2025-02-15 智能仪表资讯 0
作为人工智能领域的重要分支，计算机视觉（Computer Vision）已成为研究和产业发展的热点，逐渐构建了完整的产业链。它是让计算机模仿人类“看见”的能力，包括对客观世界感知、识别和理解。其核心在于机器学习和深度学习等算法，使得计算机能进行人脸识别、图像处理、目标检测等任务，在危险场景或重复性高作业中替代人力，以提高效率。
与之相似，但又有所不同的概念是机器视觉（Machine Vision），两者虽然常被混为一谈，但从定义上区分可以洞察整个计算机视觉产业链全局。计算机视觉强调的是基于电脑实现人的视觉功能，从感知到认知再到理解，而机器视觉则侧重于使用设备，如相机，为工业制造提供支持，注重硬件精度和图像分析。
随着AI技术不断进步，对计算机视觉与機器視覺的影响日益显著，这两者的界限正在融合成新的发展趋势。从应用领域来看，尽管学术界倾向于研究，而工业界更侧重实用性，但现在许多场景都将这两个概念结合起来使用，比如工业制造中的应用就是一个典型例子。
国际市场上，由英伟达、英特尔、高通等公司主导的人工智能芯片开发，对于提升算法性能起到了关键作用，因此被认为是行业创新及盈利点的主要来源。但美国在这一领域遭遇挑战，与中国企业尤其是在人脸识别技术上的表现形成鲜明对比。此外，中国企业在ICCV、CVPR和ECCV三大国际会议上的表现也越来越突出，这可能与美国忽略算法发展有关。
国内市场则更加注重应用推动，其中安防行业成为最受欢迎的应用场景之一，同时泛金融支付、小米手机零售自动驾驶医疗影像以及广告营销等领域也正逐步展开。这导致了国内三个主要阵营：初创企业商汤科技旷世依图云端“四小龙”，传统安防巨头海康威视频宇见科技，以及互联网及ICT巨头如百度阿里巴巴华为。在这些阵营中，不仅初创企业以先进算法闻名，还有传统安防公司通过引入新技术提升竞争力，并扩展至更多行业。而互联网巨头则利用自身数据资源布局多个领域并输出技术资本以扩张影响力。
综上所述，无论是面临挑战还是获得机会，“实体清单”对于中国计算机视觉产业是一个转折点，它不仅展示了美国对中国竞争力的担忧，也激发了自主研发合作精神，以打破禁锢迈向新时代。此外，本土芯片厂商也开始追赶，最终形成自主可控的国产相关芯片生产模式，以应对美方封锁。
