4月6日Meta宣布推出Segment Anything工具，可准确识别图像中的对象，该模型名为Segment Anything Model（SAM），SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，通过提示词一键抠图。对此，英伟达AI科学家表示：我们已经来到了计算机视觉领域的“GPT-3时刻”。计算机视觉是AI应用前景最为广阔的细分领域之一，市场规模高达千亿。

计算机视觉是AI的主要应用领域

计算机视觉是机器认知世界的基础，通过计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。简单来说，类似于人类依靠双眼进行外界视觉感知，计算机视觉就是借助光学、电子元器件给计算机提供一双眼睛，并依靠人工智能的算法去教会计算机如何使用眼睛获取有用信息。计算机视觉以准确率、召回率和误报率作为衡量指标。近年来，随着深度学习算法的发展，在计算机视觉领域，很多研究成果已取得接近甚至超过人类视觉系统的突破性进展。

根据解决的问题不同，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类：

计算成像学。探索人眼结构、相机成像原理以及其延伸应用，例如图像去噪、去模糊、暗光增强、去雾霾、软件虚化等。图像理解。通过用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的一门科学，如刷脸支付、智慧安防、图像搜索等。三维视觉。研究如何通过视觉获取三维信息(三维重建)以及如何理解所获取的三维信息，可以广泛应用于机器人、无人驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实等方向。动态视觉。即分析视频或图像序列，模拟人处理时序图像。被广泛应用在视频分析以及人机交互等方面。视频编解码。通过特定的压缩技术，将视频流进行压缩。视频压缩编码主要分为两大类无损压缩和有损压缩。无损压缩应用于磁盘文件的压缩等，而有损压缩的应用广泛，例如视频会议、可视电话、视频广播、视频监控等。计算机视觉加速发展，市场规模超千亿

AI产业链可分为基础层、技术层、应用层。

基础层：主要包括芯片、软件框架、传感器、服务器、数据（集）等软硬件及服务，为技术层提供算力、数据等底层支撑。技术层：主要通过基础层的算力、数据支持，进行海量模拟训练和机器学习建模，为人工智能提供核心的算法与应用技术，主要包括以深度学习为代表的算法模型，以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。技术层是人工智能发展的核心，对应用层的智能化发展起到决定性作用。应用层：面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或解决方案。人工智能应用广泛，可有效赋能下游领域实现人工智能应用，为其转型与发展注入强劲新动能，如智能机器人、AI+医疗、AI+金融、AI+交通等。计算机视觉是AI商业化主阵地

计算机视觉产业链也可分为基础层、技术层、应用层。基础层包括硬件支持、算法支持和数据集；技术层包括视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配；应用层包括计算机视觉技术在智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、手机终端和智慧商业等领域的应用。随着机器学习的不断推进，图像及视频识别准确率持续提升，计算机视觉算法向着高效求解复杂问题、进行全局优化的方向发展。

计算机视觉的技术应用领域从最初的静态人脸识别和光学字符识别，逐渐扩展到了人脸识别分析、活体检测、人体识别分析、物体检测识别、行为识别分析、人体重识别、医疗影像诊断技术等诸多种方向，在泛安防、金融、互联网、医疗、工业、政务等领域得到广泛应用，市场规模仍处于高速增长阶段。据统计，我国高达42%的企业有应用计算机视觉相关技术，2021 年，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为989.6 亿元和 3079 亿元，占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到49.5%和 40.0%。

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