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1：人臉識別

人臉識別是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中最熱門的應(yīng)用，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，我國的人臉識別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛，需求推動導致企業(yè)敢于投入資金。目前，該技術(shù)已具備大規(guī)模商用的條件，未來三到五年將高速增長。而今年，這一技術(shù)有望在金融與安防領(lǐng)域迎來大爆發(fā)。

2：視頻/監(jiān)控分析

視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺與圖像領(lǐng)域中第二大熱門應(yīng)用。

人工智能技術(shù)可以對結(jié)構(gòu)化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進行快速檢索、查詢。這項應(yīng)用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術(shù)也被廣泛用于人群分析、防控預警等。

視頻/監(jiān)控領(lǐng)域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷售集成硬件設(shè)備。將技術(shù)應(yīng)用于視頻及監(jiān)控領(lǐng)域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項技術(shù)應(yīng)用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應(yīng)用熱潮。

3：圖片識別分析

靜態(tài)圖片識別應(yīng)用熱度在視覺與圖像領(lǐng)域中排名第三。將人工智能技術(shù)單純用于圖片識別分析的應(yīng)用企業(yè)數(shù)量并不如預想的多，可能有一下幾個方面原因：

1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大，眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領(lǐng)域；

2、人臉識別屬于圖片識別的一個應(yīng)用場景，做人臉識別的大多數(shù)企業(yè)同時也在提供圖片識別服務(wù)，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別；

3、圖片識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)；

4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

4：駕駛輔助/智能駕駛

隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術(shù)非常大的應(yīng)用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術(shù)成熟還有一段路要走。

不過利用人工智能技術(shù)，汽車的駕駛輔助的功能及應(yīng)用越來越多，這些應(yīng)用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術(shù)來實現(xiàn)。

5：工業(yè)檢測

機器視覺可以快速獲取大量信息，并進行自動處理。在工業(yè)自動化生產(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。

機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和工業(yè)自動化程度。運用在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。工業(yè)自動化讀碼可以大大提高高工作效率。

6：醫(yī)療影像診斷

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領(lǐng)域擁有孕育深度學習的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。

7：字符識別

字符識別是利用光學技術(shù)和計算機技術(shù)把印在或?qū)懺诩埳系奈淖只蛘邨l碼讀取出來，并轉(zhuǎn)換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。這是實現(xiàn)文字高速錄入的一項關(guān)鍵技術(shù)。

機器視覺在應(yīng)用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應(yīng)用邊界逐步向智能生活領(lǐng)域拓展。由于機器視覺在智能生活、智能制造兩個領(lǐng)域具有不同的技術(shù)特點和應(yīng)用進展，所以機器視覺于這兩個領(lǐng)域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。