导读：计算机视觉技术迅速发展 深度学习让计算机视觉如虎添翼。计算机视觉是人工智能的重要一环，是使用计算机或其他设备对生物视觉的模拟，主要通过对图片或视频的相应目标进行识别、跟踪和测量等，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。
参考《2016-2022年中国计算机整机制造行业竞争态势及十三五运行态势预测报告》
计算机视觉是 AI 领域关键技术
计算机视觉是人工智能的重要一环，是使用计算机或其他设备对生物视觉的模拟，主要通过对图片或视频的相应目标进行识别、跟踪和测量等，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。简单的说，就是为计算机或其他一切智能设备装上了一双眼睛，协助机器理解图像，使其可以认识世界。人工智能的发展，计算机视觉也得到迅速发展。
图 1：计算机视觉发展 20 年
计算机视觉是一门综合性学科，包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。目前计算机视觉正处于快速发展期，应用领域逐渐扩大，互联网巨头微软、谷歌、亚马逊、英特尔等积极参与其中，把握技术制高点。
在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向，动态检测与识别的技术门槛限制，参与者较少。
图 2：人脸识别技术
深度学习让计算机视觉如虎添翼
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机像人一样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。深度学习是由传统神经网络发展的一类机器学习算法，通过类似脑神经网络的深度学习模型，让计算机像人一样在真实世界中吸收、学习和理解复杂的信息，完成高难度的识别任务。
图 3：仿生学角度看深度学习
计算机视觉中比较成功的深度学习的应用，包括人脸识别，图像问答，物体检测，物体跟踪。随着技术的进步，具有视觉功能的智能化机器人已经应用于许多领域，外国经验来看，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概 40%－50%都集中在半导体行业。在大批量工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，应用领域已扩展到工业生产、无人机、自动驾驶、安防智能监管、智能医生等领域。
下游产业需求强烈，机器视觉市场空间巨大
机器视觉最早应用于工业制造领域，最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度，通过机器视觉的自动识别功能，流水线上具有高度重复性的检测工作都可以不再依靠人来完成,大大提高生产的效率和自动化程度。随着行业需求不断扩大，机器视觉正成为逐渐崛起的新兴行业。欧美机器视觉制造商在全球处于绝对领先地位，预计 2018 年全球机器视觉市场将达到 50.43 亿美元。
图 4：2014-2018 年全球机器视觉系统及部件机器视觉市场规模 图 5：2018 年全球机器视觉产业分布预测
中国机器视觉产业起步晚，但发展速度快。随着中国制造 2025 的提出，我国机器视觉行业的市场规模将保持稳定快速增长。水清木华研究中心研究数据显示，2015 年国内市场规模 22 亿元，全球占比约 8.3%。2016-2020 年，中国机器视觉市场预计将保持20%左右增速。
图 6：中国机器视觉系统行业应用情况
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