電腦視覺是用電腦類比人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，並對圖形和圖像進行識別、解釋和處理，即實現電腦“看得懂”，現已成為人工智慧率先取得較大突破、應用場景較為明確的關鍵技術之一。
隨著深度學習技術不斷取得進步，計算存儲的擴大、視覺化資料的激增，電腦視覺近年來蓬勃發展。事實上，在不到十年的時間裡，電腦視覺技術的準確率已經從50%提高到99%，其業務應用領域和市場規模也與日俱增。2020年，電腦視覺的全球市場規模為94.5億美元，預計到2030年將達到411.1億美元。美國《福布斯》雙週刊近期的報導中，列出了該技術最有可能“大顯身手”的五大行業。
醫療保健
近年來，醫療保健行業越來越多地利用電腦視覺技術來改善患者預後並提高效率。
電腦視覺在醫療保健中的一個主要應用是分析掃描圖像，這樣既可以檢測個人的異常情況，也可以識別數千次掃描的模式，為醫生提供有關某種疾病的資訊。電腦視覺通常能夠注意到人眼無法識別的模式，比如，有些癌細胞外觀的細微差異只能通過電腦視覺和人工智慧分析檢測到。
一項關於乳腺癌篩查的研究結果表明，視覺人工智慧系統在乳腺X光片中尋找乳腺癌跡象時比人類放射科醫生表現出更高的準確性，從而減少了假陽性和假陰性的數量，將人類的工作量減少88%。
例如，去年英國和歐盟批准名為PANProfiler的乳腺癌診斷技術在衛生服務機構臨床使用，其可以在15分鐘內提供初始圖像的診斷讀數，準確性可與需要數周才能完成的實驗室檢測方法相媲美，提供了一種比傳統檢測更快、更便宜的替代方案。
電腦視覺也被用來防止醫院發生事故。例如，由電腦視覺驅動的攝像頭可以檢測醫生在手術過程中忘記消毒工具或將異物留在患者體內的時間，隨後通知他們出了錯。
零售業
電腦視覺也在零售業“大展拳腳”。例如，零售商可以創建熱圖並分析顧客行動軌跡，從而深入瞭解顧客在商店中的行為，以便嘗試不同的行銷策略增加銷售額。
例如，著名零售商亞馬遜正在利用先進的電腦視覺技術，讓購物者在找到他們想要的商品後，無需掃描商品或付款就可以離開。人工智慧會檢測購物者拿走了哪些物品，系統會向他們的亞馬遜帳戶收費。
電腦視覺還可以顯著提升庫存管理的效率，因為這項技術能夠識別圖像或視頻中的物品以及板條箱數量，無需工人手動盤點。這些自動庫存週期盤點為零售工人提供了即時更新，使他們能夠就庫存水準做出明智的決策。據悉，64%的零售商計畫在未來幾年部署電腦視覺等資料驅動的解決方案，以優化庫存管理。
汽車業
電腦視覺也能在汽車行業獲得廣泛應用。例如，在生產過程中，它可以檢測產品的缺陷，有助於確保產品符合品質標準。放置在生產線上的攝像頭可以檢測這些缺陷，並即時提醒製造工人。事實上，在一項研究中，電腦視覺演算法能夠檢測出制動器零件的故障，準確率高達95.6%。
此外，電腦視覺也是當今自動駕駛汽車不可或缺的組成部分。該技術可用于識別道路上的物體、創建三維地圖、檢測車道線以及幫助司機在昏暗的光線下駕駛。電動汽車製造商特斯拉於2021年宣佈，其新車將完全依賴電腦視覺，而非雷射雷達。該公司首席人工智慧科學家表示，深度學習系統“比雷達好一百倍”。
餐飲業
餐飲業是受新冠疫情打擊最嚴重的行業之一，許多企業被迫進行數位化和創新以維持生存。越來越多餐飲連鎖店正在採用人工智慧創新來幫助他們提高效率並將成本降至最低。
電腦視覺技術使餐廳能夠減少顧客的長時間等待，優化其占地面積的使用，甚至監控顧客是否合規佩戴口罩。
例如，一家初創公司正在利用電腦視覺技術説明快餐廳將錯誤訂單減至最少，並提升運營效率。與此同時，另一家初創公司正在利用電腦視覺説明餐廳加快流程並評估客戶體驗。企業使用這項技術來衡量顧客在餐廳等待的時間，以及升級他們的安保系統。
能源和公用事業
在能源和公用事業行業，電腦視覺正在提升運營效率，提高安全性，並幫助預防事故的發生。
例如，工作人員可以利用電腦視覺對電線杆圖像進行分析，從而檢測出電線杆中可能引發火災的缺陷，公用事業公司可以據此決定是否需要立即注意這些異常，並預防極端事件的發生。
除檢測異常外，電腦視覺在能源和公用事業行業的應用還包括保障工作場所的安全。比如，深度學習演算法可以通過即時分析視頻並提醒員工注意危險，發現違反安全協議或入侵工作區的行為。
《福布斯》雙週刊在報導中指出，由於電腦視覺技術能夠説明提高效率、節省時間和資源、提高準確性以及安全性，因此在未來幾年內有望得到進一步的採用。【編輯:王京】
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