計算機視覺是 AI 研究的基礎(chǔ)領(lǐng)域之一,也為深度學習等方面的巨大進步做出了貢獻。計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
計算機視覺是 AI 研究的基礎(chǔ)領(lǐng)域之一,也為深度學習等方面的巨大進步做出了貢獻。計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
沉浸式體驗的新時代已經(jīng)來臨，這在很大程度上得益于計算機視覺技術(shù)的引領(lǐng)。無論是模糊用戶背景的虛擬呼叫，還是在公路上成功實現(xiàn)自動駕駛的汽車，計算機視覺技術(shù)的進步正在變革人們的生活方式。
計算機視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學領(lǐng)域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經(jīng)吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應(yīng)用數(shù)學和統(tǒng)計學，神經(jīng)生理學和認知科學等。
計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術(shù)之一。計算機視覺技術(shù)模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數(shù)據(jù)及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到安防、自動駕駛、醫(yī)療、消費等，也是目前人工智能技術(shù)中落地最廣的技術(shù)之一。
機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質(zhì)上，機器視覺是圖像分析技術(shù)在工廠自動化中的應(yīng)用，通過使用光學系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應(yīng)的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執(zhí)行這些決策。
據(jù)中研普華研究報告《2022年計算機視覺行業(yè)市場調(diào)研報告》分析
目前對于人工智能核心產(chǎn)業(yè)到底包含哪些、統(tǒng)計人工智能規(guī)模的時候是否包含AI+產(chǎn)業(yè)...等等問題，國內(nèi)外權(quán)威研究機構(gòu)尚未有統(tǒng)一的口徑和標準，造成各大機構(gòu)對我國人工智能規(guī)模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。
國內(nèi)計算機視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè)突出。隨著人工智能深度學習算法的快速成熟，中國誕生了一批基于計算機視覺算法技術(shù)的人工智能企業(yè)，這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)是計算機視覺市場的主要參與力量之一。
隨著深度學習技術(shù)不斷取得進步，計算存儲的擴大、可視化數(shù)據(jù)的激增，計算機視覺近年來蓬勃發(fā)展。事實上，在不到十年的時間里，計算機視覺技術(shù)的準確率已經(jīng)從50%提高到99%，其業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域和市場規(guī)模也與日俱增。2020年，計算機視覺的全球市場規(guī)模為94.5億美元，預計到2030年將達到411.1億美元。
欲了解更多市場具體詳情可以點擊查看中研普華研究報告《2022年計算機視覺行業(yè)市場調(diào)研報告》。
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2022年計算機視覺行業(yè)市場調(diào)研報告
計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺既是...
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