隨著深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，計算機視覺也成為了目前人工智能領(lǐng)域落地最順利的技術(shù)。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(zhàn)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(jīng)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(xué)習(xí)技術(shù)的企業(yè)在識別對象方面都取得了一定程度的成功。

　　據(jù)Tractica預(yù)測，計算機視覺產(chǎn)品市場將在2022年達到全新的高度，最大的增長將出現(xiàn)在智能駕駛，工業(yè)視覺檢測緊隨其后預(yù)計營收可達98億美元，安防可達37.9億美元，醫(yī)療行業(yè)為23億美元，文娛為20億美元，零售業(yè)和農(nóng)業(yè)增長最低分別為6.55億美元和1.97億美元。同時Tractica還預(yù)測2022年將有眾多半導(dǎo)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(chǎn)品的開發(fā)。

　　目前我國有100多家計算機視覺企業(yè)，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(yīng)用領(lǐng)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(xué)習(xí)，計算機視覺技術(shù)方法與應(yīng)用發(fā)展迅速，全球計算機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，計算機視覺行業(yè)也在加速擴張。

　　計算機視覺技術(shù)源于 80 年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，最近兩年的發(fā)展才真正實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化落地，背后驅(qū)動這項人工智能技術(shù)的突飛猛進源于芯片技術(shù)發(fā)展帶來的計算能力指數(shù)級提升，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展提供了海量的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)開源推動算法的快速工程化與迭代升級。

　　促進這種技術(shù)進步的主要因素包括但不限于：

　　無線網(wǎng)絡(luò)的普及與拓展，每日可供數(shù)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(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為CNN培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)提供了大量數(shù)據(jù)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(shè)備也在努力加快迭代升級。

　　具有計算機視覺和深度學(xué)習(xí)知識基礎(chǔ)的工程師逐年增加。