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《2018-2019 中国人工智能工业路线图》V2.0 版即将重磅面世!

来源:电子发烧友 | 2018-10-13 | 宣布:新葡京官网


CSDN 出品的《2018-2019 中国人工智能工业路线图》V2.0 版即将重磅面世!

V1.0 版宣布以来,我们有幸获得了诸多读者朋友及行业专家的鼎力支持,在此体现由衷谢谢。此次 V2.0 版路线图将进行新一轮大升级,内容包罗 3 大 AI 前沿工业趋势分析,10 位 AI 特邀专家的深度技术分析,15 家一线互联网企业的 AI 实力大巡展,以及 20 个 AI 优秀应用案例,力求为读者泛起更全面的中国人工智能工业生长概况和趋势判断。

V2.0 版将于 11 月 8 日举办的 2018 AI 开发者大会上正式宣布,在此之前,我们将不中断宣布精要内容,以飨读者。此为 V2.0 版中深度技术分析系列稿件第 1 篇,作者为 CSDN 特邀 AI 专家大华股份研发中心副总裁殷浚

视觉是最重要的感官之一,我们通过眼睛看到大千世界,通过大脑分析看懂场景,并能回忆过往的视觉影象。盘算机视觉,就是利用电子、信息、盘算机等技术,接纳电子成像系统作为基础的感知单元收罗视频图像,并通过信息化技术,分析并解释收罗到的视频图像。盘算机视觉从学术上分类,包罗图像处置惩罚、模式与图像识别、事件分析、场景理解等众多图像相关的技术学科,以及盘算机、信号处置惩罚、物理学、数学、生物学等多个基础学科,且随着人工智能技术的演进还在不停生长。

利用盘算机视觉,我们最终期望通过技术的生长,盘算性能和人一样通过视觉视察和理解世界,而且能够具备自主适应和认知情况的能力。



▌盘算机视觉技术百花齐放,加速多个工业升级

深度学习是当前人工智能领域最为热点的技术之一,其生长很是迅猛,通过深度学习技术,可以在短时间内到达传统模式识别技术的性能。深度学习技术源于 80 年代的神经网络技术,最近两年的生长才真正实现大规模商业化落地,背后驱动这项人工智能技术的突飞猛进源于芯片技术生长带来的盘算能力指数级提升,互联网和物联网技术生长提供了海量的数据,深度学习技术开源推动算法的快速工程化与迭代升级。

2018 年是深度学习为代表的盘算机视觉技术百花齐放的元年,创业公司和成熟企业在人工智能的浪潮里相互竞争,加速多个工业的升级。在算法层面,众多创业公司推出了许多高性能的人工智能算法,成熟的行业领导企业也迅速完成了技术突破息争决方案升级;在芯片层面,创业公司和巨头企业也宣布了种种神经网络的 IP 和芯片,形成 GPU、DSP、xNN、FPGA 各自发力的花样,满足边缘盘算、中心盘算和云盘算的盘算力需求。从盘算机视觉应用的工业板块上分析,以视频应用为基础的视频安防、工业视觉是目前最快落地的行业,医疗、智能驾驶领域的技术正在快速生长中,未来技术突破将会发生巨大的商业应用价值。

人工智能技术和盘算能力的突破势必带来产物息争决方案的全面升级,从而加速客户应用的规模化效应。我们现在在交通门路上可以看到很是多的摄像机拍摄路面的情况,这些基本都具备人工智能能力,能够对门路上车辆的行驶情况分析,好比判断是否违章。

以前要使用智能化分析交通行为,摄像秘密连接到工控服务器,在服务器里部署视频处置惩罚的算法实现智能分析。直到 2007 年,以大华股份为代表的企业通过技术创新,推出了业内一体化智能交通摄像机,把其时高性能的 DSP 嵌入到摄像机,利用一台摄像机实现了交通违章和车牌识别功效,从而加速行业的快速升级和新型产物的普及。现在随着深度学习技术的引入以及芯片盘算能力的革命性提升,一台交通摄像机可以处置惩罚几十种的违章行为,而且还能进一步分析行人、非机动车的行为,实现对视频的全结构化解析,这又是一次里程碑式的生长。

同样以人脸识别技术的应用为例,2017 年人脸识别技术取得要害性突破,大规模的人脸识别率到达 90% 以上,引发商业和产物化的快速落地。现在我们可以使用刷脸支付、刷脸开门、刷脸考勤等便捷的服务,我们同样可以接纳这项人工智能技术实现商业的分析和数据服务。另一方面,随着产物盘算能力的大幅提升,新型人工智能的一体化产物取代了传统解决方案里需要部署的一套庞大的系统。

尽管盘算机视觉在深度学习技术推动下取得惊人的结果,但我们也需要清醒的看到人工智能技术还存在许多瓶颈。当前的人工智能还不够真正的智能,离机械自主认知另有很长的路要走,现有技术还只能做到高效地解决单一或特定的任务。此外深度学习算法是个黑盒子,网络内部各层的解释性差,在实际工程过中存在不行预见性,尤其是算法还无法到达普适性要求,庞大性和融合性应用带来许多误差和相互滋扰。

由于深度学习技术接纳的是大规模数据驱动,大规模的数据训练自己对超算中心的能力是很大的挑战,同时在实际工程化应用中场景很是庞大多变,这会泛起许多无法预测的滋扰数据,导致很容易盘算出未知的异常结果。更为重要的是虽然人工智能已经有了很是高的性能指标,但客户对人工智能应用的期望却往往逾越现有的算法体现结果,这也需要盘算机视觉技术连续突破来解决的实际问题。

▌视频安防和工业视觉领域应用生长最快

2018 年盘算机视觉技术在视频安防和工业视觉领域应用是生长最快的两个领域,尤其在视频安防领域,也是业内公认最适合落地的行业。安防应用的摄像机每天发生超 3000PB 的数据,这些数据里 99% 的数据都是无效的,而依靠人工智能技术可以快速对视频数据进行结构化分析,可以挖掘出其中的价值数据,进一步结合大数据技术将数据进行时空碰撞,从而实现数据关联和数据检索应用。

盘算机视觉作为物联网的视觉感知和视觉认知的重要环节,除了视频安防的智慧都市和智能交通的应用外,已广泛应用于在智慧金融、智慧楼宇、智慧教育、智慧环保、智慧城管等各个接纳视频应用的行业,纵然是传统的视频安防行业应用也已经从宁静治理延伸到都市治理、绿色出行等新型应用。

以视频结构化技术的应用为例,这是一种基于视频内容进行信息提取的技术。视频结构化解析技术实现了人、机动车、非机动车和行为的解析,其中人的基本特征包罗面部、性别、年龄、身高、发饰、衣着、帽子、包、口罩、伞等;机动车的基本特征包罗车牌、车标、颜色、车型车系、车贴、驾驶座人员、车饰、车窗等;非机动车的特征包罗车型、颜色、非机动车牌、搭车人等;行为的基本特征包罗绊线入侵、穿越围栏、区域入侵、彷徨检测、物品遗留、物品搬移、快速奔跑、打架斗殴、人员聚集等。

门路拥堵治理也是当前都市门路治理的痛点之一,人工智能技术可以发挥巨大的价值,在治理区域内的每个摄像机可以识别出视频中的人、车的行为,即时分析违章,还能获取到门路实时通行的人流、车流、密度等数据,依靠大量摄像机数据联动,结合红绿灯治理系统,对门路车辆通行按需治理并进行分流提醒,可以到达有效提升门路通行平均速度的目的。

同样在生产制造历程中,质检环节需要大量工人靠人眼去评判生产零件、整机的质量。现在盘算机视觉高速生长,可以通过摄像机安装在流水线上,高帧率拍摄视频图像并实时分析零部件的外貌种种工艺缺陷,例如液晶屏的划伤、裂纹,金属零件的完整性,整件安装的角度一致性等,同时还可以直接扫码,实现生产历程自动化录入。因此在工业视觉领域,随着人工智能的能力快速适配,机械开始逐步取代人工,再极洪流平上降低生产成本的同时还提升了产物质量。

此外,现在在人脸识别、文字识别、物品识别、行为识别、肢体识别等各个领域都有很是富厚的应用泛起,人工智能已经融入到人们的生活、出行等各个方面,好比刷脸支付、拍摄翻译、动植物分类识别、体感游戏等等。可见,视觉技术的升级和应用的拓展,将带来相关工业升级和用户体验创新。

▌盘算机视觉工业新一轮生长的起步年

2017 年盘算机视觉工业处于井喷期,众多的创业公司、巨头企业以及跨界公司加入到了这个工业里,种种的新技术和新应用泛起在视野内。2018 年更多的是技术到工业的落地,成熟到达商用的视觉技术结合市场的需求在行业中连续开拓市场,尚在演进中的技术正在探索挖掘试点应用,一些伪智能的技术则被快速淘汰,同时学术界和工业界也在创新地研究新的技术点并寻求突破。

2018 年是盘算机视觉工业新一轮生长的起步年,市场才刚刚启动,经历已往两年市场和用户认知的培养,当前业务应用开始逐步从试用走向使用,在这个历程中技术也获得连续生长,解决了试用历程中碰到的种种问题。

随着市场需求的打开,在芯片、算法、应用各个层面有了更多的企业加入。从个此外算力平台到多元化盘算芯片的花样,从早期少数算法公司技术创新到当前众多成熟公司配合加入,从算法单点发作吸引眼球到现在人工智能推动工业升级与应用融合,目前市场花样已经发生重大的转变,走向了从技术驱动型转换到应用驱动型的生长。

盘算机视觉的市场规模很是巨大,这是一种推动各个工业升级的力量,我们无法单纯权衡它的市场价值。可以预见,占据应用市场以及技术领先型的公司将在未来人工智能浪潮中获取新葡京官网价值,并引领行业的生长。

▌未来 2-3 年生长趋势

展望未来 2-3 年,盘算机视觉领域在技术、应用、工业各个层面一定会有新的突破。在算法方面,深度学习技术会继续生长,但可能会有新的技术要领降生引发新的厘革。芯片方面,市场上会有更多高性能低功耗的神经网络 SoC 芯片宣布,同时部门固化的视觉算法会内嵌集成到芯片里。

应用方面未来应该会连续蓬勃生长,这对于企业和用户而言都是很是巨大的市场和想象空间:

首先在现有的基础上,会更贴近用户的实际使用需求,算法的迭代升级也会快速提升用户体验;

其次新算法的推出也会带来更多的应用场景和业务需求;

最后,应用的拓展将推动工业的生长,随着新一代产物息争决方案的宣布和普及,更多融合型、跨界型的业务模式会发生。

当下人工智能、物联网、云与大数据、5G、云盘算等主导未来的新葡京官网技术正在加速生长与演进,盘算机视觉行业生态在这些技术力量的驱动下,必将形成新的技术和市场花样。



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