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機器視覺將會是人工智能的下一個前沿領域

    2015年12月7日，國外科技網站Venturebeat發布文章稱，人工智能在過去一年里有著強勁的發展，給人們帶來越來越多的益處。而未來，機器視覺將會是人工智能的下一個前沿領域。機器視覺技術如今已成功應用到了工業機器人當中，并成為一項核心關鍵技術。無人機、自動駕駛、智能醫生、智能安防等應用領域不斷突破，全球互聯網和半導體巨頭紛紛布局，顯示出智能圖像處理將是下一個競技場，或許意味著機器視覺技術迎來黃金發展時期。

    巨頭接連布局機器視覺，智能生活下一競技場熱鬧上演。繼上月亞馬遜、英特爾收購歐洲、俄羅斯頂級計算機視覺團隊后，機器視覺戰局再下一城：Facebook、谷歌攜手VisionLabs成功開發出通用的開源計算機視覺開發平臺。

    機器視覺成為科學前沿，主要受三方面因素促進：

    首先，工業生產線上人眼在精準度、效率方面已不能滿足產業升級的要求，對于不可觀測物體、高精度產品,只能依靠機器視覺。人工成本上升、用工荒等原因也在倒逼機器人工業的發展。其次，人工智能、無人駕駛等消費需求端對機器視覺技術要求更加苛刻，算法更加冗長多變，運用在工業生產線上的已有技術不能滿足。這個因素也是當今機器視覺的最大推力。最后，工業4.0、智能制造等政策環境將機器視覺注入國家戰略的核心部分。

機器視覺的市場規模及應用場景

    機器視覺增長迅速，我國增速最大。2015年全球機器視覺市場規模約42億美元，增長10.5%。美國占比50%，日本緊隨其后。我國起步較晚，但發展迅速,2015年市場規模達3.5億美元，增速為全球首位，約22.2%。2016-2020年中國制造將促使機器視覺維持20%的增長率，遠高于全球的8.4%平均水平。半導體、電子制造占機器視覺比重46.4%，汽車、制藥占比10.9%、9.7%。

    1、工業生產

    一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。

    縱觀目前工業生產中應用到的視覺技術大致可分為兩類：質量控制和輔助生產。其中質量控制就是代替人工對產品的尺寸、外觀等進行檢測，識別出不良品，此類設備在國內外自動化生產線已有廣泛使用。輔助生產指的是利用視覺技術給機器人提供動作執行依據，目前廣泛應用的是基于單目視覺的二維定位技術。

    我國工業機器人市場發展潛力巨大，勢必引起機器視覺新增長。我國正處于工業機器人的發展拐點，市場潛力巨大，據IFR估計，中國市場對工業機器人的發展占主導地位，2018年全球將有三分之一的工業機器人安裝在中國，這必會引發機器視覺的廣泛應用。

    2、無人機、自動駕駛

    機器視覺是無人機實現無人的首要解決問題。我國無人機技術“墻內花開墻外香”，大多銷至國外，國內市場并未大范圍開發。隨著我國智能生產的逐步推進，無人機“墻內香”指日可待，未來市場前景廣闊。易觀智庫認為智能無人機在未來幾年將保持超過50%的增長率，在2018年超過100億人民幣。另外，特斯拉、分時租賃為自動駕駛增加新人氣，機器視覺受益。

    近期采用自動駕駛系統裝置的特斯拉model3訂單超預期，國產化又被高層證實，定會引起國內相關產業鏈的蓬勃發展，機器視覺將是重要受益者。

    3、智能醫生

    達芬奇成為明星醫師，我國滲透力遠遠不足，醫用機器人高復合增長率，巨大市場待挖掘。目前美國達芬奇裝機量約2000臺，我國僅54臺，滲透率遠遠落后。據北京和睦家醫院表示，近年隨著達芬奇成本不斷下降，由首次引進的2500萬元下降至后來的1800萬元,市場需求持續升溫，自費患者占比已達85%。經測算,全球醫用機器人未來三年銷量復合增速約為55%，手術機器人、康復機器人在未來五年復合增長率將達30%、47%。可以看出，醫用機器人具備著巨大的市場空間等待挖掘，機器視覺再添推力。

    4、安防智能監管

    智能安防是我國智慧城市的重要組成部分，在近日發布的《工業和信息化藍皮書：世界網絡安全發展報告2015-2016》中，工信部表示智慧城市建設工作正在如火如荼地全面鋪開，截至目前，中國的智慧城市試點已接近300個。機器視覺可以通過生物識別、智能事件分析、太赫茲技術三個方法實現智能監管，解放大量人力并大大提升效率，使大海撈針、透視眼成為可能。

    5、個性化定制&虛擬試衣間

    想買一件衣服？可能你正在去商店的路上，或者正在網上根據從S到XL的標準尺碼進行挑選。這些大批量的生產造就了單位貨物的成本下降。

    工業4.0時代的紡織品生產方式或許會與之不同，它將通過有效的數據處理，提供定制性的個性商品。客戶一旦決定選擇哪個模型，圖像處理系統（機器視覺系統）就會對其各項維度進行測量。

    具體測試形式可能是，在一個小更衣室中放置四個攝像頭，拍攝身體每一邊的圖像。軟件控制測量操作，并決定隨后生產衣物時的剪裁方式。接下來的生產過程會自動進行，直至包括運輸環節。

    未來的時裝屋將不再擺滿幾柜子的商品，而是通過提供大量的虛擬選擇和快速可靠的生產流程來為客戶服務。

總結

    機器視覺技術如今已成功應用到了工業機器人當中，并成為一項核心關鍵技術。無人機、自動駕駛、智能醫生、智能安防等應用領域不斷突破，全球互聯網和半導體巨頭紛紛布局，顯示出智能圖像處理將是下一個競技場，或許意味著機器視覺技術迎來黃金發展時期。工業4.0時代，機器視覺這個環節不可或缺。