷檢測、自有曲面檢測等。

康耐視、基恩士全球最大的兩家機器視覺公司,二者都將機器視覺應用在汽車零部件,自動化生產(chǎn)和檢測的引入能提高汽車企業(yè)的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量并建立起完善的信息系統(tǒng)。

一輛汽車由上千個品種、上萬個零件組成,流水自動一體化作業(yè)能提高大批量連續(xù)生產(chǎn)效率,能緩解汽車市場的巨大競爭壓力,同時進一步擴大汽車市場規(guī)模。

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原文標題:中國機器視覺產(chǎn)業(yè)全景圖譜

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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