机器视觉是人工智能的重要分支。机器视觉具有广泛的应用范围，并且可以应用于智能制造和许多智能生活领域。它在技术上是独一无二的，并且是唯一的非接触式识别和测量对象的尖端技术。它具有硬件的成本效益，并且不会对产品的成本结构造成成本压力。广泛性和独特性使其成为许多领域产品核心竞争力的一部分；经济性可以使产品摆脱硬件的束缚，从而使其在产品设计上更加灵活，可以满足客户的需求，并使其功能更强大。盈利能力。 TOP1：人脸识别人脸识别是人工智能视觉和图像领域中最流行的应用程序。今年2月，《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布了“ 2017年全球十大突破技术”列表。来自中国的技术“面对面付款”指的是在其中。这是该清单创建以来16年来中国的第一个技术突破。人脸识别技术已广泛应用于金融，司法，军事，公共安全，边境检查，政府，航空航天，电力，工厂，教育，医疗等行业。据业内人士称，对我国人脸识别行业的需求强劲，需求的推动导致公司敢于投资。目前，该技术具有大规模商业使用的条件，并且在未来三到五年内将迅速增长。今年，这项技术有望在金融和安全领域迎来重大爆炸。 TOP2：视频/监视分析视频/监视分析是人工智能视觉和成像领域中第二受欢迎的应用程序。人工智能技术可以快速检索和查询诸如人，车辆和事物之类的结构化视频内容信息。该应用程序使公共安全系统可以在复杂的监视视频中搜索罪犯。在人口众多的交通枢纽中，该技术还广泛用于人群分析，预防，控制和预警。视频/监视领域具有广泛的利润率和多样化的业务模型。它可以为行业提供整体解决方案，并销售集成硬件设备。技术在视频和监视领域的应用正在形成人工智能公司的趋势。这项技术的应用将首先在安全，运输甚至零售等行业掀起应用热潮。 TOP3：图像识别分析静态图像识别的应用在视觉和图像领域排名第三。仅将人工智能技术用于图像识别和分析的应用程序公司的数量并没有达到预期的数量。可能有以下几个原因：1.当前的视频监控方向具有很大的利润空间，许多公司都将重点放在视频监控上。场地; 2，人脸识别属于图像识别的应用场景。大多数进行人脸识别的公司也提供图像识别服务，但是销售效果不佳。主要的获利点在于面部识别。 3.大多数图像识别商业场景仍处于蓝海中，有待开发。 4.图像数据主要由大型互联网公司控制，而初创公司则缺乏数据资源。 TOP4：驾驶辅助/智能驾驶。随着汽车的普及，汽车已成为人工智能技术的非常大的应用。但是就目前而言，如果您想完全实现自动驾驶/无人驾驶，那么在技术成熟之前还有一段路要走。去然而，随着人工智能技术的使用，汽车中驾驶辅助的功能和应用越来越多。这些应用程序中的大多数是基于计算机视觉和图像处理技术实现的。 TOP5：三维图像视觉三维图像视觉主要用于识别三维物体，并用于三维视觉建模，三维测绘等领域。 TOP6：工业视觉检查机器视觉可以快速获取大量信息并执行自动处理。在自动化生产过程中，人们在工作状态监视，成品检查和质量控制等领域广泛使用机器视觉系统。机器视觉系统的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。用于某些危险的工作环境或场合