​关于AI最快变现领域的介绍和分析

在历经2018爆发元年后，人工智能技术（AI）逐渐商业化，开始迈向场景化深度发展的阶段，不仅在技术上继续“跑高分”，还将深入“跑场景”。作为人工智能的关键细分领域之一，计算机视觉已经逐渐出现在我们的生活当中，例如为大家所熟知的人脸识别技术，在诸如Face ID、刷脸支付、高铁安检等方面已得到广泛应用。据清华大学数据显示，在技术层面上，计算机视觉的应用在整个人工智能应用领域中占比达到34.9%，已成为各行业发展的重要支撑。

简单地讲，计算机视觉技术就是利用摄像头和电脑，让机器学会像人一样去“看”，“理解”、“表达”并处理它们看到的事物。这个过程就涉及到计算机如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释三个环节，最终让计算机拥有通过二维图像认知三维环境信息的能力。目前，计算机视觉主要停留在图像信息表达和物体识别阶段，但随着时间的推移会变得愈发准确，直到其达到甚至超越人类的图像识别能力。

“让机器识别世界”和“让机器理解世界”是当下计算机视觉企业的两大研究方向。前者的落地应用例如无人驾驶汽车对障碍物的辨别，iphone的人脸识别解锁功能等等，这也是目前大多数AI公司都在做的事情。而后者“让机器理解世界”则仍是一个很大的考验，也将拉开不同AI公司和研究机构之间的差距，其目标是让计算机视觉能够“理解”所看到的东西，并做出一些有价值的预警。另外，相关数据显示，2018年中国计算机视觉领域获得了超过230亿元的投资，且在中国人工智能领域的投资当中占比超过三分之一。有分析机构认为，随着人工智能技术日趋成熟，应用场景广阔的计算机视觉将成为最快变现的领域。

在未来，凭借更强大的传感器、大量标记图像、易于使用的深度学习软件，再加上不断改进的处理器，相信很快，计算机视觉应用将在各个领域 “遍地开花”。有数据显示，计算机视觉市场规模的增长速度几乎与能力提升保持同步：预计到2025年，市场总量将达到262亿美元，即年均复合增长率超过30%。

而现状是，在政策引导、技术创新、资本追逐以及消费需求的驱动下，计算机视觉技术已经在身份识别、AI医疗、自动驾驶、无人机、太空探索等领域不断落地。其中，移动互联网和安防领域处于领跑状态，零售和物流行业正在跟进，医疗与无人驾驶的商业化有待成熟，安防影像分析则是目前计算机视觉巨大的应用，未来发展潜力广阔。

从目前AI的落地进展来看，在安防的计算机视觉应用中，人脸识别和视频监控备受关注，同时还有楼宇对讲、出入口控制、门禁一卡通、防盗报警等技术的应用；

在交通领域，则主要是车辆的检测、身份识别与比对、行为分析以及当前热门的无人驾驶和汽车辅助驾驶技术；

在金融领域，计算机视觉主要用于金融支付验证，包括人脸验证、指静脉验证和虹膜验证等。

在零售行业，AI不仅仅实现了无人零售，还将进一步优化零售流程，从而提高效率，降低成本；

在医疗领域，由于医疗数据碎片化严重，影像资料更是多样化，且需要专业医师对数据进行标注，总体成本高，进展慢。

而在无人驾驶领域：涉及采集摄像头、雷达等多种数据，需要根据这些数据进行车辆、物体、道路、行人等不同识别后进行决策。不过，现在谈通用无人驾驶为时尚早，在限定场景下实现商用的机会较大。

那么，今年的计算机视觉还将在哪些应用场景“落地开花”呢？

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