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计算机视觉技术现状和发展趋势

电子发烧友网报道(文/李弯弯)在人工智能技术中,计算机视觉较早发展并取得突破,目前应用场景也较为明确。计算机视觉在人工智能中占据重要市场地位,未来市场空间广阔。

根据iResearch数据,2019年国内计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633.3亿元和1438.6亿元,占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到58.2%和37.6%。预计至2025年国内计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至1537.1亿元和4858.4亿元,年均复合增长率分别为15.9%和 22.5%。

计算机视觉技术现状和发展趋势

资料来源:iResearch

计算机视觉主要应用领域有哪些

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。大致可以分为这么几类:目标检测、图像分割、图像增强、图像生成、人脸分类识别、姿态估计、立体视觉等。

产业链可分为基础层、技术层和应用层。基础层包括硬件支持、算法支持和数据集;技术层包括视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配;应用层包括计算机视觉技术在智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、手机终端和智慧商业等领域的应用。

计算机视觉技术现状和发展趋势

过去几年,随着人工智能深度学习算法快速成熟,国内涌现出了大批基于计算机视觉算法技术的人工智能企业,根据艾瑞咨询的数据,从2017年到2020年10月国内计算机视觉相关业务的获投企业数量就达到146家。不过虽然企业众多,但集中度却很高,头部几家企业较为突出,商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技四家企业就占据市场份额的50%以上。

从这些获投企业所在的细分赛道可以很清晰的看到,计算机视觉技术都应用在哪些领域,主要集中在零售、安防、制造、政务、医疗等行业。其中零售行业占比最大,可基于场景化营销、商品识别分析等应用提升营销转化率,实现门店运营的智能化改革;安防行业是计算机视觉最早落地的场景,利用安防影像智能分析协助城市治理等领域的智能化转型。

计算机视觉技术现状和发展趋势

图:2017-2020年10月中国计算机视觉获投企业业务赛道热度统计

计算机视觉面临的问题和未来发展趋势

计算机视觉在学术界和工业界上有差异。一位算法工程师明确表示,计算机视觉现在的状态就感觉是,各个问题算法效果都能出一个baseline,但调优的空间并不大,更多时候是靠苦力,比如标数据,清洗数据,badcase分析,写保护逻辑,前后处理等。而学术界几篇无监督MOCO、CLIP等新作确实很惊艳,但却比不上自己用业务数据训练出来的神经网络模型。

计算机视觉算法在工业上更关注于如何落地,更多是在基于业务理解的基础上对客户需求的定制,也就是为了能够紧贴客户需求,工业界为了算法落地需要做很多努力,包括网络架构实验,训练方法试验,造数据,清洗数据,badcase分析,打补丁,底层性能优化,这其中每一点都要耗费巨大的人力物力。

从长远发展趋势来看,目前计算机视觉还未进入技术发展的下半场,未来随着计算机视觉技术在人脸识别上性能的不断突破,限定场景识别准确率将不断提升,愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化,渗透进更多的行业应用。

整体而言,计算机视觉技术要想更好的实现应用落地,需要在对具体业务场景的理解之上进行针对性开发,以提供更加全面、及时的服务,这要求计算机视觉企业未来在重视前沿算法研发的同时,需要进一步加强算法和商业应用的融合。

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