【中國安防展覽網 時事聚焦】 17日， 一則“電腦視覺公司曠視科技Face++預計將在2019年第一季度上市”的消息傳來， 引起不小漣漪。 近年來， 人工智慧初創企業開始嶄露頭角， 在各個領域佈局引發關注。 眾所周知， 2018年， 人工智慧在經歷過一輪“爆發式”發展後， 逐漸迎來其商業紅利的“春天”， 在各個領域的應用也陸續開始爆發。 在此背景下， 作為人工智慧(AI)三大領域之一的電腦視覺近期也越來越受到人們的關注。
人工智慧領域融資不斷擴大， 再加上行業扶持政策逐步出臺， 中國電腦視覺市場獲得較快發展。 隨著技術逐漸成熟， 電腦視覺技術將滲透至各行各業， 有望發展成為下一個智慧時代的標配。 但儘管如此， 電腦視覺在感知與認知智慧方向至今仍有大量尚待探索的問題， 電腦視覺發展風起雲湧， 技術逐漸由表層認知向深層認知演進， 路漫漫其修遠。
什麼是電腦視覺？跟機器視覺有何區別
何為電腦視覺？簡單來說就是使機器擁有“看”的能力。 而為什麼這個“看”的能力被斯坦福大學教授李飛飛盛讚為“電腦科學領域最前沿的、具有革命性潛力的科技”。 百度百科對它的定義是：電腦視覺是一門研究如何使機器“看”的科學， 更進一步的說， 就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺， 並進一步做圖形處理， 使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。 作為一個科學學科， 電腦視覺研究相關的理論和技術， 試圖建立能夠從圖像或者多維資料中獲取‘資訊’的人工智慧系統。
那跟機器視覺有什麼區別呢？簡單來說， 電腦視覺學術一些，
電腦視覺公司上市？未來價值不可估量
隨著深度學習演算法的成熟應用， 電腦視覺技術逐步擴大商業價值， 金融、安防、互聯網、手機、醫療、工業等領域均借此實現智慧升級。 2017年下半年， 數家電腦視覺公司單筆融資上億美元， 再次將電腦視覺推向人工智慧領域最受關注的方向之一。 隨之而來的一些兼具演算法、產品、解決方案的企業， 也得到高度關注， 成為電腦視覺行業的典型技術企業。
曠視科技Face++預計將在2019年第一季度上市。 這家公司在2017年11月獲得了4.6億美元的投資， 由國有資本風險投資基金、螞蟻金服和富士康等戰略投資，
且不論上市消息是否屬實， 就暫且說上市本身吧。 如今安防市場格局逐漸明朗， “兩超多強”格局成定性， 此外人工智慧獨角獸不斷崛起， 與中小型安防企業形成抗衡。 市場的不斷擴大， 企業之間的競爭也越發激烈。 許多企業削尖腦袋， 想要把企業推上上市之列正式因為上市對於一家企業來說至關重要， 雖利弊並存， 但無論是取得固定的融資管道， 還是引進國內外的戰略合作夥伴， 對於一些正在上升階段的企業來說， 上市無疑是公司發展的最佳助推器， 對於企業有質的飛躍。
得益於深度學習 電腦視覺應用場景多樣
電腦視覺得益於深度學習演算法的成熟應用， 側重于感知智慧的圖像分類技術正在工業界逐步實現商用價值。 為一種人工智慧的基礎技術應用， 不僅使用場景多樣， 而且市場潛力巨大。 首先在攝像頭領域， 電腦視覺就是面部和笑容識別；在自駕車領域 ， 則是讀取交通信號和注意行人；工廠裡的機器人會通過它來檢測問題所在、並繞過周圍的人類公認。 此外，電腦視覺技術還廣泛應用在銀行、互聯網金融、電信等泛金融場景中，也給手機產品及互聯網娛樂應用帶來了新的活力，正契合了消費升級的市場背景。
對於更為廣泛的傳統行業或線下使用場景的潛在客戶，電腦視覺的技術落地往往涉及對具體業務場景的硬體設備改造、軟體集成以及本地計算設施的部署，演算法、技術的實際功效更需要建立在對客戶真實業務場景的深層理解之上的針對性開發。既要注重前沿演算法研發，又要注意現階段商業落地與市場拓展，這些都為以高新技術人才為主的電腦視覺公司提出了更為綜合的挑戰。
結語：儘管電腦視覺仍然存在不少問題，但隨著人臉識別、視頻結構化等電腦視覺相關技術在安防領域的實戰場景中應用，人工智慧解決方案將逐漸為各領域商業賦能。電腦視覺行業市場大規模爆發的前奏已經吹響，雖然說要真正實現“和人類一樣去看”仍然有很長的一段路，但是相信如果伴隨深度學習演算法的加速反覆運算，這種美好的願景或許也可以實現。
此外，電腦視覺技術還廣泛應用在銀行、互聯網金融、電信等泛金融場景中，也給手機產品及互聯網娛樂應用帶來了新的活力，正契合了消費升級的市場背景。對於更為廣泛的傳統行業或線下使用場景的潛在客戶，電腦視覺的技術落地往往涉及對具體業務場景的硬體設備改造、軟體集成以及本地計算設施的部署，演算法、技術的實際功效更需要建立在對客戶真實業務場景的深層理解之上的針對性開發。既要注重前沿演算法研發，又要注意現階段商業落地與市場拓展，這些都為以高新技術人才為主的電腦視覺公司提出了更為綜合的挑戰。
結語：儘管電腦視覺仍然存在不少問題，但隨著人臉識別、視頻結構化等電腦視覺相關技術在安防領域的實戰場景中應用，人工智慧解決方案將逐漸為各領域商業賦能。電腦視覺行業市場大規模爆發的前奏已經吹響，雖然說要真正實現“和人類一樣去看”仍然有很長的一段路，但是相信如果伴隨深度學習演算法的加速反覆運算，這種美好的願景或許也可以實現。