消失中的机器视觉公司
发布时间：2022-10-18 20:30:03 所属栏目：动态 来源：互联网
导读： 近两年，号称“AI四小龙”的机器视觉公司商汤、旷视、云从、依图，资本市场表现和裁员等传闻，可能让大众觉得，机器视觉不是一门好生意，这个领域也没什么戏了。
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近两年，号称“AI四小龙”的机器视觉公司商汤、旷视、云从、依图，资本市场表现和裁员等传闻，可能让大众觉得，机器视觉不是一门好生意，这个领域也没什么戏了。 情况显然不是这样的。一方面，计算机视觉（简称CV）仍是人工智能技术应用比重最高的领域之一，相关应用是各行业数字化、智能化的首选，基于机器视觉的工业质检、巡检、物流机器人、人脸识别等都在越来越多地落地，没有道理AI很行、CV不行；另一方面，整个机器视觉市场仍在不断增长，根据福布斯的预测，到2022年底，计算机视觉技术市场的价值预计将达到480亿美元，并可能成为持续创新和突破的源泉。 显而易见，不是机器视觉的生意不再性感了，而是头部机器视觉公司讲不好这个故事了。 然而，面对地缘政治的打压、国内房地产基建旅游等的放缓、海内外资本市场的现实情况，这种情况下，再用刻薄话去奚落“AI四小龙”的窘境，多少有点没心没肺。 过去几年的时间里，机器视觉作为AI技术最为成熟、应用最为广泛的能力，是在积极被产业拥抱的。手机应用中的身份验证、机场车站的体温监测、安防领域的主动识别、工业领域的智能质检、交通领域的车流车辆识别……可能绝大多数人最先感知到的AI能力都是机器视觉。 以机器视觉作为转型入口，推动行业/企业智能化，在今天几乎是共识。 业内有句吐槽：“AI+工业逃不出机器视觉的窠臼。”这真的是缺点吗？我们采访过许多工业企业，大部分人都提出，自家企业首先落地的就是质检、巡检这里机器视觉应用。来自机科发展的一位技术人员告诉我们：这是现在大部分AI或深度学习落地的现状，以机器视觉落点来推广AI技术，目前还是一个不错的战略。 甚至于在高精尖的航空航天，机器视觉也是一些研究者在尝试深度学习的首选。我们曾和一位航天领域的AI开发者交流过，为什么很多航天AI应用都是图像类的，对方表示教育界同样讨论过这个问题。一来，图像处理领域已经形成了一套比较完整的体系，图像分类、目标检测用得已经很多，可以很快得到不错的效果。二来，深度学习是数据驱动的，航天领域本身就积累了大量的光学图像数据，其他载荷数据也可以引入AI模型，但效果没有CV显著。第三，从航天知识科普的角度来说，图像对于普通人来说是很直观的，火星探测器或者月球探测器每次拍到的图片更能引起公众注意，率先引入CV带来的社会意义更大一点。所以，目前无论是火星车还是其他航天器，都有很多人在与CV技术相结合去解决各种问题。 可以肯定地说，机器视觉是数字基础设施中不可或缺的一个。随着人们工作、娱乐、生活等各领域的图像数据越来越丰富、复杂、剧增，需要分析处理推理的能力也更多，必然会将机器视觉推向一个更大的市场。 （编辑：拼字网 - 核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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