一文读懂机器视觉产业链全局物品识别新篇章

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。它是让计算机模仿人类“看见”的能力，包括对客观世界感知、识别和理解的能力，其背后涉及机器学习、深度学习等算法，使得计算机能掌握面部识别、图像识别、图像分割等技能，并在危险场景或重复性生产中替代人力，以提升效率。

与此同时，另一个概念——机器视觉（Machine Vision）也越来越受到关注，有些人将其与计算机视觉并列。然而，从两者的差异可以读懂整个计算机视觉产业链全局。计算机视觉侧重于基于计算的模仿，而机器视觉则围绕着硬件设备，如相机和摄像头，以及它们用于检测和判断的情况。

随着AI技术不断进步，对于两者都产生了巨大影响，使得两者的边界正在消失，形成了一种融合发展趋势。在学术上，计算机视觉主要研究，而工业领域则更加注重应用，这使得现在所说的“工业制造中的物品识别”成为了最重要的一个应用场景。

国外市场倾向于强调硬件至上的优势，但这一观点可能会因为中国在算法研发方面取得显著成就而被质疑。而国内市场则以应用为王，在安防行业尤其突出，同时泛金融、手机、高端零售、新能源汽车以及医疗影像等多个领域也正迎接新的挑战。

目前国内三大阵营共存，即初创企业如商汤科技、中科院依图智慧、大华股份等；传统安防企业海康威視；以及互联网公司如腾讯、小米等。这三大阵营各有特色，都在不同程度上参与到安防市场中去，并寻求扩展到更多领域，如自动驾驶、医疗影像等。此外，由于美国对我国实体清单制裁，也给予我们一份“挑战更是机会”的启示，不仅证明了我们的实力，也促使我们加速自主可控芯片研发，为未来打下坚实基础。