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中波塔本⽂转⾃|新机器视觉
机器视觉是⼈⼯智能重要分⽀，机器视觉在应⽤上具有⼴泛性，能够在智能制造，以及众多智能⽣活领域展开应⽤；在技术上具有独特性，是唯⼀⾮接触式识别、测量物体的前沿技术；在硬件上具有成本的经济性，不会对产品的成本构成造成成本压⼒。⼴泛性和独特性使得其在许多领域构成产品核⼼竞争⼒的⼀部分；⽽经济性则能够使得产品摆脱硬件的束缚，从⽽在产品设计、客户需求把握上更具灵活性，也使其具备更强的盈利能⼒。 电池钢壳TOP 1：⼈脸识别
⼈脸识别是⼈⼯智能视觉与图像领域中最热门的应⽤， 今年 2 ⽉，《⿇省理⼯科技评论》发布「2017 全球⼗⼤突破性技术」榜单，来⾃中国的技术「刷脸⽀付」位列其中。这是该榜单创建 16 年来⾸个来⾃中国的技术突破。
⼈脸识别技术⽬前已经⼴泛应⽤于⾦融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电⼒、⼯⼚、教育、医疗等⾏业。据业内⼈⼠分析，我国的⼈脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投⼊资⾦。⽬前，该技术已具备⼤规模商⽤的条件，未来三到五年将⾼速增长。⽽今年，这⼀技术有望在⾦融与安防领域迎来⼤爆发。
TOP 2：视频/监控分析
视频/监控分析是⼈⼯智能视觉与图像领域中第⼆⼤热门应⽤。
⼈⼯智能技术可以对结构化的⼈、车、物等视频内容信息进⾏快速检索、查询。这项应⽤使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在⼤量⼈流动的交通枢纽，该技术也被⼴泛⽤于⼈分析、防控预警等。
模组网
视频/监控领域盈利空间⼴阔，商业模式多种多样，既可以提供⾏业整体解决⽅案，也可以销售集成硬件设备。将技术应⽤于视频及监控领域在⼈⼯智能公司中正在形成⼀种趋势，这项技术应⽤将率先在安防、交通甚⾄零售等⾏业掀起应⽤热潮。
TOP 3：图⽚识别分析
静态图⽚识别应⽤热度在视觉与图像领域中排名第三。将⼈⼯智能技术单纯⽤于图⽚识别分析的应⽤企业数量并不如预想的多，可能有⼀下⼏个⽅⾯原因：
1、⽬前视频监控⽅向的盈利空间⼤，众多企业的注意⼒都放在了视频监控领域；
2、⼈脸识别属于图⽚识别的⼀个应⽤场景，做⼈脸识别的⼤多数企业同时也在提供图⽚识别服务，但是销售效果不佳，主要赢利点还在于⼈脸识别；
3、图⽚识别⼤多商⽤场景还属于蓝海，潜⼒有待开发；
4、图⽚数据⼤多被⼤型互联⽹企业所掌握，创业公司数据资源稀少。
TOP 4：驾驶辅助/智能驾驶
随着汽车的普及，汽车已经成为⼈⼯智能技术⾮常⼤的应⽤投放⽅向，但就⽬前来说，想要完全实现⾃动驾驶/⽆⼈驾驶，距离技术成熟还有⼀段路要⾛。
不过利⽤⼈⼯智能技术，汽车的驾驶辅助的功能及应⽤越来越多，这些应⽤多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现。
TOP 5：三维图像视觉
三维图像视觉主要是对于三维物体的识别，应⽤于三维视觉建模，三维测绘等领域。
TOP 6：⼯业视觉检测
机器视觉可以快速获取⼤量信息，并进⾏⾃动处理。在⾃动化⽣产过程中，⼈们将机器视觉系统⼴泛地⽤于⼯况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是提⾼⽣产的柔性和⾃动化程度。运⽤在⼀些危险⼯作环境或⼈⼯视觉难以满⾜要求的场合；此外，在⼤批量⼯业⽣产过程中，机器视觉检测可以⼤⼤提⾼⽣产效率和⽣产的⾃动化程度。
TOP 7：医疗影像诊断
八角钢医疗数据中有超过 90% 的数据来⾃医疗影像。医疗影像领域拥有孕育深度学习的海量数据，医疗影像诊断可以辅助医⽣，提升医⽣的诊断的效率。
shenhTOP 8：⽂字识别
计算机⽂字识别，俗称光学字符识别，它是利⽤光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的⽂字读取出来，并转换成⼀种计算机能够接受、⼈⼜可以理解的格式。这是实现⽂字⾼速录⼊的⼀项关键技术。
TOP 9：图像及视频编辑
肛门塞2016 年，Google 举⾏了⼀场⼈⼯智能作家的画展。通过⼀个名叫DeepDream的艺术⽣成器，⾕歌可以将神经⽹络由内部传送到外部。不是识别图像，⽽是创作图像。有⼈称这些机器做的画为机器之梦。
⽬前市场上也出现了很多运⽤及机器学习算法对图像进⾏处理，可以实现对图⽚的⾃动修复、美化、变换效果等操作。并且越来越受到⽤户青睐。
机器视觉在应⽤场景上逐渐突破⼯业检测，其应⽤边界逐步向智能⽣活领域拓展。由于机器视觉在智能⽣活、智能制造两个领域具有不同的技术特点和应⽤进展，所以机器视觉于这两个领域的⾏业发展趋势也不尽相同。
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