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【轉載】為什么說現在是計算機視覺最好的時代?

文章附圖

隨著深度學習的迅猛發展,計算機視覺也成為了目前人工智能領域落地最順利的技術。計算機視覺(Computer Vision)是一門研究如何用攝影機和計算機代替人眼對目標進行跟蹤、識別、分析、處理等。此過程極具挑戰性,光是隔離圖像并進行識別的簡單概念就花費了研究人員大量的時間。經過多年的努力,使用計算機視覺軟件和硬件算法部署深度學習技術的企業在識別對象方面都取得了一定程度的成功。

據Tractica預測,計算機視覺產品市場將在2022年達到全新的高度,最大的增長將出現在智能駕駛,工業視覺檢測緊隨其后預計營收可達98億美元,安防可達37.9億美元,醫療行業為23億美元,文娛為20億美元,零售業和農業增長最低分別為6.55億美元和1.97億美元。同時Tractica還預測2022年將有眾多半導體、元件制造商等硬件公司和軟件公司將投入大量資金支持計算機視覺產品的開發。

目前我國有100多家計算機視覺企業,包括Face++曠視科技、依圖科技、Video++極鏈科技等獨角獸公司,涉獵安防影像、身份認證、AI文娛等眾多應用領域。

計算機視覺的興起

近年來,為了讓計算機更像人,能夠認知事物,從而進行判定和深度學習,計算機視覺技術方法與應用發展迅速,全球計算機視覺市場正處于迅速發展之中。伴隨著人工智能產業升溫,計算機視覺行業也在加速擴張。

計算機視覺技術源于 80 年代的神經網絡技術,最近兩年的發展才真正實現大規模商業化落地,背后驅動這項人工智能技術的突飛猛進源于芯片技術發展帶來的計算能力指數級提升,互聯網和物聯網技術發展提供了海量的數據,深度學習技術開源推動算法的快速工程化與迭代升級。

促進這種技術進步的主要因素包括但不限于:

無線網絡的普及與拓展,每日可供數百萬人使用。寬帶速度的大幅度提升,為影像的傳輸、處理、分享提供了便利。互聯網和物聯網數據庫為CNN培訓網絡提供了大量數據儲存。各大公司的研究實驗室為此投入了大量資金和資源。軟件迭代高效且迅速,硬件設備也在努力加快迭代升級。具有計算機視覺和深度學習知識基礎的工程師逐年增加。

計算機視覺領域未來的機會

未來,人們對安全和效率需求不斷提升,計算機視覺技術在各行業應用能夠有效滿足人們需求,市場發展空間巨大。國家政策對人工智能行業的支持也為計算機視覺的發展提供了有利的環境。隨著計算機視覺技術日漸成熟,企業商業化落地能力不斷提高,未來計算機視覺市場規模將迎來突破性發展。

計算機視覺產品開發為設計自動化提供了巨大的機會。從圖像分析在內的獨立自動化系統,到云端服務器進行深度學習的芯片開發,嵌入式FPGA設計流程和定制ASIC的成熟,為深度學習和計算機視覺產品帶來了新的受眾。而且,計算機識別技術已經實現了高級的綜合解決方案,可以為軟件算法開發人員選擇最適合的硬件技術。

目前整體計算機視覺市場價值約為119.4億美元,到2023年預計可達到173.8億美元,從2018年和2023年的復合年增長率約為7.80%。這一增長歸功于先進制造業2.0實踐,美國和歐洲工業4.0采用率提高,以及中國和印度等新興國家對自動化技術需求的不斷增加。

隨著新一代產品和解決方案的發布和普及,更多融合型、跨界型的業務模式將應運而生。當下人工智能、物聯網、大數據、5G、云計算等主導未來的核心技術正在加速發展與演進,計算機視覺行業生態在這些技術力量的驅動下,必將形成新的技術和市場格局。




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