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CV不只是安防,一文读懂计算机视觉产业链全局

[ 亿欧导读 ] 应用场景一直是推动中国人工智能发展的重要因素,而计算机视觉依旧走向了“应用为王”这条道路。 人工智能,计算机视觉,人工智能,机器学习,深度学习,人脸识别 图片来自“Unsplash”

作为计算机科学的分支,如今计算机视觉(Computer Vision,简称CV)已成为人工智能重要研究领域和发展方向,逐渐形成完整的产业链。

顾名思义,计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”,获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。

计算机视觉

其背后还包含机器学习深度学习等相关算法,从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能,在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人,以节省人力,并提升效率。

与此同时,另一个热门概念——机器视觉(Machine Vision,简称MV)也越来越受到关注。甚至,有人将其与计算机视觉画上等号。

事实上,从两者概念的差异来看,就能读懂计算机视觉产业链的全局。

计算机视觉:硬件+计算

无论是计算机视觉,还是机器视觉,都是要从图像或图像序列中获取对世界的描述。

计算机视觉,基于计算机,即让计算机模仿人的视觉功能,并关注从感知到认知,再到理解的过程,自然就离不开计算。

机器视觉,围绕机器设备,即让机器代替人眼来实现检测和判断,侧重于相机、摄像设备等基础硬件的选择,强调的是精度和图像分析能力。

然而,随着人工智能技术的不断深入和应用,对计算机视觉和机器视觉都带来了巨大的影响,两者的边界正在逐渐消失,形成了计算和硬件相融合的全新发展趋势。

此外,从领域划分来看,计算机视觉侧重在学术,机器视觉则面向工业、工程方面。因此,现在机器视觉主要指工业制造领域的视觉应用,是计算机视觉的重要应用场景之一。

计算机视觉产业链

理清了计算机视觉与机器视觉的差异之后,就能清晰地发现,计算机视觉由基础硬件和计算单元两大板块组成。其中,基础硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元、视觉处理软件等软硬件,负责图像采集和处理等相关工作。而计算单元包含技术、应用和基础三个层面,是整个计算机视觉的核心。

技术层包括各类算法,而基础层分为硬件和计算平台,也就是整个解决方案的基础设施,承载了所有算法和应用。应用层就是应用场景,主要有安防、泛金融、手机、零售、自动驾驶、医疗影像、工业制造、广告营销八大应用场景,并对应各自领域的厂商。其中的工业制造就是机器视觉在工业领域的应用。

国外:硬件至上

在研究机构Science Examiner推出的《2017年-2024年全球计算机视觉市场行为分析和预测》中,将英伟达、英特尔、高通、苹果、谷歌等列为了全球计算机视觉市场的主要参与者。Science Examiner认为在这一市场中,芯片开发者和硬件组建开发者的作用力要远大于单纯的技术研发者。

此外,Science Examiner还提出,算法能力本身很容易达成趋同,并且会因此变得越来越廉价,未来的行业创新关键在于硬件算力提升,和软硬件的定制式创新,而主要的盈利点也很可能出现在硬件上。

而从英伟达、英特尔、高通等科技巨头近年来的发展路径来看,芯片对计算机视觉的发展起到了巨大的推动作用,确实验证了以上的观点。但这一“硬件至上”的观点,也让美国在学术上慢了一拍。

近年来,美国在学术上遭遇全球各国的挑战,尤其是中国。以人脸识别为例,据美国国家标准与技术研究院(NIST)的2018年全球人脸识别算法测试结果显示,排名前11名的企业,只有两家来自美国,剩下全部来自中国、俄罗斯和立陶宛,其中中国企业还包揽了前五名。

而在ICCV、CVPR和ECCV三大国际顶级计算机视觉会议上,中国企业和科研机构屡屡获得出色成绩,论文入围数量不断攀升。由此可见,中国企业在计算机视觉领域所取得了亮眼战绩,很可能与美国对算法的忽视有关。

即便是全球科技实力最强的美国姑且如此,其他欧美国家亦然。

国内:应用为王

与美国市场巨头当道不同的是,国内计算机视觉产业正呈现出欣欣向荣的态势。

应用场景一直是推动中国人工智能发展的重要因素,而计算机视觉依旧走向了“应用为王”这条道路。

其中,在国内巨大的市场需求的推动下,近年来安防一举成为计算机视觉最重要的应用场景。同时,依托于国内互联网发展所积累的海量数据和相对宽松的政策,不仅带动了一大批安防初创企业的成长,也互联网和ICT企业跨界其中,更让一些传统安防厂商重新获得新的发展契机。

除此之外,泛金融(支付)、手机(含互联网娱乐)、零售(商品识别)、自动驾驶(无人机、机器人)、医疗影像、工业制造(机器视觉)、广告营销等应用场景也已成为计算机视觉落地的绝佳“试验田”,获得极佳的发展机遇。

纵观目前国内计算机视觉产业链格局,已形成三大阵营共存的态势。

国内计算机视觉产业链格局

第一大阵营:商汤、旷视、依图、云从“CV四小龙”为首的初创企业。凭借先进的算法,这些初创企业从安防起步,逐步向更多领域拓展。其中,为其他企业赋能的To B业务将会成为全新的增长点。

第二大阵营:海康威视、大华股份、宇视科技为代表的传统安防巨头。在保持原有优势的同时,这些企业还积极引入或自研相关算法,以提升竞争力,并向更广阔的领域迈进。

第三大阵营:BAT、华为等互联网、ICT领域的巨头。其结合所积累的数据资源和经验,涉足安防,泛金融、手机、零售、自动驾驶、医疗影像等多个领域,并通过技术输出和资本,实现“圈地”和布局。

综上所述,三大阵营均已涉足安防行业,看似一片“红海”,但由于我国城市化进程的不断推进,以及平安城市、智慧城市等建设的深入,尤其在计算机视觉等人工智能技术的推动下,安防市场仍然有潜力可挖。此外,在泛金融、手机、零售、自动驾驶、医疗影像、工业制造及广告营销等领域,计算机视觉的发展前景同样广阔,都充满了机遇。

“实体清单”是挑战,更是机遇

10月7日,美国商务部宣布,将8家中国企业在内的28个实体纳入出口管制实体清单,其中就包括海康威视、大华股份、科大讯飞、旷视科技、商汤科技等国内计算机视觉的知名企业。其目的就是通过“技术禁运”,限制中国企业的发展,也以此拖垮我国计算机视觉产业。

姑且不论影响到底如何,从另一层面来看,美国是变相认可了这些中国企业的实力,可以预见,目前中国计算机视觉企业已经拥有叫板美国同行的能力。所以,“实体清单”是挑战,更是机遇。

同时,如今中国芯片厂商也已经开始发力,华为海思、寒武纪、地平线、云天励飞等都结合算法和应用场景需要,推动自研国产计算机视觉相关芯片,逐渐形成了自主可控的产业链模式,以突破美国的封锁。

尽管这条道路不仅坎坷,且荆棘密布,但只要坚持自主研发和协同合作,就必将打破禁锢,迈向“弯道超车”的新征程。

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