時下，人工智能技術越來越成熟，而其中計算機視覺逐漸成為其一的重要研究領域和方向。計算機視覺擁有人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構、圖像生成、目標檢測等功能，即能像人一樣對外界進行感知、識別和理解。與此同時，機器視覺機器視覺也逐漸進入到大家的視線，人們開始關注和區分其與計算機視覺的概念。

       而認識計算機視覺產業鏈的全局，也可以從這兩者的差異出發。

       計算機視覺：硬件＋計算

       計算機視覺和機器視覺對世界的感知和描述，同樣是通過圖像或圖像序列來獲取。計算機視覺離不開計算機，即讓計算機對人的視覺功能進行模仿，而機器視覺，是利用機器代替人眼來實現檢測和判斷，側重於基礎硬件的選擇，強調精度和圖像分析能力。

       隨著人工智能技術不斷成熟，並且深入和應用於計算機視覺和機器視覺，計算和硬件也開始融合並成為了一個新的趨勢。從另一個層麵來看，計算機視覺和機器視覺各自的側重點不同，前者重學術，後者重工業。因而現在對於二者的區分又有了一個明顯的切入點，工業製造領域中的視覺應用多為機器視覺，其也作為計算機視覺的重要應用場景之一。

       在計算機視覺的構成模塊中，基礎硬件用來實現圖像采集和處理等功能，其包括光源、工業相機、圖像處理單元、視覺處理軟件等軟硬件；而計算單元作為計算機視覺的核心，其包含技術、應用和基礎三個層麵。而再深入細化一點，分析一整個解決方案中包含的基礎設施，技術層中劃分有各類算法，而基礎層劃分為硬件和計算平台。應用層中常見的應用場景有安防、泛金融、手機、零售、自動駕駛、醫療影像、工業製造、廣告營銷等，其分別對應有各自領域的廠商。其中的工業製造就是機器視覺在工業領域的應用。

       國外：硬件至上

       在研究機構Science Examiner推出的《2017年－2024年全球計算機視覺市場行為分析和預測》中，將英偉達、英特爾、高通、蘋果、穀歌等列為了全球計算機視覺市場的主要參與者。Science Examiner認為在這一市場中，芯片開發者和硬件組建開發者的作用力要遠大於單純的技術研發者。此外，Science Examiner還提出，算法能力本身很容易達成趨同，並且會因此變得越來越廉價，未來的行業創新關鍵在於硬件算力提升，和軟硬件的定製式創新，而主要的盈利點也很可能出現在硬件上。

       而縱觀近年來英偉達、英特爾、高通等科技巨頭的發展路徑，“硬件至上”的觀點得到了體現和驗證，在計算機視覺的發展中，芯片承擔了重要的角色。據美國國家標準與技術研究院（NIST）的2018年全球人臉識別算法測試結果顯示，排名前11名的企業，大都來自中國、俄羅斯和立陶宛，其中中國企業占據了前五名，然而美國的企業隻有兩家，有相關專家指出：美國得到這樣的結果很可能是由於其對算法的忽視。

       國內：應用為王

       中國人工智能發展的重要點之一在於視覺的“應用場景”，計算機視覺堅持“應用為王”的理念。

       而近年來過國內計算機視覺的應用場景中，安防占了重要席地，與此同時，國內互聯網發展所積累的海量數據以及相對寬鬆的政策環境，為一批安防初創企業的發展提供了空間和機遇，另外，得益於互聯網和ICT企業的跨界，一些傳統安防廠商也“重獲新生”。此外，計算機視覺也不斷涉向其他應用場景，如金融（支付）、手機（含互聯網娛樂）、自動駕駛（無人機、機器人）、醫療影像、工業製造（機器視覺）等。而目前國內計算機視覺產業已形成三大陣營共存的局勢。

       由商湯、曠視、依圖、雲從“CV四小龍”為首的初創企業構成第一陣營。其以安防為起點，憑借算法的不斷創新、進步與成熟，漸漸向多領域拓展。其中，為其他企業賦能的To B業務將會成為全新的增長點。

       海康威視、大華股份、宇視科技為代表的傳統安防巨頭構成第二陣營。這些企業在原來的技術優勢上不斷更新進步，積極引入或自研算法，向更多的領域進軍。

       由BAT、華為等互聯網、ICT領域的巨頭構成第三陣營。這些企業擁有極為豐富的數據資源和經驗，涉足安防等多個領域，通過源源不斷的技術輸出和憑借其雄厚的資本，從而實現“圈地”和布局。

       隨著我國城市化建設的不斷推進，以及人工智能技術的進步，計算機視覺的發展前景可見廣闊，其不僅在安防市場上仍有巨大的發掘潛力，同樣也將在金融、手機、醫療影像、工業製造及廣告營銷等其他領域上蓬勃生長。

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