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为什么说现在是计算机视觉最好的时代?

导读: 随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉也成为了目前人工智能领域落地最顺利的技术。计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。

随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉也成为了目前人工智能领域落地最顺利的技术。计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。此过程极具挑战性,光是隔离图像并进行识别的简单概念就花费了研究人员大量的时间。经过多年的努力,使用计算机视觉软件和硬件算法部署深度学习技术的企业在识别对象方面都取得了一定程度的成功。

据Tractica预测,计算机视觉产品市场将在2022年达到全新的高度,最大的增长将出现在智能驾驶,工业视觉检测紧随其后预计营收可达98亿美元,安防可达37.9亿美元,医疗行业为23亿美元,文娱为20亿美元,零售业和农业增长最低分别为6.55亿美元和1.97亿美元。同时Tractica还预测2022年将有众多半导体、元件制造商等硬件公司和软件公司将投入大量资金支持计算机视觉产品的开发。

目前我国有100多家计算机视觉企业,包括Face++旷视科技、依图科技、Video++极链科技等独角兽公司,涉猎安防影像、身份认证、AI文娱等众多应用领域。

计算机视觉的兴起

近年来,为了让计算机更像人,能够认知事物,从而进行判定和深度学习,计算机视觉技术方法与应用发展迅速,全球计算机视觉市场正处于迅速发展之中。伴随着人工智能产业升温,计算机视觉行业也在加速扩张。

计算机视觉技术源于 80 年代的神经网络技术,最近两年的发展才真正实现大规模商业化落地,背后驱动这项人工智能技术的突飞猛进源于芯片技术发展带来的计算能力指数级提升,互联网和物联网技术发展提供了海量的数据,深度学习技术开源推动算法的快速工程化与迭代升级。

促进这种技术进步的主要因素包括但不限于:

无线网络的普及与拓展,每日可供数百万人使用。

宽带速度的大幅度提升,为影像的传输、处理、分享提供了便利。

互联网和物联网数据库为CNN培训网络提供了大量数据储存。

各大公司的研究实验室为此投入了大量资金和资源。

软件迭代高效且迅速,硬件设备也在努力加快迭代升级。

具有计算机视觉和深度学习知识基础的工程师逐年增加。

计算机视觉领域未来的机会

未来,人们对安全和效率需求不断提升,计算机视觉技术在各行业应用能够有效满足人们需求,市场发展空间巨大。国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。随着计算机视觉技术日渐成熟,企业商业化落地能力不断提高,未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。

计算机视觉产品开发为设计自动化提供了巨大的机会。从图像分析在内的独立自动化系统,到云端服务器进行深度学习的芯片开发,嵌入式FPGA设计流程和定制ASIC的成熟,为深度学习和计算机视觉产品带来了新的受众。而且,计算机识别技术已经实现了高级的综合解决方案,可以为软件算法开发人员选择最适合的硬件技术。

目前整体计算机视觉市场价值约为119.4亿美元,到2023年预计可达到173.8亿美元,从2018年和2023年的复合年增长率约为7.80%。这一增长归功于先进制造业2.0实践,美国和欧洲工业4.0采用率提高,以及中国和印度等新兴国家对自动化技术需求的不断增加。

随着新一代产品和解决方案的发布和普及,更多融合型、跨界型的业务模式将应运而生。当下人工智能、物联网、大数据、5G、云计算等主导未来的核心技术正在加速发展与演进,计算机视觉行业生态在这些技术力量的驱动下,必将形成新的技术和市场格局。

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