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[导读]   随着人工智能的快速发展,计算机视觉产业逐渐兴起,作为人工智能的分支,计算机视觉就是机器代替人对目标进行识别和扫描的机器视觉。可以快速进行图像处理,可运用于多个领域。   今年9月,在

  随着人工智能的快速发展,计算机视觉产业逐渐兴起,作为人工智能的分支,计算机视觉就是机器代替人对目标进行识别和扫描的机器视觉。可以快速进行图像处理,可运用于多个领域。

  今年9月,在苹果新机发布会上,iPhone X具备“刷脸”解锁功能成为了关注焦点;此外,金融科技公司蚂蚁金服与肯德基共同对外宣布“刷脸支付”进入商用试点阶段,这是刷脸支付从线上走到线下,首次真正落地到商业场景的消费中。

  近日,引爆云栖大会的网红店“未来智能餐厅”,顾客吃完就走,无服务员阻拦,只需“刷脸”出餐厅前自动完成支付。除此之外,杭州某中学食堂推出刷脸点餐,学生不用带卡,只要“刷脸”就可完成点餐支付。这些只需“刷脸”便可完成的智能操作,背后实际是应用了计算机视觉的人脸识别技术。

  计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。计算机视觉综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光电一体化等多个领域(参考图1)。

  

  图1 计算机视觉与机器视觉涉及的技术领域

  计算机视觉•产业现状

  国外巨头自研和收购双管齐下布局,将视觉技术广泛应用于自身产品升级,并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。

  

  图2 国外企业计算机视觉产业模式

  国内巨头百度相对激进,阿里巴巴、腾讯基于自身产品进行功能试水。

  

  图3 国内巨头计算机视觉产业模式

  综上可以看出,创业公司以多点垂直化企业服务为切入点,国内外巨头则一方面利用资源优势积极进行底层架构建设,并将技术广泛应用到已有的产品升级中,另一方面利用资金优势大量收购优秀的技术和数据创业公司,迅速弥补技术短板、数据短板和人才短板。与此同时,巨头们还热衷于创新前沿产品的研发,以及搭建开源平台帮助创业公司迅速起步,持续不断地提升业内影响力。

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