AI賦能視覺技術，五大應用市場機遇多

　　近十年來，機器視覺技術在各行各業的應用日趨廣泛。日常消費場景里，自助結賬、刷臉支付、3D虛擬試衣等應用逐步普遍；在工業場景里，除了傳統的安防監控和考勤識別以外，機器視覺技術還應用到物件識別、精密自動化、進出庫管理等功能上。在其他物聯網場景下，更不乏智慧醫療、智慧政務、在線教育等應用，讓后疫情時代下的生活更加便捷和安全。這些智能應用和場景不僅需要“類腦智能”的人工智能技術，更需要一雙看得懂世界的“慧眼”——機器視覺。

　　在近期“Ai賦能”第二屆國際攝像頭技術應用大會上，近兩千名來自視覺技術領域的上下游企業代表齊聚一堂，探討AI賦能下視覺技術市場的發展前景及市場機遇。

　　一、車聯網

　　7月初國際標準組織3GPP宣布R16標準凍結，這標志著5G第一個演進版本標準完成，5G商用也進入了深水區。與此同時，車聯網相關政策頻出，汽車行業“四化”深入推進，車聯網發展日益提速。在技術、政策等因素的綜合推動下，規模超千億元的中國車聯網市場正面臨更大發展機遇。AI和5G將是車聯網行業的兩大驅動力。

　　一方面，AI聚焦于視覺感知和盲區輔助，可進一步優化視頻錄像及遠程監控的精度，還可以實現碰撞預警、駕駛員監控、盲區輔助、泊車輔助等功能，為安全駕駛保駕護航。

　　另一方面，5G將驅動遠程操控和遠程駕駛的發展。例如在采礦場景里，就可以通過現場8個以上的高清攝像頭收集現場視頻，并通過現場搭建的5G通信終端設備把相關數據實時回傳到遠程控制臺，讓遠程控制中心可實時掌握現場信息，更迅速地優化操作流程。與此同時，采礦現場的工人也可以通過攝像頭與遠程控制中心進行通信，大大減少了信息孤島的情況，提高了采礦現場的安全系數。而在遠程駕駛方面，可以讓無人駕駛技術應用在建筑工地上，例如自動開槽、挖掘、裝車、傾卸等應用上，以減少人工成本和提高施工安全系數。

　　張偉偉強調：“今年上半年各行各業發展波動較大，但AI和5G產業的發展路徑變化不大，正是說明了AI+5G是大勢所趨。因此車聯網上的攝像頭需求必定會增加，業界應該保持投入和創新。”

　　二、3D視覺

　　視覺技術發展已經歷了三個階段：從黑白到彩色、從模擬到數字、從普清到高清，下一個發展風口，便是從2D到3D。

　　“事實上，人類對物品的視覺成像自古以來都是3D形式，因為我們可以初步感知物品的尺寸、體積、距離等幾何數據。”深圳奧比中光科技有限公司高級戰略BD總監彭勛祿解釋道，“但如今我們看到的絕大部分圖像、視頻都是通過2D攝像機平面成像，這和人類的本能視覺上有較大的差異。因此，3D攝像機立體成像，將會是越來越接近人類本能視覺的一種先進技術！”

　　來自奧比中光的數據可知，搭載了3D成像技術的終端產品將迅猛增長。例如在中國市場里，擁有3D成像功能的智能手機（安卓），2018-2023年復合增長率為151%，出貨量將從2018年的0.1億臺上升至2023年的11.2億臺。其次，智能安防市場的復合成長率為83%，2023年的市場規模將達到453億元。緊接著，智能門鎖/智能門禁、AR/VR、智能POS機、互聯網設計及家裝的2018-2023年復合增長率都在50%以上，發展勢頭迅猛。

　　除了以上已經應用了3D成像的場景外，未來還有哪些新場景值得關注？彭勛祿表示，（1）后疫情時代下，3D人臉識別+人體測溫方案需求很大；（2）在物流領域，智能量方手持終端可在0.2秒內精確測出貨物尺寸，也是物流公司的剛需產品；（3）在地產行業，房屋空間的三維重建，可以為客戶提供3D實景沉浸式體驗，看房-買房-裝修的一站式服務不再是“口號”；（4）在特殊場景里，如刑偵，3D成像可以實行犯罪現場的三維實景重建，不僅大大提高數據的全面性和精準度，還保留了現場細節，大大提高了刑偵破案的效率。此外，還有智慧養老、智慧金融、智慧監舍等場景，也是奧比中光正在發力的領域。

　　三、裸視3D

　　聊到3D成像，必然少不了助視3D和裸視3D之間的話題，3DVSTAR總經理楊亞軍認為，5G時代催生3D移動互聯時代來臨，其中最大的特色就是裸視3D。

　　“與目前主流的光屏障式技術引起的裸眼3D不同，3DVSTAR的裸視3D技術升級為無棱矩陣技術，3D視覺效果會更真實。”楊亞軍表示，“3DVSTAR即將發布一款手機周邊產品——3D相機，可以進行3D拍攝、3D直播。”

　　楊亞軍預測，隨著3D技術普及，3D內容消費市場爆發，3D拍攝和交互功能都將成為眾多與視覺相關消費電子產品的標配。在鏡頭模組方面，3D內容的拍攝和交互都較2D時代的需求量有較大提升，各種鏡頭品類如多攝模組、3D結構光鏡頭、3DToF鏡頭等，乃至整個產業都將迎來發展高峰期。

　　四、在線教育

　　今年疫情爆發以來，“上網課”成為一個全民熱議的話題。無論是中小學生的義務教育，還是成年人的各種培訓、活動，“線上化教育”已飛進尋常百姓家。

　　事實上，在線教育并不是一個新興的行業。只是在疫情期間“宅經濟”成為常態，比以往多出幾百倍、幾千倍的使用者、從業者一下子涌入在線教育領域，使得行業內一些缺點和短板迅速被暴露出來。例如，平臺的不穩定性、教育效果的不確定性、師生的交互度低等。

　　針對以上難點，360Ai影像事業部圍繞AI視覺算法技術，提供了一個“網課助手”的解決方案。據360總經理張焰介紹，這款“網課助手”是通過攝像頭采集課堂圖像信息，識別學生上課時的表情、手勢、姿態等指標分析，輔助改善學生上網課易走神及課堂效果難以評估等問題。

　　“目前來看，這款助手的效果不錯。下一步我們將結合人臉姿態識別等技術，讓教師的形象更卡通有趣，吸引更多低齡孩童產生學習的興趣；同時也讓教師在課堂上實現更多創新好玩的想法，不再是簡單枯燥地講課件，讓AI+攝像頭給在線教育帶來更五花八門的內容和形式。”張焰說道。

　　五、生物識別

　　在生物識別方面，多位主講嘉賓從最初的指紋識別和語音識別、到如今盛行的人臉識別，到未來可能興起的虹膜識別、聲紋識別、靜脈識別等技術，都作了詳盡的分享。其中人臉識別應用更被看好，所涉及的攝像頭模組潛力較大。

　　深圳阜時科技有限公司市場總監王李東子認為，企業在推出生物識別的產品前，需要從研發和消費者的維度去關注產品的價值。一方面，研發的維度上，①可量化的生物特征要能夠用通用的數學模型來表述；②特征提取、識別算法開銷要合理可控；③體驗良好，不需要用戶可以配合；④成本可控，具有批量生產性；⑤本地一站式處理，因為遠程、云端的效率較低。另一方面，在用戶維度上，要安全、便利和性價比。

　　“所以我認為，未來的生物識別市場將會興起多模態統合的生物識別模組。例如金融、商業強調高安全性，家居市場更側重體驗、安全性要求中等，入門級市場最看重成本，管用即可。”王李東子分享道。

　　廣州圖語信息科技有限公司CEO黃晉認為，未來人臉識別發展將有三個方向：一是研究可解釋模型，以解決深度學習安全性的隱患；二是設計集成專門硬件，增加多維活體化信息；三是高度集成化的模組，以方便應用系統的集成。

　　小結

　　不難看出，AI賦能下視覺技術市場前景廣闊，但并非一家企業單打獨斗就能成功的，需要產業鏈上下的協同合作。對此，會上還舉行了“VTA視覺技術應用聯盟”的揭牌儀式。

　　來自聯盟發起方之一的深圳眾智技服創始人毛成表示，當下機器視覺技術在終端手機、無人機、安防、汽車領域已經發展成熟，但智能家居、醫療、智慧城市、教育、攝像頭等領域目前還停留在比較初級階段。如何加速推動視覺技術在各個新興領域的應用，成為現在行業的重中之重。尤其是在中美貿易糾紛的大背景下，國內一些優秀企業，像華為、?？低?、大華、歐菲光電等企業受到美國頻頻封殺，視覺及視覺應用和技術行業已經成為主要打擊目標。對此，視覺產業鏈上下更需要提高警惕、抱團發展，加強供需雙方的溝通，實現信息共享、資源互補，進一步推動攝像頭產業的跨界融合。