计算机视觉与机器视觉—有什么区别？

人工智能是一个笼统的术语，涵盖了几种特定技术。在本文中，我们将探讨机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。它们都涉及视觉输入的摄取和解释，因此了解这些重叠技术的优势，局限性和最佳用例场景非常重要。

研究人员早在1950年代就开始开发计算机视觉技术，首先是用于统计模式识别的简单二维成像。直到1978年，麻省理工学院AI实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法来从2D计算机创建的“草图”中推断3D模型时，CV的实际应用才变得显而易见。从那时起，图像识别技术就按一般用例分成了不同的类别。

计算机视觉和机器视觉均使用图像捕获和分析功能，以人眼无法比拟的速度和准确性执行任务。考虑到这一点，通过它们的共通性来描述这些紧密相关的技术可能会更有效率-通过它们的特定用例（而不是它们的区别）来区分它们。

计算机视觉在人工智能中的应用和作用

计算机视觉的应用科学正在扩展到多个领域。从人工智能开发到机器学习，它在帮助机器识别自然环境中不同类型的对象方面发挥着重要作用。从简单的家庭任务到识别人脸，检测自动驾驶汽车中的物体或与战争中的敌人作战，计算机视觉是唯一使能AI的设备有效工作的技术。

计算机视觉在人工智能中的应用正变得无限，现在已扩展到新兴领域，例如汽车，医疗保健，零售，机器人技术，农业，无人机（如无人机）和制造业等。实际上，要创建基于计算机视觉的模型，在监督式机器学习中需要标记数据。图像标注是用于创建此类标记图像以用于计算机视觉的数据标记技术。

具有不同用例的相关技术

尽管CV和MV之间的界线已经模糊，但两者最好由其用例来定义。传统上，计算机视觉用于自动化图像处理，而机器视觉是计算机视觉在诸如生产线之类的真实界面中的应用。

计算机视觉的缺点

尽管计算机视觉的未来充满了桂冠，但每一项新的创新都有其弊端。 计算机视觉的弊端是当今社会的一个重大问题：隐私。使计算机视觉像它一样有效的驱动力是导致消费者怀疑是否应该追求它的同一问题。 通过收集成千上万张照片，视频和其他信息并从中学习，你所做的一切都将存储在某个地方的网上，归公司所有或对所有人免费开放。

借助能够识别人脸并跟踪其下落和习惯的能力，计算机视觉已改变了隐私的未来。 随着这种AI技术变得越来越普遍，用户将需要更加了解他们向世界发布了什么样的数据。 计算机视觉可以搜索和分析不计其数的图像和视频，而这很有可能意味着你将要参与其中。

算法的碎片化是AI应用落地的一大瓶颈

AI本身的赋能属性，会紧紧和场景结合在一起，而场景则意味着个性化，因此随着AI在行业领域应用的不断深化，用户对于AI应用的诉求也将根据不同的场景变得越来越个性化和碎片化。

由于场景的碎片化，企业所提供的产品和解决方案也会呈现碎片化，当前的情况是，无论是边缘计算还是云计算，实际上都是在解决点状的问题，但由于碎片化太严重，真正让AI应用落地是一个很痛苦的过程。

除此之外，其实还有算法的碎片化，大规模应用问题由于算法持续不断的更新，算法更新将成为一个永无止境的过程。这样一来会让厂商在进行数据规划、可视化检索和大数据融合时增加不少难题。

缓解场景碎片化痛点：一站式AI需求平台

首先需要积累面向场景的数据，第二个需要工程师开发面向场景的算法，第三需要大规模的训练系统进行算法的训练，第四需要前后端的产品来承载智能算法，最后需要一个平台软件来对接智能功能和行业的需求。

基于此，不少芯片商、算法厂商以及设备商也在寻求一站式的AI需求及解决方案整合平台，直接建立更加高效的连接，加速 AI 技术在各个领域的落地和应用。无论是AI开发者，还是IT服务商、硬件设备制造商、集成商，或是新一代各行业 AI 服务商，入驻钛灵 AI 市场都将是不错的选择。这里不仅有基于企业需求对接的 AI 商业平台，更提供了AI产业所需的多维度机器学习模型、算法及硬件。基于同Google的合作关系，平台将努力提供更多的企业采购服务，打造一站式AI赋能业务的领先平台。

随着人工智能、深度学习和计算机视觉等技术在行业领域的深化应用，以及5G时代的到来，面对碎片化的行业市场，落地能力将成为衡量一家AI公司竞争力的重要指标，而钛灵AI市场正是解决了AI行业落地难的痛点和问题。