目前，计算机视觉是深度学习中最热门的研究领域之一。 它位于许多学术学科的交叉点，例如计算机科学（图形，算法，理论，系统，体系结构），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人，语音，nlp，图像处理），物理（光学） ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其上下文的相对理解，因此许多科学家认为，由于其跨域精通，该领域为人工智能领域的发展铺平了道路。

计算机视觉的应用场景有哪些？

最明显的答案是，从这个研究领域中衍生出来的有用的应用程序正在迅速增长。 这里只是其中的少数几个：

人脸识别：使用人脸检测算法来应用过滤器并在图片中识别人脸。

图片检索：google图片使用基于内容的查询来搜索相关图片。 该算法分析查询图像中的内容，并根据最匹配的内容返回结果。

监测：智能摄像头在公共场所无处不在，用于检测可疑行为。

生物识别：指纹，虹膜和面部匹配仍然是生物识别中的一些常用方法。

智能汽车：视觉仍然是检测交通标志和灯光及其他视觉功能的主要信息来源。

神经网络和深度学习方法的最新发展极大地提高了这些最新的视觉识别系统的性能。 借助摄像机和视频中的数字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类对象，然后对它们“看到的”做出反应。 在不到十年的时间里，对象识别和分类的准确率已从50％上升到99％-今天的系统在快速检测视觉输入并对视觉输入做出反应方面比人类更准确。

ai技术已在多行业如制造、教育、交通、金融、医疗、安防等多个领域实现了技术落地，应用场景也愈来愈丰富，并且正在实现全方位的商业化。

ai视觉算法的碎片化是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、算法及硬件商品。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。

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