機(jī)器視覺(jué)是人工智能重要分支，機(jī)器視覺(jué)在應(yīng)用上具有廣泛性，能夠在智能制造，以及眾多智能生活領(lǐng)域展開(kāi)應(yīng)用；在技術(shù)上具有獨(dú)特性，是唯一非接觸式識(shí)別、測(cè)量物體的前沿技術(shù)；在硬件上具有成本的經(jīng)濟(jì)性，不會(huì)對(duì)產(chǎn)品的成本構(gòu)成造成成本壓力。廣泛性和獨(dú)特性使得其在許多領(lǐng)域構(gòu)成產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力的一部分；而經(jīng)濟(jì)性則能夠使得產(chǎn)品擺脫硬件的束縛，從而在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、客戶(hù)需求把握上更具靈活性，也使其具備更強(qiáng)的盈利能力。

TOP 1：人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是人工智能視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中最熱門(mén)的應(yīng)用， 今年 2 月，《麻省理工科技評(píng)論》發(fā)布「2017 全球十大突破性技術(shù)」榜單，來(lái)自中國(guó)的技術(shù)「刷臉支付」位列其中。這是該榜單創(chuàng)建 16 年來(lái)首個(gè)來(lái)自中國(guó)的技術(shù)突破。

人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，我國(guó)的人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛，需求推動(dòng)導(dǎo)致企業(yè)敢于投入資金。目前，該技術(shù)已具備大規(guī)模商用的條件，未來(lái)三到五年將高速增長(zhǎng)。而今年，這一技術(shù)有望在金融與安防領(lǐng)域迎來(lái)大爆發(fā)。

TOP 2：視頻/監(jiān)控分析

視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中第二大熱門(mén)應(yīng)用。

人工智能技術(shù)可以對(duì)結(jié)構(gòu)化的人、車(chē)、物等視頻內(nèi)容信息進(jìn)行快速檢索、查詢(xún)。這項(xiàng)應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動(dòng)的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預(yù)警等。

視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷(xiāo)售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢(shì)，這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。

TOP 3：圖片識(shí)別分析

靜態(tài)圖片識(shí)別應(yīng)用熱度在視覺(jué)與圖像領(lǐng)域中排名第三。將人工智能技術(shù)單純用于圖片識(shí)別分析的應(yīng)用企業(yè)數(shù)量并不如預(yù)想的多，可能有一下幾個(gè)方面原因：

1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大，眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領(lǐng)域；

2、人臉識(shí)別屬于圖片識(shí)別的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，做人臉識(shí)別的大多數(shù)企業(yè)同時(shí)也在提供圖片識(shí)別服務(wù)，但是銷(xiāo)售效果不佳，主要贏利點(diǎn)還在于人臉識(shí)別；

3、圖片識(shí)別大多商用場(chǎng)景還屬于藍(lán)海，潛力有待開(kāi)發(fā)；

4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

TOP 4：駕駛輔助/智能駕駛

隨著汽車(chē)的普及，汽車(chē)已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來(lái)說(shuō)，想要完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛/無(wú)人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。

不過(guò)利用人工智能技術(shù)，汽車(chē)的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來(lái)越多，這些應(yīng)用多半是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

TOP 5：三維圖像視覺(jué)

三維圖像視覺(jué)主要是對(duì)于三維物體的識(shí)別，應(yīng)用于三維視覺(jué)建模，三維測(cè)繪等領(lǐng)域。

TOP 6：工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)

機(jī)器視覺(jué)可以快速獲取大量信息，并進(jìn)行自動(dòng)處理。在自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中，人們將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)是提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度。運(yùn)用在一些危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿(mǎn)足要求的場(chǎng)合；此外，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。

TOP 7：醫(yī)療影像診斷

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過(guò) 90% 的數(shù)據(jù)來(lái)自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。

TOP 8：文字識(shí)別

計(jì)算機(jī)文字識(shí)別，俗稱(chēng)光學(xué)字符識(shí)別，它是利用光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來(lái)，并轉(zhuǎn)換成一種計(jì)算機(jī)能夠接受、人又可以理解的格式。這是實(shí)現(xiàn)文字高速錄入的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

TOP 9：圖像及視頻編輯

2016 年，Google 舉行了一場(chǎng)人工智能作家的畫(huà)展。通過(guò)一個(gè)名叫DeepDream的藝術(shù)生成器，谷歌可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由內(nèi)部傳送到外部。不是識(shí)別圖像，而是創(chuàng)作圖像。有人稱(chēng)這些機(jī)器做的畫(huà)為機(jī)器之夢(mèng)。

目前市場(chǎng)上也出現(xiàn)了很多運(yùn)用及機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片的自動(dòng)修復(fù)、美化、變換效果等操作。并且越來(lái)越受到用戶(hù)青睞。

機(jī)器視覺(jué)在應(yīng)用場(chǎng)景上逐漸突破工業(yè)檢測(cè)，其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機(jī)器視覺(jué)在智能生活、智能制造兩個(gè)領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用進(jìn)展，所以機(jī)器視覺(jué)于這兩個(gè)領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)也不盡相同。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：機(jī)器視覺(jué)九大應(yīng)用場(chǎng)景

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