近期的 人工智能 范畴，论风头最盛莫过于计算机视觉赛道。借助资本的喜爱，新兴的AI企业如雨后春笋般涌现，融资估值动辄数十亿甚至百亿。但是细看，这些资本宠儿的次要业务还是集中在 人脸辨认 这一范畴内。虽然已有金融、安防等十分成熟的落地场景，但过于拥堵的竞争使得这一范畴渐有红海之势，这也为视觉AI企业将来的盈利之路带来了更多应战。
人脸辨认只是视觉AI 落地的开端
回到当下汹涌澎湃的AI浪潮，正如所有的企业都被互联网化一样，所有的互联网企业都将 AI 化。而这些互联网企业中，也包含CSDN。同时，作为全球最大的中文IT社区，CSDN还有一个历史使命——为广大的互联网公司进行AI赋能。
作为一个自然入口，人脸辨认已普遍使用在手机刷脸、刷脸考勤、人脸门禁、刷脸过关、物证比对等实践场景中。但成熟也意味着众多的入局者，以人脸辨认落地规模最大的行业“安防”为例，新兴算法见长的视觉AI公司要切入依然寸步难行，行业内的传统设备供给商海康、大华、宇视等，仍处于强势位置。其中海康威视公司材料显示，目前该公司曾经有2000多万台摄像使用安装在世界上使用，销售额位居摄像头范畴第一。
从本质下去说，人脸辨认是视觉AI范畴中一项视觉认知技术。视觉认知是指经过深度学习让机器可以用镜头感知世界，它可以用于辨认场景，如剖析到画面是在海边、草原、会议室、学校。也可以是物体辨认，辨认出画面中有什么东西，AI物体辨认已普遍使用在智能批发的商品辨认，智能冰箱的食材辨认与智能汽车的路途标识、行人、车辆等辨认。此外还可以辨认集体，它可以从全家福中分辨出哪个是你，也可以从停车场中分辨出哪辆是你的车。在视觉认知技术中，目前实践使用最广的就是生物辨认技术，人脸辨认正是其中一种。
值得一提的是，近期还发布的一项十分风趣的生物辨认技术。视觉AI技术提供商ArcSoft虹软发布了全新的“猪脸辨认”技术。由于生物体征不同，猪脸辨认要比人脸辨认的难度更高。首先，猪类差别很小，同品类的猪就像多胞胎一样难以分辨。其次，由于猪本身及生活环境成绩，在辨认时需求攻克诸多遮挡搅扰的难题，而且不似人脸的润滑，猪的脸上都是硬硬的毛。“猪脸辨认”不只可以协助养殖场对每一头猪停止跟踪，经过对植物面部特征、体态的辨认来判别猪的种类，经过对猪体态和举措的辨认来判别猪的安康状况，完成日常集体信息管理与全流程追溯，而且还能完成乡村金融养殖保险的改造、数据农贷的展开，让农民能用上金融工具来更好的展开养殖消费。
无独有偶，2018年6月，阿里云也宣布开端将视觉AI引入到猪养殖范畴，开设智能化养殖场。从人脸到猪脸，从这条全新的产业链可以认识到，人脸辨认只是视觉AI进入消费生活的开端。
技术交融或成视觉AI落地将来趋向
现实上，视觉AI使用范围很广。从技术层面下去说，视觉AI将从三个方面提升机器才能。除了提升视觉认知才能外，还有成像技术的提升，让设备可以看得更清、更广、更远。以及交互与多维度的提升，完成交互与真假结合的效果，让人享用视觉。这些功用在目前运用人数最多的AI落地使用——AI拍照中失掉了淋漓尽致的表现。
在各大手机品牌发布会上，如全球抢先的智能视觉技术提供商虹软等局部AI企业已成为占据重要地位的常客。正是在他们提供的AI双摄、AI美颜、HDR、智能场景拍摄等视觉AI技术的加持下，AI拍照成为了智能手机的最大卖点之一。全球智能手机每年十亿量级的出货量，也为这些企业带来了有限商机。
经过AI双摄技术可以完成光学变焦和背景虚化功用，让设备看的更清。在智能场景拍摄上，经过场景辨认技术，可以自动辨认白昼、早晨、沙漠、森林等拍摄场景，并智能化的调理照片参数以到达最佳拍摄效果。而AI美颜技术中，也运用了多层次的视觉AI技术，首很多朋友说，共享纸巾机是一个广告机，但我们不是这样定义它，我们定义它是一个互联网跟物联网结合的终端机，从线下吸入流量，重新回到线上，以共享纸巾项目作为流量入口，打造全国物联网社交共享大平台。先在美颜拍照时就运用到了人脸检测、人脸辨认等技术，经过AI算法检测和辨认拍摄对象的人脸关键点，再停止运用特性化磨皮、修饰、五官调整来到达美颜的目的。
经过AI拍照这一成熟的落地场景可以大胆的猜想，在视觉AI正确的落地姿态，往往不是呈现单一技术，而需求多种视觉AI技术的严密交融。
而联想到众多厂商看好的下一代平台级使用智能汽车上，更是将交融运用到视觉、语音等多种人工智能技术。如其车载雷达、车载摄像头号感知局部硬件少量搭载视觉AI技术，对汽车外部环境、路况信息、行驶情况停止搜集和初步整理，再经过大数据及机器学习技术，为智能驾驶行为做出决策。在控制方面，语音AI将配合视觉AI构成全体的智能化交互方式，经过语音、手势的控制完成对驾驶的控制。
结语：
不难发现，多层次的人工智能技术交融，也是将来包括智能驾驶在内的各种实践落地使用场景的需求趋向。由此可见，视觉AI的成熟落地，将考验的是企业丰厚的技术储藏及多种技术之间的整合才能。
版权声明
凡来源为亿欧网的内容，其版权均属北京亿欧网盟科技无限公司一切。文章内容系作者团体观念，不代表亿欧对观念赞同或支持。