機器視覺迎來高速發展期 國內市場規模將達406億元

3月28日，2017人工智慧•計算機視覺產業創新大會在北京舉行。研究機構賽迪顧問人工智慧產業高級分析師向陽在會上援引了該機構對人工智慧市場的分析和預測。

賽迪顧問資深分析師向陽博士

對人工智慧賽迪有自己的定義。現在很多業界人士都對強人工智慧和弱人工智慧有很清晰的定義，其實強的人工智慧還是存在比較遙遠的探索階段，它是關於自我意識方面比較深層次的探索，我們關注最多的是弱的人工智慧。弱的人工智慧有三個定義，它主要具備了3C特性，第一個就是人工智慧通過深度學習和神經網路演算法，能夠對人類的一些知識感知實現機器理解。第二個就是機器視覺和語音識別，能夠通過機器對外界的行為進行一個感知。第三，協作的關係。這個協作是指運動器官，通過機器外部控制器完成人類對他指令行為習慣的驅使，這是3C的特徵。

人工智慧全景產業鏈 機器視覺將快速重構

基於這樣的概念定義基礎之上，我們會對整個人工智慧產業鏈進行詳細分析。整個產業鏈定位分為三個層次：第一是最下層的基礎設施層，很多的機器視覺，包括語音識別需要很多的演算法、硬體計算平台和一些軟體的開發平台，還有剛才說的圖像庫資源，包括語音識別庫資源，都是有基礎設施層的布局。第二個是技術研發層面，涵蓋了包括機器學習、語音識別和機器視覺，還有智能機器人等三到四個重要的緯度，其中漢柏科技，在機器視覺領域做得就非常出色。第三個是應用層，在人工智慧產業行業應用最主要幾個應用領域中，機器視覺的應用領域非常深、非常多，從整個產業鏈的全景圖來講，的人工智慧產業處在快速的生態的構建期。

從整個機器視覺的領域來講，它是處在快速的重構期，通過市場分析來看，機器視覺並不是特別新興的領域，這從最早圖像處理衍生到現在，市場上有很多大的廠商對智能安防和交通做了很久的深耕，他們最開始不是做機器視覺、人臉識別起家的，在這幾個行業中很多廠商都處於並駕齊驅、快速發展階段。

通過對產業全景圖梳理的大體的框架可以看到，整個人工智慧全產業鏈包括基礎設施、技術研發和應用層三個層面。

通過對整個基礎設施層的深入剖析，包括一些重點廠商和重點行業應用，其實可以看到，基礎設施層存在問題。現在很多的感測器，包括一些機器視覺的識別，它的多元數據是很難融合，去協同的，它的數據不能對多元化協同開發，還存在著一定的障礙，這是目前在基礎設施層存在的一些問題。我們認為未來的突破，一個是軟體演算法的快速迭代、快速的更新。在這個層面上其實是跟全世界很多國家一樣，都處在非常相似的起跑線上，大家對這個演算法的突破能力都是非常強的。在軟體演算法層面是我們未來的重要突破方向。另一方面就是硬體的計算晶元，這是未來的主攻方向，尤其是現在最熱門的AI晶元，這是未來重點發展方向。

簡單分析一下目前主流的計算晶元包括GPU，這包括伺服器，還有邊緣計算，基本上都用這兩類計算晶元完成人工智慧，包括機器視覺整個運算能力。從整個趨勢來講，基本上分為兩個特徵，就是雲端會存在高吞吐，本地化存在小快靈的特徵。這是什麼意思呢？現在很多的機器視覺、很多的數據源匯總到雲端需要佔用大量網路帶寬，這對我們提出很嚴峻的挑戰，交通、安防數據都需要通過雲端處理，業界同行都認為未來的趨勢，就是需要將這種運算的功能邊緣化，當然提供一些時延必須要低，這是未來主要的方向，本地的移動化AI晶元。

當然這是技術研發層層面，其實核心的問題就是一點，機器學習是推動了整個計算機視覺的精度，包括效率的提升，這是在機器學習領域對整個計算機視覺重要的突破性影響。

分析應用層場景發現機器視覺對硬體推動非常明顯，比如說無人機，可能最早不具備機器視覺，例如大疆無人機，它推出智能避障，現在添加了是為了提升產品的性價比。

通過分析在應用層的產品存在的問題，我們認為機器視覺未來的突破領域，也是剛才說的，還有就是三維的視覺重建，這當然是技術視覺的演算法層面。另一方面未來的無人設備，將會是一個非常重要的突破點。

全球人工智慧戰略格局

對比全球目前主要國家在人工智慧包括機器視覺方面的戰略部署，我們可以看到，在美國、日本、歐洲已經很早就提出了相應的重大的戰略部署，而且從他們的戰略的實施層面和緯度，以及深度和力度來講，可以看出美日韓在搶跑戰略。從具體幾個目標來看，美國關注的非常早，在去年白宮提出了人工智慧計劃之後，其實已經緊密召開了四次，從學界、企業，包括社會的整個溝通會討論，相當於社會整個倫理，包括科技進步的徵集形式，在聲勢上非常浩大。

日本也是處在非常迅猛推進的階段。最近大家看到波士頓動力，後來被豐田收購了，他們之後做了非常大力度的推動，這家公司最早專註於做工業機器人，但是豐田收購之後，很快轉型做服務機器人，這跟美國另一家做掃地機器人公司非常類似，我們認為日本在人工智慧下一階段上會搶跑的重要原因。

說到歐盟整個包括兩大旗艦項目，一是人腦計劃，二是石墨烯，這是從戰略上推出非常強大的動力，這是全球的戰略動向。

從企業方面來講，現在很多企業，尤其是IT龍頭企業，都是以軟體和硬體平台為統一部署商業化的運作，從圖中可以看出，這裡面列舉了一些重點的產品和軟體的平台，其實都是一體化的推動，當然這是企業的普遍思路。

賽迪顧問預測到2018年人工智慧市場規模會超過406億，這個複合增長率會達到25.8%，增速是快於全球的整個增長率的。在市場結構上來講，也是存在著整體的情況。投資規模來講，在去年一年，從投資的整個額度包括投資筆數都呈快速增加的態勢，而且很多從事人工智慧和機器視覺的企業數量也在快速地增加。

從區域布局的分析可以看到，各個國家、各個層次都在推廣一些自己的戰略。通過人工智慧方面利好的政策，未來在這四個領域會有比較大的機遇，安防、交通，金融，消費電子這是機器視覺領域重點關注的應用行業方向。

產業發展未來三大趨勢

最後為大家分享幾個未來的趨勢。第一是現在巨頭做機器視覺，包括人工智慧演進，他們都是呈開元化，這在來講比如華為，對他們來說開源的思路，到底開源怎麼用，有很多理念上跟國外還是有一定的差距，很多開源做完代碼自己封裝自己用了，其實從整個思路來講，國外開源理念上是更先進的。當然有其背後的原因，很多企業基本上在提交人工智慧代碼上走著開源化部署道路。

整個產業的演進方向，目前處在快速回報期。整個產業和產品技術演進會存在周期的波動，機器視覺領域以及計算機視覺，仍是處在快速的回報期，也就是說它的技術已經得到成熟，市場關注度也在快速地回升，它是未來能夠得到快速回報的重點產品和領域。

最後就是在目前整個市場發展，包括政府的規劃中，智慧城市這個話題又重新火熱起來了，很多年前建設了很多，但是發展都不是特別順利，現在隨著人工智慧整個產業發展，這個動力和熱潮，主要原因就是技術實力能夠解決真正的剛需和真正的問題，在數據方面我們預測今年智慧城市建設數量超過500個，在整個智慧城市的產業定義上來講，機器視覺領域需求量特別大的，很多的包括智慧城市的定義就是說，什麼叫智慧城市，就是攝象頭數量多少個，這是一個很剛性的標準，對智能，包括具備人臉識別功能攝象頭需求量未來是非常大的。

人工智慧的發展確實會減少很多的工作崗位，但是同樣會創造非常多的新興的工作崗位，比如說編程，很多年前都是不存在的，整個產業對社會發展帶來非常大的推動作用。