一文读懂计算机视觉产业链全局探索机器视觉光源在物品识别中的应用

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，让其能够感知、识别和理解周围世界。

背后涉及到的技术包括机器学习、深度学习等算法，使得计算机能掌握面部识别、图像识别、分割重构生成以及目标检测等技能，在危险场景或重复性工作中取代人类，以减少人力并提高效率。与此同时，另一个概念——机器视觉（Machine Vision），越来越受到关注，有些甚至将其与计算机视觉相提并论。

然而，从两者的差异可以读懂整个计算机视觉产业链全局。计算机视觉侧重于模仿人的视觉功能，从感知到认知再到理解的过程，而强调的是软件层面的研发。而机器视觉则侧重于通过硬件设备实现检测和判断，如摄像头等基础硬件，以及强调的是精度和图像分析能力。

随着人工智能技术不断进展，对两个领域都产生了巨大影响，两者之间的界限正在消失，形成了软硬结合的新趋势。此外，从应用角度看，虽然学术上倾向于研究，但工业制造方面更偏向实用性，因此现在常用的“machine vision”主要指在工业制造中的应用，是计算机视觉的一个重要场景之一。

了解这些差异，我们可以看到整个产业链由基础硬件和软件两个部分组成，其中硬件包括光源、镜头、工业相機等，而软件包含各种算法及其应用层面，如安防监控、大数据分析、高级驾驶辅助系统等八大应用场景，并对应不同的厂商。在这个过程中，可以看出中国企业在安防监控行业取得显著成果，并且互联网公司也开始介入该领域，为传统安全企业带来了新的增长点。

美国市场以芯片开发为核心，其科技巨头如英伟达、高通等在推动这一市场发展中扮演关键角色，同时也凸显了算法本身会变得趋同廉价，而未来创新焦点将放在提升芯片性能和定制化解决方案上，这种观点也反映了美国科技巨头近年来的发展路径。不过，由于忽略算法研发，一些亚洲国家尤其是中国在学术上已经超越美国，并且获得了一些国际竞赛中的优质成绩。

国内则呈现出“应用为王”的态势。由于国内市场需求驱动，加之海量数据积累以及政策支持，使得安防监控成为最重要的一项应用，同时互联网企业跨界进入安防行业，也重新给予一些传统安全企业提供新的机会。此外，还有泛金融支付、大数据分析手机娱乐零售自动驾驶医疗影像广告营销六个行业也是广阔前景所在。

目前国内三大阵营共存，即初创企业CV四小龙商汤科技旷视频图云从；传统安防厂商如海康威視、大华股份宇視科技；以及互联网及ICT领域的大型公司如BAT集团华為。这三方各自拥有一定的优势，但共同推动着整个产业链向前发展，无论是在广阔的人脸识别市场还是其他诸多潜力未被充分挖掘的情境下，都显示出无限可能性的存在。