目前，計算機視覺是深度學(xué)習(xí)中最熱門的研究領(lǐng)域之一。 它位于許多學(xué)術(shù)學(xué)科的交叉點，例如計算機科學(xué)（圖形，算法，理論，系統(tǒng)，體系結(jié)構(gòu)），數(shù)學(xué)（信息檢索，機器學(xué)習(xí)），工程學(xué)（機器人，語音，nlp，圖像處理），物理（光學(xué)） ），生物學(xué)（神經(jīng)科學(xué)）和心理學(xué)（認(rèn)知科學(xué)）。由于計算機視覺代表了對視覺環(huán)境及其上下文的相對理解，因此許多科學(xué)家認(rèn)為，由于其跨域精通，該領(lǐng)域為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展鋪平了道路。

計算機視覺的應(yīng)用場景有哪些？

最明顯的答案是，從這個研究領(lǐng)域中衍生出來的有用的應(yīng)用程序正在迅速增長。 這里只是其中的少數(shù)幾個：

人臉識別：使用人臉檢測算法來應(yīng)用過濾器并在圖片中識別人臉。

圖片檢索：google圖片使用基于內(nèi)容的查詢來搜索相關(guān)圖片。 該算法分析查詢圖像中的內(nèi)容，并根據(jù)最匹配的內(nèi)容返回結(jié)果。

監(jiān)測：智能攝像頭在公共場所無處不在，用于檢測可疑行為。

生物識別：指紋，虹膜和面部匹配仍然是生物識別中的一些常用方法。

智能汽車：視覺仍然是檢測交通標(biāo)志和燈光及其他視覺功能的主要信息來源。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法的最新發(fā)展極大地提高了這些最新的視覺識別系統(tǒng)的性能。 借助攝像機和視頻中的數(shù)字圖像以及深度學(xué)習(xí)模型，機器可以準(zhǔn)確地識別和分類對象，然后對它們“看到的”做出反應(yīng)。 在不到十年的時間里，對象識別和分類的準(zhǔn)確率已從50％上升到99％-今天的系統(tǒng)在快速檢測視覺輸入并對視覺輸入做出反應(yīng)方面比人類更準(zhǔn)確。

ai技術(shù)已在多行業(yè)如制造、教育、交通、金融、醫(yī)療、安防等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)落地，應(yīng)用場景也愈來愈豐富，并且正在實現(xiàn)全方位的商業(yè)化。

ai視覺算法的碎片化是ai應(yīng)用落地的一大瓶頸

ai本身的賦能屬性，會緊緊和場景結(jié)合在一起，而場景則意味著個性化，因此隨著ai在行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深化，用戶對于ai應(yīng)用的訴求也將根據(jù)不同的場景變得越來越個性化和碎片化。

由于場景的碎片化，企業(yè)所提供的產(chǎn)品和解決方案也會呈現(xiàn)碎片化，當(dāng)前的情況是，無論是邊緣計算還是云計算，實際上都是在解決點狀的問題，但由于碎片化太嚴(yán)重，真正讓ai應(yīng)用落地是一個很痛苦的過程。

除此之外，其實還有算法的碎片化，大規(guī)模應(yīng)用問題由于算法持續(xù)不斷的更新，算法更新將成為一個永無止境的過程。這樣一來會讓廠商在進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃、可視化檢索和大數(shù)據(jù)融合時增加不少難題。

緩解場景碎片化痛點：一站式ai需求平臺

首先需要積累面向場景的數(shù)據(jù)，第二個需要工程師開發(fā)面向場景的算法，第三需要大規(guī)模的訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行算法的訓(xùn)練，第四需要前后端的產(chǎn)品來承載智能算法，最后需要一個平臺軟件來對接智能功能和行業(yè)的需求。

基于此，不少芯片商、算法廠商以及設(shè)備商也在尋求一站式的ai需求及解決方案整合平臺，直接建立更加高效的連接，加速 ai 技術(shù)在各個領(lǐng)域的落地和應(yīng)用。無論是ai開發(fā)者，還是it服務(wù)商、硬件設(shè)備制造商、集成商，或是新一代各行業(yè) ai 服務(wù)商，入駐鈦靈 ai 市場都將是不錯的選擇。這里不僅有基于企業(yè)需求對接的 ai 商業(yè)平臺，更提供了ai產(chǎn)業(yè)所需的多維度機器學(xué)習(xí)模型、算法及硬件商品。基于同google的合作關(guān)系，平臺將努力提供更多的企業(yè)采購服務(wù)，打造一站式ai賦能業(yè)務(wù)的領(lǐng)先平臺。

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