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據(jù)統(tǒng)計(jì)，在全球范圍內(nèi)，全球認(rèn)知技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)活躍，計(jì)算機(jī)視覺投資熱度高。
如果你看過美劇《疑犯追蹤》，你一定記得那句經(jīng)典臺詞“You’re being watched.”劇中The Machine是個(gè)神奇的機(jī)器，它能夠調(diào)用所有的攝像頭，形成天網(wǎng)。當(dāng)它鎖定某個(gè)人，瞬間即可從網(wǎng)絡(luò)調(diào)取所有有關(guān)此人的信息，跟蹤他的軌跡，預(yù)判他的行為。
現(xiàn)實(shí)中的人工智能雖還未能達(dá)到這種高度的黑科技，但是讓機(jī)器“看懂”世界已經(jīng)不是一件新鮮事了。
讓計(jì)算機(jī)“看懂”世界的技術(shù)——計(jì)算機(jī)視覺——是指用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人的視覺功能。作為計(jì)算機(jī)的眼睛，計(jì)算機(jī)視覺是機(jī)器認(rèn)識世界、看懂世界的一種方式，它與語音識別、語言識別一并構(gòu)成了人工智能的感知智能，讓機(jī)器完成對外部世界的探測，進(jìn)而做出判斷，采取行動(dòng)，讓更復(fù)雜層面的智慧決策、自主行動(dòng)成為可能。可以說，計(jì)算機(jī)視覺是人工智能產(chǎn)品或方案不可或缺的重要部分?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法模型和CPU、GPU等關(guān)鍵硬件的支撐，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)，并最終集成于多類產(chǎn)品和應(yīng)用場景之中(如機(jī)器人、無人駕駛等等)。
在國內(nèi)，人臉識別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的當(dāng)前競爭熱點(diǎn)，金融、安防領(lǐng)域的人臉識別為重點(diǎn)布局場景。而此類公司多有未來涉足機(jī)器人視覺、無人機(jī)視覺領(lǐng)域的計(jì)劃。此外，智能家電、醫(yī)療領(lǐng)域、圖像搜素引擎也有創(chuàng)業(yè)公司布局。據(jù)36氪研究院不完全統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)從事計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的公司有104個(gè)，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)熱潮在2011年后出現(xiàn)，融資階段A輪和天使輪居多。
目前大量創(chuàng)業(yè)公司集中技術(shù)提供層，上游銜接芯片制造廠商和以科研機(jī)構(gòu)、谷歌微軟為代表的初級算法提供商，下游對接產(chǎn)品和解決方案的參與者們，比如機(jī)器人廠商、家電廠商、門禁系統(tǒng)廠商。
其中，不少海歸創(chuàng)業(yè)公司因其強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)、優(yōu)異的國際比賽成績博得了大量的關(guān)注，和他們一起競爭的一方面有老牌工業(yè)公司?？低?、浙江大華等，另一方面還有技術(shù)領(lǐng)先、資金雄厚、團(tuán)隊(duì)陣容華麗的互聯(lián)網(wǎng)巨頭Google、Microsoft、百度等。
各應(yīng)用場景的視覺識別技術(shù)探索剛剛起步。人臉識別領(lǐng)域競爭激烈，機(jī)器人視覺或?qū)⒊蔀橄乱粺狳c(diǎn), 各應(yīng)用場景探索仍待深入。創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)與應(yīng)用場景廠商達(dá)成合作，利用算法集成技術(shù)優(yōu)勢爭取一席之地。
對于計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展趨勢，有以下三點(diǎn)預(yù)測：
第一，目前行業(yè)的一大趨勢是智能前端化，即前端設(shè)備就具有人工智能分析的功能;另一個(gè)趨勢是軟硬件一體解決方案更具競爭力，即軟件技術(shù)很容易被超越，而集成化、軟硬件一體的解決方案能更好的滿足場景需求，提高技術(shù)壁壘。
第二，對計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司來講，數(shù)據(jù)是爭奪要點(diǎn)，應(yīng)用場景是著力關(guān)鍵。由于應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)對算法模型的訓(xùn)練是非常重要的，未來創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的大公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向,實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。
第三，目前計(jì)算機(jī)視覺在識別物體上已經(jīng)有一定的成效。然而，盡管對算法的上層邏輯和原理人是清楚的，但具體到某種數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)過程，人們是無法預(yù)測無法知曉的。更深入的了解機(jī)器認(rèn)知機(jī)理成為下一個(gè)重要議題，屆時(shí)技術(shù)將迎來巨大飛躍。