首頁 > 機器視覺是人工智能重要分支，機器視覺在應用上具有廣泛性，能夠在智能制造，以及眾多智能生活領域展開應用；在技術上具有獨特性，是唯一非接觸式識別、測量物體的前沿技術；在硬件上具有成本的經濟性，不會對產品的成本構成造成成本壓力。廣泛性和獨特性使得其在許多領域構成產品核心競爭力的一部分；而經濟性則能夠使得產品擺脫硬件的束縛，從而在產品設計、客戶需求把握上更具靈活性，也使其具備更強的盈利能力。
TOP 1：人臉識別
人臉識別是人工智能視覺與圖像領域中最熱門的應用， 今年 2 月，《麻省理工科技評論》發布「2017 全球十大突破性技術」榜單，來自中國的技術「刷臉支付」位列其中。這是該榜單創建 16 年來首個來自中國的技術突破。
人臉識別技術目前已經廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療等行業。據業內人士分析，我國的人臉識別產業的需求旺盛，需求推動導致企業敢于投入資金。目前，該技術已具備大規模商用的條件，未來三到五年將高速增長。而今年，這一技術有望在金融與安防領域迎來大爆發。
TOP 2：視頻/監控分析
視頻/監控分析是人工智能視覺與圖像領域中第二大熱門應用。
人工智能技術可以對結構化的人、車、物等視頻內容信息進行快速檢索、查詢。這項應用使得讓公安系統在繁雜的監控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術也被廣泛用于人群分析、防控預警等。
視頻/監控領域盈利空間廣闊，商業模式多種多樣，既可以提供行業整體解決方案，也可以銷售集成硬件設備。將技術應用于視頻及監控領域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項技術應用將率先在安防、交通甚至零售等行業掀起應用熱潮。
TOP 3：圖片識別分析
靜態圖片識別應用熱度在視覺與圖像領域中排名第三。將人工智能技術單純用于圖片識別分析的應用企業數量并不如預想的多，可能有一下幾個方面原因：
1、目前視頻監控方向的盈利空間大，眾多企業的注意力都放在了視頻監控領域；
2、人臉識別屬于圖片識別的一個應用場景，做人臉識別的大多數企業同時也在提供圖片識別服務，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別；
3、圖片識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發；
4、圖片數據大多被大型互聯網企業所掌握，創業公司數據資源稀少。
TOP 4：駕駛輔助/智能駕駛
隨著汽車的普及，汽車已經成為人工智能技術非常大的應用投放方向，但就目前來說，想要完全實現自動駕駛/無人駕駛，距離技術成熟還有一段路要走。
不過利用人工智能技術，汽車的駕駛輔助的功能及應用越來越多，這些應用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術來實現。
TOP 5：三維圖像視覺
三維圖像視覺主要是對于三維物體的識別，應用于三維視覺建模，三維測繪等領域。
TOP 6：工業視覺檢測
機器視覺可以快速獲取大量信息，并進行自動處理。在自動化生產過程中，人們將機器視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。
機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。運用在一些危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外，在大批量工業生產過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。
TOP 7：醫療影像診斷
醫療數據中有超過 90% 的數據來自醫療影像。醫療影像領域擁有孕育深度學習的海量數據，醫療影像診斷可以輔助醫生，提升醫生的診斷的效率。
TOP 8：文字識別
計算機文字識別，俗稱光學字符識別，它是利用光學技術和計算機技術把印在或寫在紙上的文字讀取出來，并轉換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。這是實現文字高速錄入的一項關鍵技術。
TOP 9：圖像及視頻編輯
2016 年，Google 舉行了一場人工智能作家的畫展。通過一個名叫DeepDream的藝術生成器，谷歌可以將神經網絡由內部傳送到外部。不是識別圖像，而是創作圖像。有人稱這些機器做的畫為機器之夢。
目前市場上也出現了很多運用及機器學習算法對圖像進行處理，可以實現對圖片的自動修復、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。
機器視覺在應用場景上逐漸突破工業檢測，其應用邊界逐步向智能生活領域拓展。由于機器視覺在智能生活、智能制造兩個領域具有不同的技術特點和應用進展，所以機器視覺于這兩個領域的行業發展趨勢也不盡相同。
