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机器视觉—应用场景是关键

更新时间:2018-05-05阅读:27次信息来源:摘要

       据统计,在全球范围内,全球认知技术领域创业活跃,计算机视觉投资热度高。


       如果你看过美剧《疑犯追踪》,你一定记得那句经典台词“You’re being watched.”剧中The Machine是个神奇的机器,它能够调用所有的摄像头,形成天网。当它锁定某个人,瞬间即可从网络调取所有有关此人的信息,跟踪他的轨迹,预判他的行为。


       现实中的人工智能虽还未能达到这种高度的黑科技,但是让机器“看懂”世界已经不是一件新鲜事了。


       让计算机“看懂”世界的技术——计算机视觉——是指用计算机来模拟人的视觉系统,实现人的视觉功能。作为计算机的眼睛,计算机视觉是机器认识世界、看懂世界的一种方式,它与语音识别、语言识别一并构成了人工智能的感知智能,让机器完成对外部世界的探测,进而做出判断,采取行动,让更复杂层面的智慧决策、自主行动成为可能。可以说,计算机视觉是人工智能产品或方案不可或缺的重要部分。基于深度学习算法模型和CPU、GPU等关键硬件的支撑,计算机视觉技术应用得以实现,并最终集成于多类产品和应用场景之中(如机器人、无人驾驶等等)。


       在国内,人脸识别是计算机视觉领域的当前竞争热点,金融、安防领域的人脸识别为重点布局场景。而此类公司多有未来涉足机器人视觉、无人机视觉领域的计划。此外,智能家电、医疗领域、图像搜素引擎也有创业公司布局。据36氪研究院不完全统计,目前国内从事计算机视觉技术的公司有104个,国内创业热潮在2011年后出现,融资阶段A轮和天使轮居多。


       目前大量创业公司集中技术提供层,上游衔接芯片制造厂商和以科研机构、谷歌微软为代表的初级算法提供商,下游对接产品和解决方案的参与者们,比如机器人厂商、家电厂商、门禁系统厂商。


       其中,不少海归创业公司因其强大的技术团队、优异的国际比赛成绩博得了大量的关注,和他们一起竞争的一方面有老牌工业公司海康威视、浙江大华等,另一方面还有技术领先、资金雄厚、团队阵容华丽的互联网巨头Google、Microsoft、百度等。


       各应用场景的视觉识别技术探索刚刚起步。人脸识别领域竞争激烈,机器人视觉或将成为下一热点, 各应用场景探索仍待深入。创业公司应与应用场景厂商达成合作,利用算法集成技术优势争取一席之地。


       对于计算机视觉的发展趋势,有以下三点预测:


       第一,目前行业的一大趋势是智能前端化,即前端设备就具有人工智能分析的功能;另一个趋势是软硬件一体解决方案更具竞争力,即软件技术很容易被超越,而集成化、软硬件一体的解决方案能更好的满足场景需求,提高技术壁垒。


       第二,对计算机视觉创业公司来讲,数据是争夺要点,应用场景是着力关键。由于应用场景的数据对算法模型的训练是非常重要的,未来创业公司要么通过自有平台获取数据,要么选择与拥有数据源的大公司进行合作,同时选择一个商业落地的方向,实现快速的数据循环。


       第三,目前计算机视觉在识别物体上已经有一定的成效。然而,尽管对算法的上层逻辑和原理人是清楚的,但具体到某种数据的训练和学习过程,人们是无法预测无法知晓的。更深入的了解机器认知机理成为下一个重要议题,届时技术将迎来巨大飞跃。
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