對人類來說，描述我們眼睛所看到的事物，即“視覺世界”，看起來太微不足道了，以至于我們根本沒有意識到那正是我們時時刻刻在做的事情。在看到某件事物時，不管是汽車、大樹，還是一個人，我們通常都不需要過多的思考就能立刻叫出名字。然而對于一臺計算機來說，區(qū)分識別“人類對象”(比如：在小狗、椅子或是鬧鐘這些“非人類對象”中識別出奶奶這一“人類對象”)卻是相當困難的。

　　能解決這一問題可以帶來非常高的收益。“圖像識別”技術，更寬泛地說是“計算機視覺”技術，是許多新興技術的基礎。從無人駕駛汽車和面部識別軟件到那些看似簡單但十分重要的發(fā)展成果——能夠監(jiān)測流水線缺陷和違規(guī)的“智能工廠”，以及保險公司用來處理和分類索賠照片的自動化軟件。這些新興科技是離不開“圖像識別”的。

　　據了解，圖像識別作為人工智能的一個重要領域，近幾年越來越貼近人們的生活。目前，圖像識別技術已經應用于公安、網絡購物、醫(yī)療影像領域，圖像識別在醫(yī)療影像領域可以讓手術更加精準，大大降低手術風險。通過“深度學習”可以對X光和CT影片進行分析，針對腫瘤等疾病進行輔助診斷，大大降低醫(yī)生的漏診率。

　　近些年比較經典的應用，就是谷歌和百度推出的識圖功能。百度將圖像識別技術成功“跨界”到語音領域，大幅度提升語音識別產品性能，是繼端對端語音識別后取得的另一次重大技術突破。去年，Google 的研究人員宣稱，他們已經在訓練圖像識別算法來檢測與糖尿病相關的眼病。研發(fā)的軟件用以檢查患者視網膜照片，從而發(fā)現(xiàn)微小的動脈瘤，這是糖尿病視網膜病變(簡稱「糖網病」)的早期階段，如果未經治療就會導致失明。

　　根據市場調查顯示，2016年，圖像識別主導了應用程序領域，獲得了40%多的市場份額。Facebook的面部識別功能是這項技術中一個最廣泛的應用。不過，圖像識別在醫(yī)療和國防這兩個垂直領域的推廣有望在下一個八年中成為行業(yè)的增長點。汽車和金融服務正準備采用這項技術改善運營，改進產品。

　　安防和金融備受圖像識別公司青睞

　　安防市場增長空間巨大。2016年我國的GDP增長為6.7%，而安防行業(yè)的增速是它的兩倍。隨著我國社會經濟發(fā)展水平的提升，對于人臉識別技術的應用需求也將擴大。根據前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據，預計到2021年，人臉識別市場規(guī)模將達到51億元左右。

　　同時，伴隨著國內平安城市、智慧城市項目的深入發(fā)展，城市監(jiān)控高清化的進一步普及，將使得數(shù)據采集上的阻礙大幅度減小，有助于人工智能在這一領域的應用。

　　一方面是圖像識別技術和安防的剛性需求天然契合。公共安防的重點區(qū)域在公共交通場所，人流大、工作量大、環(huán)境復雜。而智能視頻分析技術，可以解決視頻監(jiān)控必須由人工查看的問題，實現(xiàn)自動化安防;依圖開發(fā)的“車輛識別系統(tǒng)”可有效識別套牌車，協(xié)助公安系統(tǒng)破案;人臉比對可以大大提高破案效率，準確率高達98%。

　　另一方面，在對海外市場開發(fā)過程中，圖像識別技術成為海外安防拓展人們路徑之一。國內圖像識別在ToB應用的黃暴恐圖片鑒定中比較成熟。雖然我們會有海外言論自由的直觀印象， 但各國對于黃色、暴恐內容其實都有或多或少的限制。諸如敘利亞、伊朗、埃塞俄比亞、烏茲別克斯坦、沙特、巴林、巴基斯坦等也是嚴格網絡審查制度國家。全球不少地區(qū)出于宗教信仰，對于色情圖片有嚴格限制。此外，出于維護、監(jiān)測領導人形象等需求，也有可能對圖像識別等產生需求。

　　圖像識別技術的另一大應用領域就是金融?？梢哉f，是互聯(lián)網金融的興起，才真正助推了圖像識別應用產業(yè)在2015年的公司成立熱潮和2016年的投資熱潮。

　　根據融360的數(shù)據，當前移動金融的滲透率不到2%，如果這個比率上升到電商12%的水平，那么人臉識別技術的應用將得到極大的推廣。此外，傳統(tǒng)金融機構的市場潛力不容忽視。銀行有很多應用場景，整體的智能化是大趨勢。

　　對于圖像識別領域來說，最佳的商業(yè)模式至今仍然沒有被探索出來。但可以預見的是，更多創(chuàng)業(yè)者涌入，B端快速增長。2017年人工智能所服務的企業(yè)會找到新的盈利點。創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的本質是整個社會效率的提高。我們看到，一次次的技術變革確實是讓這個世界變得更美好一點點的原動力。盡管困難重重，但當資本的泡沫漸漸消退，真正的勇士會繼續(xù)前行。