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1：人臉識別
人臉識別是人工智能視覺與圖像領域中最熱門的應用，目前已經(jīng)廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內人士分析，我國的人臉識別產業(yè)的需求旺盛，需求推動導致企業(yè)敢于投入資金。目前，該技術已具備大規(guī)模商用的條件，未來三到五年將高速增長。而今年，這一技術有望在金融與安防領域迎來大爆發(fā)。
2：視頻/監(jiān)控分析
視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺與圖像領域中第二大熱門應用。
人工智能技術可以對結構化的人、車、物等視頻內容信息進行快速檢索、查詢。這項應用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術也被廣泛用于人群分析、防控預警等。
視頻/監(jiān)控領域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷售集成硬件設備。將技術應用于視頻及監(jiān)控領域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項技術應用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應用熱潮。
3：圖片識別分析
靜態(tài)圖片識別應用熱度在視覺與圖像領域中排名第三。將人工智能技術單純用于圖片識別分析的應用企業(yè)數(shù)量并不如預想的多，可能有一下幾個方面原因：
1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大，眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領域；
2、人臉識別屬于圖片識別的一個應用場景，做人臉識別的大多數(shù)企業(yè)同時也在提供圖片識別服務，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別；
3、圖片識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)；
4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。
4：駕駛輔助/智能駕駛
隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術非常大的應用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術成熟還有一段路要走。
不過利用人工智能技術，汽車的駕駛輔助的功能及應用越來越多，這些應用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術來實現(xiàn)。
5：工業(yè)檢測
機器視覺可以快速獲取大量信息，并進行自動處理。在工業(yè)自動化生產過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域。
機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產的柔性和工業(yè)自動化程度。運用在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外，在大批量工業(yè)生產過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。工業(yè)自動化讀碼可以大大提高高工作效率。
6：醫(yī)療影像診斷
醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領域擁有孕育深度學習的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。
7：字符識別
字符識別是利用光學技術和計算機技術把印在或寫在紙上的文字或者條碼讀取出來，并轉換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。這是實現(xiàn)文字高速錄入的一項關鍵技術。
機器視覺在應用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應用邊界逐步向智能生活領域拓展。由于機器視覺在智能生活、智能制造兩個領域具有不同的技術特點和應用進展，所以機器視覺于這兩個領域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。
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