如今，由于人工智能能力的重大飞跃，基于计算机视觉（CV）的技术已经成为许多应用程序和设备的关键功能，包括人们日常使用的应用。

没有计算机视觉，人脸识别生物识别软件将无法存在。自动驾驶汽车需要它来实现安全驾驶。医学影像分析和机器人质量保证检查过程都需要计算机视觉。而我所在的公司Shopic则利用计算机视觉来识别放置在购物车中的物品。

这些技术本质上利用计算机视觉来利用视觉数据作为输入来自动化有用的过程，系统包括扫描硬件和算法，使机器能够分析、处理和从数字图像和视频中提取信息。它严重依赖于机器学习、深度学习和复杂的神经网络。

近几个月来，计算机视觉以新的、令人兴奋的方式发展。对于一些人来说，这些变化也令人不安，但我看到这个领域充满了潜力和机会。以下是我认为在现阶段和可预见的未来将主导该行业的一些突出趋势。

获取门槛逐渐降低

边缘云存储的不断进步导致边缘设备（如数码相机和视觉传感器）能够在现场运行计算机视觉处理，而不是将其发送到云端。这将计算机视觉人工智能处理移至边缘设备，降低延迟，减少能源和带宽消耗。Nvidia等公司正在开发边缘云服务，以改善计算机视觉资源的部署。摆脱昂贵的云处理和存储，降低了采用成本，使CV系统更加可访问和负担得起。转向边缘处理还提高了计算机视觉应用的数据隐私，克服了此前困扰许多公司采用的合规问题。

计算机视觉应用范围扩大

随着采用门槛的降低，越来越多的行业在越来越多的用例中实施计算机视觉。医疗保健领域是热衷于采用计算机视觉的领域，计算机视觉可以实现更准确的成像诊断和远程医疗服务，并有望实现机器人辅助手术。

我们亲眼目睹了零售行业计算机视觉用例的增长，包括自助购物系统和无人收银店。自动驾驶车辆和道路安全设备正在采用计算机视觉来提高安全性，农民正在采用计算机视觉进行农作物监测和病害检测，vSLAM系统则利用计算机视觉提供更准确的灾难救援、天气预测等方面的地图绘制。

随着用例的不断堆叠，计算机视觉市场将扩大。Global Data预测，计算机视觉市场规模将从2023年的177.3亿美元增长到2026年的303亿美元。

系统变得更加复杂

随着支撑计算机视觉解决方案的人工智能算法变得更加强大，计算机视觉系统将改善对物体和人脸的识别能力。这将使计算机视觉系统能够更精确地检测情绪并跟踪身体动作，为行为洞察和异常检测开辟新的能力。虽然对个人的监控具有很大问题，并在近年来受到审查，但匿名化的人群情感分析是符合伦理的应用案例之一。

我们还看到计算机视觉系统正在开发创新的图像处理模型和方法。当今的"注意力模型"本质上是一种输入处理技术，使神经网络能够专注于复杂图像或视频的特定部分，从而使计算机视觉系统能够理解繁忙图像或视频的每个部分。此外，"图神经网络"将深度学习预测应用于富有关系的数据结构，从而增强计算机视觉的能力，理解和解释上下文。

与其他数据源连接视觉数据可以丰富对事件的整体背景和理解，就像人类将视觉与风的感觉、速度的感知和环境背景声音结合起来理解周围世界一样。通过这种方式，CV解决方案可以在更广泛的背景下理解和提取整个场景的见解，而不仅仅是选定的片段。

这种成熟将实现更准确的解释和分析，改善决策，在繁忙的制造工厂或城市街道等复杂和快速变化的情况下发挥更大的作用。

AR进入新时代

当今的增强现实（AR）解决方案可以产生任何真实环境的交互式3D重现，并通过跟踪平面表面上的变化光线进行有限的调整。它们可以通过头部追踪和控制器对用户的动作做出响应，但仅限于此。

然而，计算机视觉摄像头与眼球追踪解决方案和陀螺仪的整合开始产生更复杂的系统。增强的计算机视觉（CV-enhanced AR）解决方案可以感知用户的整个环境，引导用户避开障碍物，根据用户的身体动作调整虚拟环境等。

这对于残障辅助设备、导航应用程序和游戏/元宇宙体验具有重要意义。

依然存在挑战

尽管计算机视觉取得了巨大的发展，并且前景看好，但该领域的领导者仍然面临一些挑战。由于计算机视觉在商业领域是一个相对新的领域，因此在大规模开发和推广方面缺乏专家。公司需要提升员工的技能来满足这些需求。

作为行业，我们还需要更好地解决与隐私、信任和道德使用相关的问题。关键在于要进行严格的数据收集，要么完全由用户选择参与，要么真正匿名化。计算机视觉系统需要符合不断演变的隐私法规和公众对隐私的要求。

"对于人工智能的透明度和可解释性的要求不断增加。计算机视觉不能仅仅是一个黑盒子，但它所依赖的人工智能模型如此复杂，以至于很难使其可解释。"负责实施人工智能系统的人将更加努力确保他们能够解释决策的制定方式以及使用了哪些信息来进行决策。" Bernard Marr写道，但随着计算机视觉变得更加复杂，挑战也会增加。

计算机视觉仍在形成中

与其他人工智能解决方案一样，计算机视觉以光速前进，新的方法、应用、用例和能力不断涌现。在如此快速变化的环境中，很难预测未来会发生什么。

尽管仍然存在许多需要克服的挑战，尤其是隐私和道德使用方面的问题，但计算机视觉系统有望为众多行业提供新的功能，为所有相关方开启新的机遇。