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，逐步构建了完整的产业链。它是让计算机拥有“看”的能力，让其能够像人类一样感知、识别和理解客观世界。计算机视觉背后涉及复杂的算法，如机器学习和深度学习，使得计算机具备面部识别、图像识别、分割重构等多种技能，在危险环境或重复性高工作中替代人力，以提高效率。
与此同时，另一个概念——工业视觉（Machine Vision），也越来越受到关注，有些甚至将其与计算机视觉相提并论。不过，从两者的差异可以了解到计算机视觉产业链全局：一方面是基于人的模仿功能，与之紧密联系的是从感知到认知再到理解的过程；另一方面是围绕着机械设备，即使代替人类眼睛进行检测与判断，强调的是精度和图像分析能力。
随着人工智能技术不断进步，对于两个领域都带来了巨大影响，而这两者之间边界正在消失，形成了硬件与软件相结合的新趋势。从应用场景上看，一般学术侧重于理论研究，而工业侧面向实际工程应用，因此现在工业视觉主要指在制造业中的应用，是计算机视觉的一个重要应用场景之一。
理清了这两者的差异，可以发现计算机视须由基础硬件和单元组成，其中硬件包括光源、镜头等负责图像采集处理，而单元包含技术、应用基础三层，为整个行业提供核心支持。而在国际市场上，由于美国科技实力的领先地位，它在学术上一度领先，但近年中国企业在算法上的突破给予了挑战。
国内市场则以“应用为王”为特点，在安防领域取得显著成绩，并扩展至金融支付手机零售自动驾驶医疗影像广告营销等多个行业。在这个过程中，不仅初创企业如商汤旷依云从崭露头角，也有传统安防巨头海康威视频通过引入算法提升竞争力，以及互联网公司利用数据资源布局各个领域，这三个阵营共存互动推动产业快速发展。
最后，“实体清单”虽然可能给中国企业带来挑战，但也被认为是一次转型升级的大机会，因为这一举措反映出中国企业已经具备跟美国同行竞争的实力，加上国产芯片厂商自主研发相关产品，这不仅打破了一定程度封锁，更促进了自主可控产业链模式建设，为未来弯道超车奠定坚实基础。
