在歷經2018爆發元年后，人工智能技術（AI）逐漸商業化，開始邁向場景化深度發展的階段，不僅在技術上繼續“跑高分”，還將深入“跑場景”。作為人工智能的關鍵細分領域之一，計算機視覺已經逐漸出現在我們的生活當中，例如為大家所熟知的人臉識別技術，在諸如Face ID、刷臉支付、高鐵安檢等方面已得到廣泛應用。據清華大學數據顯示，在技術層面上，計算機視覺的應用在整個人工智能應用領域中占比達到34.9%，已成為各行業發展的重要支撐。

簡單地講，計算機視覺技術就是利用攝像頭和電腦，讓機器學會像人一樣去“看”，“理解”、“表達”并處理它們看到的事物。這個過程就涉及到計算機如何對輸入的圖像信息進行組織，對物體和場景進行識別，進而對圖像內容給予解釋三個環節，最終讓計算機擁有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。目前，計算機視覺主要停留在圖像信息表達和物體識別階段，但隨著時間的推移會變得愈發準確，直到其達到甚至超越人類的圖像識別能力。

“讓機器識別世界”和“讓機器理解世界”是當下計算機視覺企業的兩大研究方向。前者的落地應用例如無人駕駛汽車對障礙物的辨別，iphone的人臉識別解鎖功能等等，這也是目前大多數AI公司都在做的事情。而后者“讓機器理解世界”則仍是一個很大的考驗，也將拉開不同AI公司和研究機構之間的差距，其目標是讓計算機視覺能夠“理解”所看到的東西，并做出一些有價值的預警。另外，相關數據顯示，2018年中國計算機視覺領域獲得了超過230億元的投資，且在中國人工智能領域的投資當中占比超過三分之一。有分析機構認為，隨著人工智能技術日趨成熟，應用場景廣闊的計算機視覺將成為最快變現的領域。

在未來，憑借更強大的傳感器、大量標記圖像、易于使用的深度學習軟件，再加上不斷改進的處理器，相信很快，計算機視覺應用將在各個領域 “遍地開花”。有數據顯示，計算機視覺市場規模的增長速度幾乎與能力提升保持同步：預計到2025年，市場總量將達到262億美元，即年均復合增長率超過30%。

而現狀是，在政策引導、技術創新、資本追逐以及消費需求的驅動下，計算機視覺技術已經在身份識別、AI醫療、自動駕駛、無人機、太空探索等領域不斷落地。其中，移動互聯網和安防領域處于領跑狀態，零售和物流行業正在跟進，醫療與無人駕駛的商業化有待成熟，安防影像分析則是目前計算機視覺巨大的應用，未來發展潛力廣闊。

從目前AI的落地進展來看，在安防的計算機視覺應用中，人臉識別和視頻監控備受關注，同時還有樓宇對講、出入口控制、門禁一卡通、防盜報警等技術的應用；

在交通領域，則主要是車輛的檢測、身份識別與比對、行為分析以及當前熱門的無人駕駛和汽車輔助駕駛技術；

在金融領域，計算機視覺主要用于金融支付驗證，包括人臉驗證、指靜脈驗證和虹膜驗證等。

在零售行業，AI不僅僅實現了無人零售，還將進一步優化零售流程，從而提高效率，降低成本；

在醫療領域，由于醫療數據碎片化嚴重，影像資料更是多樣化，且需要專業醫師對數據進行標注，總體成本高，進展慢。

而在無人駕駛領域：涉及采集攝像頭、雷達等多種數據，需要根據這些數據進行車輛、物體、道路、行人等不同識別后進行決策。不過，現在談通用無人駕駛為時尚早，在限定場景下實現商用的機會較大。

那么，今年的計算機視覺還將在哪些應用場景“落地開花”呢？

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