计算机视觉应用场景多样 成安防重要应用方向

计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，在中国AI市场组成部分占比巨大，随着人工智能领域融资不断扩大和行业扶持政策逐步出台，中国计算机视觉市场发展迅速。据新思界产业研究中心发布的报告显示，2017年我国计算机视觉市场规模达到80.2亿元，同比增长166%，未来仍将保持高速增长的态势，中国信通院预测2020年计算机视觉规模将达600亿元。而安防与人工智能各细分领域的发展息息相关，如智能交通、智能驾驶、机器人等领域均有赖于计算机视觉技术采集、分析、处理场景信息，计算机视觉市场的持续增长，向安防企业释放了强烈的信号。

计算机视觉应用场景多样，成安防重要应用方向

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和电脑等机器代替人眼来做测量和判断，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像，其功能范围不仅包括人眼对信息的接收，同时还延伸至大脑对信息的处理与判断。相对人类视觉，计算机视觉在速度、感光范围、观测精度、环境要求等方面都存在显著优势，尤其是在有害环境下或重复性工作环境下。

近些年，基于深度学习的发展，计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下，逐步渗透至各行各业，发展前景广阔，有望成为下一个智能时代的标配。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。

新贵巨头发力计算机视觉，综合实力不强的企业或将难以为继

伴随着人工智能产业升温，计算机视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。目前，以产品化落地和商业化闭环为导向的AI产业化阶段到来，我国计算机视觉企业已逾百家，诞生了人工智能四小龙等优秀的初创AI企业。在巨头新贵的奋力追赶下，我国在计算机视觉领域取得了显著的成果。近年来，在ImageNet计算机视觉识别挑战赛和图像识别挑战赛MS COCO这两项重大赛事中，中国团队不断刷新纪录，拿下多个项目的冠军。

计算机视觉赛道的火热，为企业的盈利之路带来了更多的挑战。计算机视觉企业旨在将复杂的神经网络架构应用在数据建模上，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统，提高准确性，除了一些场景的难题外，更大的威胁在于同质化严重，护城河难以建立。传统安防公司体量大，但起步相对较晚，AI技术尚需积累，对市场渠道、产品化落地方面有着独特的优势。计算机视觉行业具有高成长性特点，行业发展同时伴随着高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高。在接下来的市场落地和扩张阶段，能够真正深入行业，善于把握客户需求，有能力提供完整解决方案的团队会获得快速成长，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。

结语：随着计算机视觉技术的应用随处可见，其应用需求也存在着巨大潜力，安防企业只需要不断深入场景促使技术落地，形成闭环获得数据，从而创造价值，在激烈的竞争中脱颖而出。