人脸识别/图像识别（识别反馈）：经过大量的训练之后，最终计算机给予相应的识别反馈信息，主要有人脸、物体、手势等。目前计算机识别主要停留在感知的表层，未来识别的广度与深度还需要进一步的挖掘。

　　计算机识别准确度和识别类型多寡是影响计算机视觉技术应用发展的基础因素。

　　其中， 斯坦福大学视觉实验室主办的ImageNet ILSVRC大赛，在2015年产生的冠军组其识别分类错误率就已经超过了人眼，仅为3.57%。

　　国内外公司布局

　　国内计算机视觉创业热度递增且深入行业，但处于早期阶段。

　　关于各公司融资的详情，智东西在《重磅!中国人工智能/机器人/无人机创业公司100 | 智能内参》 中有详细分析，想复习以下可以戳这里。

　　国外巨头自研和收购双管齐下布局，将视觉技术广泛应用于自身产品升级，并基于自身基因打造技术服务平台和新品类持续提升影响力。

　　Google：

　　? 提供谷歌图像搜索功能。

　　? 提供开源深度学习系统Tensor Flow 。

　　? 打造结合计算机视觉等多项技术的黑科技，包括Project Tango原型机、谷歌无人车 。

　　? 开放Cloud Vision API帮助开发者创建具有视觉识别功能的APP 。

　　? 提供Google Photos智能识别搜索服务 。

　　? 收购案包括：Moodstocks 图像识别技术公司、Fly Labs 图片编辑工具将其并入Google photos 、Jetpac 图片数据分析应用。

　　微软：

　　? 微软研究院Project Oxford开放API为开发者提供微软认知服务（how-old.net/twinsor not.net均以此为基础）

　　? 小冰商业平台发布图像识别功能 。

　　? 存储应用OneDrive提供图片识别创建标签功能。

　　亚马逊：

　　? 研发Prime Air无人机。

　　? 收购案包括：欧洲某家计算机视觉公司用于无人机研究（未对外公布公司名称） 、Orbeus图像识别公司。

　　苹果：

　　? 基于ios和macOS提供照片管理应用 。

　　? 成立虚拟现实项目团队，研发相关产品。

　　? 收购案包括：Faceshift 实时动作捕捉技术公司、Metaio AR技术公司、Emotient 面部识别技术公司、Perceptio 图像分类体系技术公司。

　　IBM：

　　打造Watson技术平台，并开放API帮助开发者创建APP。

　　? 收购案包括：Truven Health Analystic，医疗数据及分析公司、Alchemy API 非结构化数据实时分析公司。

　　Facebook：

　　? 搭建两大实验室分别专注于基础研究与产品应用。

　　? 与谷歌、Vision Labs合作推出通用计算机视觉开源平台。

　　? 推出智能照片管理应用Moments 。

　　? 收购案包括： Oculus VR公司、Pebbles Interface 手势识别公司、Nimble VR 手势识别公司。

　　国内巨头百度相对激进，阿里巴巴、新2全讯网址基于自身产品进行功能试水。

　　此外，新2全讯网中心们还应该注意到华为在人工智能方向上的战略布局，其出发点也是基于自身产品进行功能试水，并将向企业级服务推进。想复习一下可以戳这里。

　　机器视觉的应用

　　计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域。

　　机器视觉在安全方面的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度。

　　机器视觉在娱乐方面的应用在于有效迎合直播平台的前端用户体验和后端监管要求。

　　机器视觉在营销方面的应用在于促进视频环境中广告主和用户间交互闭环的落地。

　　计算机视觉还将逐步拓展服务和工商业等多重应用场景，并与等无人驾驶、VR/AR、生物科技其新1全讯网中心技术融合共同推动创新型行业应用的发展。

　　趋势性判断

　　易观智库对于机器视觉行业的整体评价是：

　　当前产业细分程度不足，市场处于早期探索阶段。

　　B端需求强于C端，商业模式较为清晰。

　　技术应用场景可复制性较强，拥有自研技术的团队容易享受技术红利。

　　实际应用的价值以提升效率为主，并非取代人类，而是辅助作用，从业者需管理市场预期，耐心培育市场。

　　计算机视觉创业投资成本巨大，行业壁垒高，对行业痛点的洞察以及对产品性价比的控制是影响商业变现的关键因素。

　　而行业的整体趋势则是会逐渐从底层创新向应用层面渗透。

　　本文为智东西整理呈现，文中所有数据结论版权归原作者所有。

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