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掌握核心技術 駕馭光的運用

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解讀計算機視覺產業鏈的局勢

日期:2020-10-24 來源:币游国际

        時下,人工智能技術越來越成熟,而其中計算機視覺逐漸成為其一的重要研究領域和方向。計算機視覺擁有人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構、圖像生成、目標檢測等功能,即能像人一樣對外界進行感知、識別和理解。與此同時,機器視覺機器視覺也逐漸進入到大家的視線,人們開始關注和區分其與計算機視覺的概念。

       而認識計算機視覺產業鏈的全局,也可以從這兩者的差異出發。

       計算機視覺:硬件+計算

       計算機視覺和機器視覺對世界的感知和描述,同樣是通過圖像或圖像序列來獲取。計算機視覺離不開計算機,即讓計算機對人的視覺功能進行模仿,而機器視覺,是利用機器代替人眼來實現檢測和判斷,側重於基礎硬件的選擇,強調精度和圖像分析能力。

       隨著人工智能技術不斷成熟,並且深入和應用於計算機視覺和機器視覺,計算和硬件也開始融合並成為了一個新的趨勢。從另一個層麵來看,計算機視覺和機器視覺各自的側重點不同,前者重學術,後者重工業。因而現在對於二者的區分又有了一個明顯的切入點,工業製造領域中的視覺應用多為機器視覺,其也作為計算機視覺的重要應用場景之一。

       在計算機視覺的構成模塊中,基礎硬件用來實現圖像采集和處理等功能,其包括光源、工業相機、圖像處理單元、視覺處理軟件等軟硬件;而計算單元作為計算機視覺的核心,其包含技術、應用和基礎三個層麵。而再深入細化一點,分析一整個解決方案中包含的基礎設施,技術層中劃分有各類算法,而基礎層劃分為硬件和計算平台。應用層中常見的應用場景有安防、泛金融、手機、零售、自動駕駛、醫療影像、工業製造、廣告營銷等,其分別對應有各自領域的廠商。其中的工業製造就是機器視覺在工業領域的應用。

       國外:硬件至上

       在研究機構Science Examiner推出的《2017年-2024年全球計算機視覺市場行為分析和預測》中,將英偉達、英特爾、高通、蘋果、穀歌等列為了全球計算機視覺市場的主要參與者。Science Examiner認為在這一市場中,芯片開發者和硬件組建開發者的作用力要遠大於單純的技術研發者。此外,Science Examiner還提出,算法能力本身很容易達成趨同,並且會因此變得越來越廉價,未來的行業創新關鍵在於硬件算力提升,和軟硬件的定製式創新,而主要的盈利點也很可能出現在硬件上。

       而縱觀近年來英偉達、英特爾、高通等科技巨頭的發展路徑,“硬件至上”的觀點得到了體現和驗證,在計算機視覺的發展中,芯片承擔了重要的角色。據美國國家標準與技術研究院(NIST)的2018年全球人臉識別算法測試結果顯示,排名前11名的企業,大都來自中國、俄羅斯和立陶宛,其中中國企業占據了前五名,然而美國的企業隻有兩家,有相關專家指出:美國得到這樣的結果很可能是由於其對算法的忽視。

       國內:應用為王

       中國人工智能發展的重要點之一在於視覺的“應用場景”,計算機視覺堅持“應用為王”的理念。

       而近年來過國內計算機視覺的應用場景中,安防占了重要席地,與此同時,國內互聯網發展所積累的海量數據以及相對寬鬆的政策環境,為一批安防初創企業的發展提供了空間和機遇,另外,得益於互聯網和ICT企業的跨界,一些傳統安防廠商也“重獲新生”。此外,計算機視覺也不斷涉向其他應用場景,如金融(支付)、手機(含互聯網娛樂)、自動駕駛(無人機、機器人)、醫療影像、工業製造(機器視覺)等。而目前國內計算機視覺產業已形成三大陣營共存的局勢。

       由商湯、曠視、依圖、雲從“CV四小龍”為首的初創企業構成第一陣營。其以安防為起點,憑借算法的不斷創新、進步與成熟,漸漸向多領域拓展。其中,為其他企業賦能的To B業務將會成為全新的增長點。

       海康威視、大華股份、宇視科技為代表的傳統安防巨頭構成第二陣營。這些企業在原來的技術優勢上不斷更新進步,積極引入或自研算法,向更多的領域進軍。

       由BAT、華為等互聯網、ICT領域的巨頭構成第三陣營。這些企業擁有極為豐富的數據資源和經驗,涉足安防等多個領域,通過源源不斷的技術輸出和憑借其雄厚的資本,從而實現“圈地”和布局。

       隨著我國城市化建設的不斷推進,以及人工智能技術的進步,計算機視覺的發展前景可見廣闊,其不僅在安防市場上仍有巨大的發掘潛力,同樣也將在金融、手機、醫療影像、工業製造及廣告營銷等其他領域上蓬勃生長。


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