在歷經(jīng)2018爆發(fā)元年后，人工智能技術(shù)（AI）逐漸商業(yè)化，開始邁向場景化深度發(fā)展的階段，不僅在技術(shù)上繼續(xù)“跑高分”，還將深入“跑場景”。作為人工智能的關(guān)鍵細分領(lǐng)域之一，計算機視覺已經(jīng)逐漸出現(xiàn)在我們的生活當(dāng)中，例如為大家所熟知的人臉識別技術(shù)，在諸如Face ID、刷臉支付、高鐵安檢等方面已得到廣泛應(yīng)用。據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，在技術(shù)層面上，計算機視覺的應(yīng)用在整個人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中占比達到34.9%，已成為各行業(yè)發(fā)展的重要支撐。

簡單地講，計算機視覺技術(shù)就是利用攝像頭和電腦，讓機器學(xué)會像人一樣去“看”，“理解”、“表達”并處理它們看到的事物。這個過程就涉及到計算機如何對輸入的圖像信息進行組織，對物體和場景進行識別，進而對圖像內(nèi)容給予解釋三個環(huán)節(jié)，最終讓計算機擁有通過二維圖像認(rèn)知三維環(huán)境信息的能力。目前，計算機視覺主要停留在圖像信息表達和物體識別階段，但隨著時間的推移會變得愈發(fā)準(zhǔn)確，直到其達到甚至超越人類的圖像識別能力。

“讓機器識別世界”和“讓機器理解世界”是當(dāng)下計算機視覺企業(yè)的兩大研究方向。前者的落地應(yīng)用例如無人駕駛汽車對障礙物的辨別，iphone的人臉識別解鎖功能等等，這也是目前大多數(shù)AI公司都在做的事情。而后者“讓機器理解世界”則仍是一個很大的考驗，也將拉開不同AI公司和研究機構(gòu)之間的差距，其目標(biāo)是讓計算機視覺能夠“理解”所看到的東西，并做出一些有價值的預(yù)警。另外，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年中國計算機視覺領(lǐng)域獲得了超過230億元的投資，且在中國人工智能領(lǐng)域的投資當(dāng)中占比超過三分之一。有分析機構(gòu)認(rèn)為，隨著人工智能技術(shù)日趨成熟，應(yīng)用場景廣闊的計算機視覺將成為最快變現(xiàn)的領(lǐng)域。

在未來，憑借更強大的傳感器、大量標(biāo)記圖像、易于使用的深度學(xué)習(xí)軟件，再加上不斷改進的處理器，相信很快，計算機視覺應(yīng)用將在各個領(lǐng)域 “遍地開花”。有數(shù)據(jù)顯示，計算機視覺市場規(guī)模的增長速度幾乎與能力提升保持同步：預(yù)計到2025年，市場總量將達到262億美元，即年均復(fù)合增長率超過30%。

而現(xiàn)狀是，在政策引導(dǎo)、技術(shù)創(chuàng)新、資本追逐以及消費需求的驅(qū)動下，計算機視覺技術(shù)已經(jīng)在身份識別、AI醫(yī)療、自動駕駛、無人機、太空探索等領(lǐng)域不斷落地。其中，移動互聯(lián)網(wǎng)和安防領(lǐng)域處于領(lǐng)跑狀態(tài)，零售和物流行業(yè)正在跟進，醫(yī)療與無人駕駛的商業(yè)化有待成熟，安防影像分析則是目前計算機視覺巨大的應(yīng)用，未來發(fā)展?jié)摿V闊。

從目前AI的落地進展來看，在安防的計算機視覺應(yīng)用中，人臉識別和視頻監(jiān)控備受關(guān)注，同時還有樓宇對講、出入口控制、門禁一卡通、防盜報警等技術(shù)的應(yīng)用；

在交通領(lǐng)域，則主要是車輛的檢測、身份識別與比對、行為分析以及當(dāng)前熱門的無人駕駛和汽車輔助駕駛技術(shù)；

在金融領(lǐng)域，計算機視覺主要用于金融支付驗證，包括人臉驗證、指靜脈驗證和虹膜驗證等。

在零售行業(yè)，AI不僅僅實現(xiàn)了無人零售，還將進一步優(yōu)化零售流程，從而提高效率，降低成本；

在醫(yī)療領(lǐng)域，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)碎片化嚴(yán)重，影像資料更是多樣化，且需要專業(yè)醫(yī)師對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，總體成本高，進展慢。

而在無人駕駛領(lǐng)域：涉及采集攝像頭、雷達等多種數(shù)據(jù)，需要根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行車輛、物體、道路、行人等不同識別后進行決策。不過，現(xiàn)在談通用無人駕駛為時尚早，在限定場景下實現(xiàn)商用的機會較大。

那么，今年的計算機視覺還將在哪些應(yīng)用場景“落地開花”呢？

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