隨著計算機視覺的進一步發展,技術的更新將促使產業規模進一步增長,預計到2025年我國技術及視覺核心產品及帶動的相關產業規模將達到6000億,計算機視覺千億級賽道值得期待,機遇與挑戰并存。
所謂計算機視覺,是一門研究如何使機器“看”的科學,換句話說,就是指用攝像和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等
機器視覺,再進行圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。計算機視覺系統需要圖象信號,圖象處理,圖像分析,紋理和顏色建模,幾何處理和推理,以及物體建模等,才能得到最終的結果。
近些年,隨著計算機圖像、計算機視覺模式識別和互聯網等先進科技的迅猛發展和深入應用,計算機視覺系統已經在各行各業逐漸得到廣泛的應用。
計算機視覺未來市場廣闊
資料顯示,計算機視覺于20世紀50~60年代,至20世紀末,相關理論、軟硬件等得到初步發展,并開始在工業環境開展應用。21世紀以來,以人工智能深度學習算法為依托,高效求解復雜全局優化問題的算法得到極大發展,計算機視覺技術進入高速發展階段。
在國外,計算機視覺系統應用十分普及,主要集中在食品飲料、汽車、電子、冶金、零配件裝配及制造等行業。縱觀國內,計算機視覺技術的應用開始于90年代,機器視覺系統產品剛起步,目前主要集中在食品飲料、包裝、色選、質量檢測、制藥、印刷等行業。
目前,計算機視覺已成為人工智能中技術率先取得較大突破、應用場景較為明確的關鍵技術之一,在人工智能中占據重要地位,未來市場空間廣闊,政策也在支持計算機視覺行業發展。
政策支持 計算機視覺迎機遇
近年來,計算機視覺行業受到各級政府的高度重視和國家產業政策的重點支持。國家陸續出臺了多項政策支持計算機視覺行業發展。
如:《國家新一代人工智能標準體系建設指南》《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》《關于擴大戰略性新興產業投資培育壯大新增長點增長極的指導意見》《加強“從0到1"基礎研究工作方案》等政策為計算機視覺行業的健康發展,提供了良好的發展環境。
隨著計算機視覺的進一步發展,技術的更新將促使產業規模進一步增長,另一方面,計算機視覺和產業融合的加深,也將擴大相關產業規模。預計到2025年我國技術及視覺核心產品及帶動的相關產業規模將達到6000億。
計算機視覺千億級賽道值得期待,而計算機視覺在迎來機遇的同時也面臨著挑戰。
計算機視覺發展有何挑戰?
首先,再人工智能的倫理的方面,于各種場景應用計算器視覺涉及于所有決策環節出現的倫理問題,如隱私問題、人工智能責任及決策授權、透明度及偏見。
其次,對數據安全及隱私仍為許多計算器視覺軟件公司的主要關注。由于訓練人工智能模型需要大量輸入數據,而人工智能模型的推理一般涉及處理現實世界數據,因此組織及個人日益關注提供予計算器視覺軟件公司及由其所處理數據的安全性及隱私。
因此,計算機視覺要想發展就必須面臨這兩個問題,只要這兩個問題得到相應的解決,千億級賽道在等待,發展前景可期,相關企業可重點布局。
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