中国计算机视觉行业应用的现状、挑战与契机.pdf

【计算机视觉行业应用现状】 中国的计算机视觉行业应用正处在快速发展阶段，尤其在平安城市、金融、移动互联网和手机行业中已取得显著成果。平安城市领域的应用包括人脸识别技术在雪亮工程中的运用，帮助公安系统提高案件处理效率，同时在交通管理中，通过人脸识别和车辆识别技术实现了智能交通的初步构建。在金融行业，人脸识别技术被广泛应用于身份验证，如ATM/VTM、手机银行和柜台业务，不仅提升用户体验，也降低了运营成本。手机市场中，人脸解锁技术和智能相册已成为新产品的亮点，截至2018年4月，已有10款中国手机支持人脸解锁。 【挑战】 尽管取得了一定的成就，但计算机视觉应用的推广仍面临诸多挑战。首先，缺乏大规模且标注良好的数据集阻碍了模型的训练和性能提升。其次，现有的基础设施无法满足计算加速的需求，需要新的架构来支持。此外，从技术到产品再到大规模应用的工程化经验不足，涉及硬件、软件、数据分析等多个环节，每个环节的优化都对识别效果有直接影响。技术瓶颈，如动态图像识别和实时视频分析，以及前端部署和网络带宽限制，也是亟待解决的问题。再者，成本问题在某些行业（如零售）尤为突出，大规模部署视频监控系统需要控制成本。最后，人才结构不平衡，既需要懂人工智能技术的开发人员，也需要对行业有深入理解的工程化人才。 【未来机遇】 随着计算机视觉技术的不断进步，其应用前景广阔。例如，无人机、虚拟现实、医学图像分析、行业自动化和自助结账等领域都将受益于计算机视觉功能。据IDC预测，2017年全球计算机视觉技术的渗透率为8%，到2021年将达到12%，表明市场潜力巨大。因此，企业应当把握技术创新的机遇，从选择能提升产品价值、创新服务、提高运营效率的业务流程入手，构建以数据为中心的核心平台，逐步优化和复制应用场景。 【应对策略】 1. 优选流程：优先选取那些重复性高、人力成本大的任务，利用AI技术进行自动化和优化。 2. 聚合数据：建立适应新架构的数据化平台，整合内外部数据，以获取深度洞察。 3. 场景拓展：逐步扩大应用场景，优化现有应用并进行复制推广，以实现更大规模的应用。 总的来说，计算机视觉行业在中国正处在快速发展期，但也面临着数据、基础设施、工程化、技术瓶颈、成本和人才等多重挑战。企业应积极应对，抓住机遇，推动计算机视觉技术在更多领域的应用，以实现业务的数字化转型和效率提升。