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。

研究人员早在1950年代就开始开发计算机视觉技术，首先是用于统计模式识别的简单二维成像。直到1978年，麻省理工学院AI实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法来从2D计算机创建的“草图”中推断3D模型时，CV的实际应用才变得显而易见。

计算机视觉的应用科学已经扩展到多个领域。从人工智能开发到机器学习，它在帮助机器识别自然环境中不同类型的对象方面发挥着重要作用。从简单的家庭任务到识别人脸，检测自动驾驶汽车中的物体或与战 争中的敌人作战，计算机视觉是唯一使能AI的设备有效工作的技术。

计算机视觉在人工智能中的应用正变得无限，现在已扩展到新兴领域，例如汽车，医疗保健，零售，机器人技术，农业，无人机和制造业等。实际上，要创建基于计算机视觉的模型，在监督式机器学习中需要标记数据。图像标注是用于创建此类标记图像以用于计算机视觉的数据标记技术。

AI产业链可分为基础层、技术层、应用层。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。

尽管计算机视觉的未来充满了桂冠，但每一项新的创新都有其弊端。计算机视觉的弊端是当今社会的一个重大问题：隐私，使计算机视觉像它一样有效的驱动力是导致消费者怀疑是否应该追求它的同一问题。通过收集成千上万张照片，视频和其他信息并从中学习，你所做的一切都将存储在某个地方的网上，归公司所有或对所有人免费开放。

借助能够识别人脸并跟踪其下落和习惯的能力，计算机视觉已改变了隐私的未来。随着这种AI技术变得越来越普遍，用户将需要更加了解他们向世界发布了什么样的数据。计算机视觉可以搜索和分析不计其数的图像和视频，而这很有可能意味着你将要参与其中。

今年年初，ChatGPT热度持续不减，就连马斯克也想造一台自己的AI聊天机器人。

ChatGPT是由OpenAI研发的通用聊天机器人，自去年11月底推出，仅用两个月时间已坐拥超过一亿用户，成为“史上增长最快的消费应用”。于是，各家公司都想抢占先机，一连串动作接踵而来：谷歌推出了自家的聊天机器人Bard，作为其搜索引擎的“伙伴”；百度发布了“文心一言”；Midjourney公司宣布了第五版商业AI图像生成服务。每个模型都要经过大量文本、图像、声音文件或其他数据的训练，让它们能够解读用自然语言写就的指令，并用文本、艺术或音乐的形式做出回应。

AI的发展催生了新的视觉应用，也颠覆了传统的视觉设备，处理器架构已经发生了翻天覆地的变化，把算法和处理器进行联合优化已经成为重要趋势。跨界阵营的扩大，也将继续延伸AI视觉应用的多样化功能，创造出更多更为贴近用户需求的产品。

据Counterpoint数据，2023 年由 SoC 驱动的具有专用AI核心的智能手机的比例预计将超过75%，而 2020 年时这个数字仅约为 35%。未来 1-2 年，独立的 AI 核心不仅会运用在旗舰机、高端机上，还会在主流机、入门机中得到大量普及。

智能家居方面也值得期待。视觉和传感交互的应用有望成为语音之后智能家居新的增长点，智能家居设备将向多模态交互发展，进一步催生可移动性产品的发展。更多的智能家居细分场景以及单品点位将持续爆发，尤其是围绕安全需求的单品与系统，将会更加具有前瞻性与突破性。

在工业领域，AI视觉已被誉为工业之“眼”，正逐步代替人眼，深度赋能智能制造。同时，在汽车智能化的趋势下，AI视觉也已经围绕舱内智能、ADAS等应用展开竞争。

我们已经进入了海量数据爆发的时代，端边云协同的AI视觉产业正在形成，这对算力、算法、数据、模型等又提出了新的要求。AI视觉已经在工业、消费、泛安防等领域逐步实现商用价值，未来也将继续在更多领域步入规模化落地应用，国产AI芯片也将迎来新的发展机遇。

文章来源： CSDN博客，鼎捷智造，万点研究，挖掘龙头逻辑