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机械人视觉技术、市场和应用领域

      随着人工智能技术兴起以及边沿设备算力的提升 ,机械视觉的应用场景不绝扩展 ,并催生了巨大的市场。凭据美国的视察机构Grand View Research的剖析 ,预计到2025年全球机械视觉市场规模将抵达182.4亿美元 ,复合年增长率为7.7%。

 

 

 

全球的研究与咨询公司 Gartner 宣布了其针对人工智能盘算机视觉领域生长的研究报告——“CoolVendors for AI in Computer Vision”(“人工智能盘算机视觉领域代表企业”报告)。该报告旨在为世界各地关注数据剖析的组织和企业提供建议和指导 ,并体现若要推动实际商业效益增长 ,如今应更多地关注人工智能盘算机视觉技术的应用能力和竞争力。
 

报告中写道 ,"自61年前感知器被发明以来 ,盘算机视觉险些与人工智能技术的生长同步前行 ,如今 ,人工智能领域要害技术深度学习应用Z为广泛的领域也非盘算机视觉莫属。革命性的新兴技术正在重塑商业模式。在Gartner公司宣布的CIO视察报告中 ,对3160位笼罩了89个 和地区 ,涵盖制造(21%)、政府(15%)、金融(11%)、效劳(11%)、教育(10%)、包管(5%)、零售(5%)以及采矿、交通、健康、能源、媒体、电信、贸易、健康包管等行业的首席信息官进行视察后显示 ,企业人工智能应用在近年来获得了高速增长 ,在2015年 ,有10%的企业已经或者计划接纳人工智能技术 ,而在2019年 ,这个比例增长到37% ,增长超270%。
 

据预计 ,到2022年 ,企业AI市场的价值将抵达61.4亿美元。据麦肯锡全球研究所的数据 ,未来十年 ,劳动力市场的变革将孝敬1.2%的GDP增长 ,并有助于在未来12年内为全球创立20%至25%的净经济效益 ,即13万亿美元。
 

因此 ,我们也能看到人工智能热潮正在席卷全球 ;厥2018年 ,人工智能在各个细分领域迅速崛起 ,岂论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过工业结构进入人工智能领域的互联网企业 ,亦或如旷视科技、极链科技、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业 ,都推动了2018全球AI力量的崛起 ,将AI注入到每个角落 ,掀起了一轮又一轮的技术热潮。
 

而关于企业之所以会大批量接纳AI的原因在于 ,AI将会改变全组织的经济状况。在Gartner向各企业首席信息官视察“哪种技术具破坏性?”时 ,“人工智能”这个谜底高居榜首。对此 ,Gartner研究副总裁Chris Howward解释道:“我们仍然远离可以 接管庞大任务的一般人工智能 ,但我们现在已进入人工智能增强事情和决策科学领域 ,我们称之为’增强智能’ ,如果你是一家企业的决策人 ,并且没有接纳AI ,但你的竞争敌手正在使用 ,这就将组成很大威胁。”
 

针对现状 ,Gartner认为 ,人工智能技术在企业快速普及与人工智能技术的成熟密不可分 ,企业已经意识到数字化转型和任务自动化须相辅相成 ,而人工智能技术险些渗透到每个数字化战略和应用。
 

 

尽管如此 ,人工智能的大规模结构仍然保存障碍 ,包括机械学习的主要障碍以及缺乏具有AI专业知识的工人。在Gartner视察中约莫有54%的受访者体现 ,技术差别是人工智能结构面临的Z大挑战 ,这与去年年底Tata Communications的一份报告相吻合 ,该报告发明 ,缺乏适当的技术和员工对所接纳技术的理解是企业Z体贴的问题。
 

无论如何 ,科技 是未来Z大的力量 ,而机械学习和人工智能依然会成为2019年的要害技术趋势 ,岂论是从业务应用照旧IT支持 ,AI in ALL已经成为标配 ,在科技驱动与未来商道的这一场赛跑中 ,人工智能将对整个行业和社会生长爆发重大影响。
 

 

用AI赋能机械人 ,人类进入机械人社会的基础得益于盘算机视觉的生长。

凭据IDC市场追踪数据 ,截至2017年12月底 ,中国盘算机视觉应用市场规模达15.45亿元人民币 ,同比2016年增长184.0%。其中 ,政府、金融、互联网是盘算机视觉技术支出规模Z大的3个行业 ;政府行业中平安都会、金融行业中人脸身份验证是技术支出规模Z大的2个场景。主流厂商研究
盘算机视觉应用市场的加入者既有明星算法型厂商如商汤、依图、旷视、云从科技、云天励飞、码隆科技、扩博智能、图谱科技、北京深醒科技 ,又有大型CSP厂商如腾讯云、百度云、阿里云、金山云、AWS ,另有众多古板的安防厂商如?怠⒋蠡⒁谆肌⒁匀萍肌⒒鹂萍肌⒅腔垩劭萍嫉鹊。单从市场体现数据来看 ,2017年盘算机视觉”四小龙”(见下图所示)总体市场份额达 69.4% ,其他厂商总体占市场30.6%的份额。

 

商汤科技:定位基础平台型公司 ,以原创技术为焦点赋能工业 ;应用笼罩行业规模Z为广泛。商汤科技是2017年互联网行业盘算机视觉应用Z为的厂商。
 

依图科技:深耕安防领域 ,维持金融业务 ,大力结构医疗影像业。依图科技是2017年安防领域体现Z强的算法型厂商。
 

旷视科技:依托年技术积累 ,不绝深化安防、商业以及金融等应用场景。Face++平台现已开放多项盘算机视觉效劳 ,并提供富厚的API/SDK ,受到开发者的广泛认可。

云从科技:深耕金融业务 ,大力结构安防业。云从科技是2017年银行业人脸身份认证市场份额Z高的厂商 ,典范产品有IBIS集成生物识别平台。

 

 

 

未来生长潜力从应用场景看 ,2017年市场规模较大的市场除了平安都会人脸识别、金融业人脸身份验证、互联网行业的VR/AR之外 ,智慧都会中的车辆识别、手机领域的人脸解锁、智能相册也是较大的应用场景。别的 ,在机械人、手持终端以及零售业 ,图像识别、物体检测等盘算机视觉应用也在崛起。如下图所示 ,IDC剖析了盘算机视觉技术在各应用场景下的价值 ,预计未来在医疗影像、自动驾驶汽车、机械人等场景下 ,盘算机视觉将有更大的增长潜力。
 

 


 

市场规模预测
IDC预计 ,到2022年 ,中国盘算机视觉应用市场规模将抵达146. 08亿元人民币。
IDC中国人工智能市场研究经理卢言霞认为:“在Z近1-2年内盘算机视觉应用将坚持高速增长的领域有:政府行业、金融行业以及手机行业。而从2017-2022年5年复合增长率来看 ,盘算机视觉在移动设备、自动驾驶汽车、智能家居以及行业自动化领域的应用将实现凌驾80%的增长。”
 

 

盘算机视觉是AIZ焦点的应用 ,是机械智能的基础 ,是IRT技术的焦点 ,也是增长Z快的市场之一。

 

以旷视科技为例 ,凭据招股书披露 ,2016年、2017年和2018年 ,旷视营收划分为6780万、3.132亿和14.269亿 ,复合增长率抵达358.8% ,连续增长。相对应的亏损为3.428亿、7.588亿和33.516亿。2019年上半年 ,营收为9.49亿 ,亏损约为52亿。截止至2019年6月30日 ,公司资产总额为86.99亿人民币。
 

旷视在招股书中解释 ,亏损主要由于优先股的公允价值变换以及连续的研发投z。
 

优先股的公允价值变换具体是指公司融资的历程中 ,经常使用可转换可赎回的优先股。在后续的生长中 ,因为公司估值快速增长 ,爆发了相应公允价值变换 ,从而爆发收益或亏损。但公允价值变换 ,并不与实际营收和亏损相关联。
 

旷视在招股书中指出 ,这些并不可反应真实的业务情况。经过调解之后 ,2016年和2017年的亏损划分为9200万元及1.42亿元?跏2018年实现了整体盈利——净利润为3220万元。
 

而在研发投入方面 ,这是旷视Z主要开支项 ,2016年到2018年 ,旷视的研发开支划分为7816.5万、2.05亿和6.13亿 ,复合增长率约300%。划分占2016年、2017年及2018年总收入的115.3%、65.6%及43.0%。2019年上半年间 ,研发投入4.68亿元 ,占整体收入的49%。
 

截至2019年6月30日 ,旷视的研发人员共1432人 ,占公司总2349名员工的61% ,由首席科学家孙剑领导 ,平均年薪43万。
 

盘算机视觉的应用场景

1、安防影像剖析领域

主要应用场景之人脸识别

对门路卡口、趁魅站、地铁站、机场等地方的监控视频进行智能剖析 ,检测出动态视频中的人脸与黑名单库中的影像纪录做实时比对 ,比对乐成则立即报警推送给警务人员处理。

 

主要应用场景之视频结构化

2012年南京“1.6”案件爆发后 ,南京警方从全市1万多个摄像头共提取了近2000T的视频数据 ,调动1500多名公安干警查阅搜索视频线索 ,共耗时一个多月。海量视频的U效利用保存巨大挑战 , 依靠人工费时辛苦 ,而安防影像智能剖析则可U效缓解这一问题。视频结构化可针对已经生成的海量视频内容进行自动化处理 ,提供行人、机动车、非机动车等要害目标的监测、跟踪、属性剖析 ,辅以以图搜图等检索功效 ,让案件侦办和治安布控越发智能便捷。
 

安防行业的千亿市场为视觉智能革新提供充分空间

2016年中国安防行业总产值为5410亿 ,占据2016年中国GDP的7‰ ,其中1900亿属于安防产品产值。从产品结构角度 ,安防产品可划分为视频监控、防盗报警、收支口控制等 ,安防影像的智能剖析属于视频监控产品的升级革新 ,是各地区平安都会项目建设中的重要组成。2011年至2016年中国安防市场连续5年坚持2位数增长 ,结合 政府对建设更高水平的平安中国、进一步提升人民性的要求 ,未来中国的安防市场依然会坚持稳定增长 ,对人工智能、盘算机视觉技术的升级革新也提出了更高的期待。
 

智能安防相关工业链条剖析

盘算机视觉技术供应商在提供智能安防影像剖析的时候 ,可能面对监控设备及平台软件厂商、集成商、公安等三大类客户。在Z终的使用者公安以外 ,其他三类加入者关系庞大 ,各自的业务定位都在生长变革 ,相助间有竞争。
 

2、泛金融身份认证领域

主要应用场景及相关影像收罗设备

与安防影像剖析中人脸的“1:N”识别差别 ,目前泛金融领域以人脸“1:1”身份认证为主 ,部分场景涉及“1:N”识别 ,如银行网点中对VIP客户的智能识别。
 

刷脸认证的优势与功效

3、手机及互联网娱乐领域

为消费级产品带来全新智能体验

盘算机视觉技术的成熟进步为同质化的手机产品及互联网娱乐应用带来了新的活力。2017年诸多海内外手机厂商推出了具有刷脸解锁的旗舰机型 ,而手机与影像相关的拍照优化、相册分类、编辑处理等也于近几年得以智能升级。人脸识别、特征点定位以及场景识别、物体识别等技术也富厚了直播、短视频等互联网应用的娱乐性 ,同时为影像内容的智能审核及分类做出孝敬。
 

4、商品识别领域

拓宽信息界限 ,连接人与商品

键入要害词 ,搜索引擎可连接人与信息 ,大幅提升人类获取信息、搜集知识的效率 ,为世界创立巨大价值。盘算机视觉则将信息的界限再度拓宽 ,缩短设计、原料采购、生产制造、线上与线下零售等各个环节的人与商品的距离 ,为商品供应链带来效能提升。
 

1、工业制造领域

产品质检及3D分拣

陪同年轻人从事重复性体力劳动的意愿降低 ,相关领域的劳动力本钱极速上升 ,工厂对智能自动化设备的需求日益凸显 ,为盘算机视觉技术在工业制造领域的研发落地提供了市场基础。产品(尤其3C产品)质检是现有视觉技术有望在未来3-5年在工业制造领域大规模落地的应用场景 ,目前产品质检依然依靠大宗人力做肉眼判断 ,效率低、本钱高、漏检误检严重 ,而深度学习算法可支持多种缺陷类型 ,增量学习也能不绝提升产品适用性。另外 ,工业场景中保存大宗的冲压件、组合件等不规则物体 ,不规则物体的分拣(无序抓取并有序安排 ,涉及物体识别、姿态预计、尺寸丈量、运动计划等)需借助3D视觉技术 ,纵然技术相对的外洋产商相关产品也缺乏够成熟 ,泛起问题无法即时相应(往往邮件相同 ,售后效劳无法包管) ,给予目前尚处于产品研发测试阶段的海内新兴厂商反超时机。
 

 

2、广告营销领域

 

智能挖掘影像内容广告位 ,构建新型营销模式

盘算机视觉技术可在长视频、短视频等点播平台、直播平台以及利用手机摄像头的AR应用中 ,为广告主提供多种形式的互动化、与内容强相关的场景广告。
 

 

3、医疗影像剖析领域

智能医疗影像剖析对病种的要求及重要指标

相比盘算机视觉在其他领域的数据标注事情 ,医疗影像的标注门槛较高 ,需由专业医师标注 ,并且非典范病例的标注意见较难统一。标注事情之外 ,医疗影像剖析对数字化水平、数据量、临床路径、对应检丈量都有着苛刻的要求 ,差别病种的情况差别 ,无法一概而论。另外 ,对具体系统剖析能力的考核 ,不可依据简单的准确率 ,特异性与敏感性是Z基本的两个指标。
 

4、自动驾驶领域

自动驾驶技术剖析

自动驾驶系统主要涉及传感器融合、感知、高精地图、定位、计划及控制等若干技术环节 ,以解决“我在哪儿 ,周围有什么 ,情况将爆发什么变革以及我该怎么做“等四个问题 ,盘算机视觉则在情况感知(周围有什么)与地图绘制(我在哪儿)中发挥重要作用。
 

从起步到落地 ,自动驾驶仍需经历恒久测试

自动驾驶汽车主要由车辆自己、内部硬件(传感器、盘算机等)以及用于做出驾驶决策的自动驾驶软件等三个子系统组成。车辆自己需由OEM认证 ;内部硬件也需在种种 条件下充分测试其稳定性 ,抵达车规级要求 ;自动驾驶软件方面 ,相关系统需经过百亿甚至千亿公里以上的测试来充分验证其性(人类司机平均每1亿公里爆发致命事故1~3起 ,自动驾驶技术要想大规模落地应用 ,须优于人类司机的性)。与此同时 ,大规模路测也是收集相关场景数据以便革新感知、决策等智能技术的须要手段。然而 ,100万辆10万公里总里程/年的车辆行驶1年才华抵达千亿公里的数据量级(Waymo在已往8年积累350万英里以上的自动驾驶数据) ,仿真情况下的虚拟路测(如今每天有多达25000辆虚拟的Waymo无人车在模拟器中驾驶达八百万英里的里程)与不涉及实际控制的影子模式可作为通例测试的增补 ,U效降低路测本钱。
 

自动驾驶 ,起步于限定场景

数据驱动的感知及决策算法无法应对开放、动态的情况的千变万化 ,自动驾驶车辆如何理解人类意图、如何与人工驾驶车辆的司机相同交互也面对巨大挑战。在清晰简单的限定场景中 ,规则易总结 ,数据易收集 ,相关算法就越容易抵达性要求。因此 ,相比开放情况下公共乘车出行的一般场景 ,自动驾驶技术将先在高速货运、低速摆渡、特定生产等场景落地应用。公共出行领域 ,自动驾驶也会逐步在特定速度限制下(时速60公里内的L3级自动驾驶汽车已有量产) ,停车场 ,乃至高速或环线等相对简单的关闭门路中替代人类驾驶。另外在自动驾驶实现以前 ,视觉监控系统也可对车内驾驶员进行疲劳检测、注意力检测和手势识别等 ,为L3级自动驾驶人机控制权的交接提供支撑 ,兼顾、驾驶辅助和车内互动娱乐。
 

智能出行公司为公共带来无人驾驶出行体验

美国交通部和美国高速公路治理局( NHTSA)在今年9月份宣布《自动驾驶制度目标 2.0》 ,预计将在2025之后实现全面自动的功效以及高速公路的自动驾驶。海内科技公司相对乐观 ,纷纷发声将在2021年前后实现在特殊情况需人类介入的L4级自动驾驶乘用车的量产?悸堑较钟兴惴际醯哪芰缦 ,2021年其实无法实现通用场景的L4级自动驾驶 ,小概率的意外缺陷都有可能引发致命事故 ,但2021年成为创颐魅者标杆的时候 ,它将增进“预言的自我实现” ,技术的突破性进展及不绝拓宽的行驶场景依然值得期待。
 

自动驾驶的到来需要在汽车中装配大宗的软硬件设备 ,共享出行可减轻自动驾驶在推进消费市场时的阻碍 ,由出行效劳商评测系统性 ,担负并消化本钱。智能化与共享化是汽车工业生态的重要生长趋势 ,车企、科技公司、出行效劳商间(三方均已结构自动驾驶研发)的相助结盟也会愈发频繁 ,智能出行公司随之降生。

盘算机视觉行业生长趋势

不绝提升限定场景识别准确率 ,优化性能渗透更多行业应用

虽然终极愿景道阻且长 ,但分类任务的日益精准已解锁并将不绝解锁更多场景应用。如同已往5年盘算机视觉技术在人脸识别上的不绝突破 ,误报率从2015年的千分之一提升至2017年的十亿分之一(在通过率为90%的情况下) ,商业效劳、都会、公共娱乐等诸多场景均体会到差别条理的智能升级 ,商品、门路情况、医疗影像、遥感影像等更多工具的识别、分类问题也将会逐步突破工业化红线 ,从做辅助增补的非要害性应用拓展到切实提升焦点业务效率的要害性应用。各行各业的立异型智能应用将纷至沓来 ,而人脸识别的性能亦将继续攀升 ,追求百亿、千亿规模上的可行性。
 

算法之外 ,商业壁垒有赖于产品、效劳、市场等综合建设

关于更为广泛的古板行业或线下使用场景的潜在客户 ,盘算机视觉的技术落地往往涉及对具体业务场景的硬件设备革新、软件集成以及外土地算设施的安排 ,算法、技术的实际功效更需要建立在对客户真实业务场景的深层理解之上的针对性开发。不绝增长的市场需求要求越发全面、实时的售前、售中、售后效劳 ,而在对视觉技术能够抵达的U效资助缺乏足够认知或部分暂时缺乏科学完善的评测标准或技术相对同化的业务场景 ,市场销售的重要性尤为凸显。既要注重 算法研发 ,又要注意现阶段商业落地与市场拓展 ,这些都为以高新技术人才为主的盘算机视觉公司提出了更为综合的挑战。

 

jxf吉祥坊科技的3D机械人视觉基础处于国际职位 ,盘算机视觉的龙头企业旷视科技在某银行的金库项目中也选择和jxf吉祥坊科技相助 ,由此可见jxf吉祥坊科技的技术实力。

 

古板工业自动化技术的痛点:

 

古板工业机械人只是自动化设备 ,机械人不可看到 ,也不可感知 ,只有少数的公司可以实现2D识别 ,不可胜任庞大的事情。

 

机械人焦点零部件恒久控制在外洋厂商手里 ,中国自主机械人从本钱和质量上无法突破。

 

中国机械人公司以系统集成为主 ,凭据客户定制开发 ,时间长 ,人力投入多 ;

 

中国的视觉开发引擎恒久控制在外洋厂商手里 ,现有底层技术对硬件要求高 ,造成本钱无法控制 ,相机焦点部件依赖进口。

 

jxf吉祥坊3D机械人视觉技术的壁垒:

 

盘算机视觉盘算机视觉是以图片认知为基础的科学 ,只通过图片识别输出结果 ,代表企业是旷视。

 

机械视觉机械视觉多用于生产线上的质量检测 ,普遍基于2D识别 ,被广泛应用于3C电子行业 ,代表企业是康耐视。

 

jxf吉祥坊机械人视觉机械人视觉须是3D视觉 ,是机械人识别三维物体在三维空间里的位置变革 ,这种变革的误差要和机械人控制的误差进行算法优化 ,也就是说 ,机械要可以识别到三维物体 ,并且要知道他在三维空间里的具体位置和状态 ,同时 ,需要对机械人进行Z优轨迹计划 ,以减少机械人控制系统自己爆发的误差叠加 ,其难点具体体现在:三维空间的变量相比二维空间爆发了几何级的增加 ,毫米级精度 ,反光物体的滋扰 ,生产线高速节拍的要求 ,以及连续24小时 ,一年365天不间断的事情 ;等耸泳跏侨没涤涤腥死嗟氖咏 ,是机械认知技术。

 

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