計算機視覺與機器視覺—有什麼區別？
人工智能是一個籠統的術語，涵蓋了幾種特定技術。在本文中，我們將探討機器視覺（MV）和計算機視覺（CV）。它們都涉及視覺輸入的攝取和解釋，因此瞭解這些重疊技術的優勢，侷限性和最佳用例場景非常重要。
研究人員早在1950年代就開始開發計算機視覺技術，首先是用於統計模式識別的簡單二維成像。直到1978年，麻省理工學院AI實驗室的研究人員開發了一種自下而上的方法來從2D計算機創建的“草圖”中推斷3D模型時，CV的實際應用才變得顯而易見。從那時起，圖像識別技術就按一般用例分成了不同的類別。
計算機視覺和機器視覺均使用圖像捕獲和分析功能，以人眼無法比擬的速度和準確性執行任務。考慮到這一點，通過它們的共通性來描述這些緊密相關的技術可能會更有效率-通過它們的特定用例（而不是它們的區別）來區分它們。
計算機視覺在人工智能中的應用和作用
計算機視覺的應用科學正在擴展到多個領域。從人工智能開發到機器學習，它在幫助機器識別自然環境中不同類型的對象方面發揮著重要作用。從簡單的家庭任務到識別人臉，檢測自動駕駛汽車中的物體或與戰爭中的敵人作戰，計算機視覺是唯一使能AI的設備有效工作的技術。
計算機視覺在人工智能中的應用正變得無限，現在已擴展到新興領域，例如汽車，醫療保健，零售，機器人技術，農業，無人機（如無人機）和製造業等。實際上，要創建基於計算機視覺的模型，在監督式機器學習中需要標記數據。圖像標註是用於創建此類標記圖像以用於計算機視覺的數據標記技術。
具有不同用例的相關技術
儘管CV和MV之間的界線已經模糊，但兩者最好由其用例來定義。傳統上，計算機視覺用於自動化圖像處理，而機器視覺是計算機視覺在諸如生產線之類的真實界面中的應用。
計算機視覺的缺點
儘管計算機視覺的未來充滿了桂冠，但每一項新的創新都有其弊端。 計算機視覺的弊端是當今社會的一個重大問題：隱私。使計算機視覺像它一樣有效的驅動力是導致消費者懷疑是否應該追求它的同一問題。 通過收集成千上萬張照片，視頻和其他信息並從中學習，你所做的一切都將存儲在某個地方的網上，歸公司所有或對所有人免費開放。
藉助能夠識別人臉並跟蹤其下落和習慣的能力，計算機視覺已改變了隱私的未來。 隨著這種AI技術變得越來越普遍，用戶將需要更加了解他們向世界發佈了什麼樣的數據。 計算機視覺可以搜索和分析不計其數的圖像和視頻，而這很有可能意味著你將要參與其中。
算法的碎片化是AI應用落地的一大瓶頸
AI本身的賦能屬性，會緊緊和場景結合在一起，而場景則意味著個性化，因此隨著AI在行業領域應用的不斷深化，用戶對於AI應用的訴求也將根據不同的場景變得越來越個性化和碎片化。
由於場景的碎片化，企業所提供的產品和解決方案也會呈現碎片化，當前的情況是，無論是邊緣計算還是雲計算，實際上都是在解決點狀的問題，
但由於碎片化太嚴重，真正讓AI應用落地是一個很痛苦的過程。除此之外，其實還有算法的碎片化，大規模應用問題由於算法持續不斷的更新，算法更新將成為一個永無止境的過程。這樣一來會讓廠商在進行數據規劃、可視化檢索和大數據融合時增加不少難題。
緩解場景碎片化痛點：一站式AI需求平臺
首先需要積累面向場景的數據，第二個需要工程師開發面向場景的算法，第三需要大規模的訓練系統進行算法的訓練，第四需要前後端的產品來承載智能算法，最後需要一個平臺軟件來對接智能功能和行業的需求。
基於此，不少芯片商、算法廠商以及設備商也在尋求一站式的AI需求及解決方案整合平臺，直接建立更加高效的連接，加速 AI 技術在各個領域的落地和應用。無論是AI開發者，還是IT服務商、硬件設備製造商、集成商，或是新一代各行業 AI 服務商，入駐鈦靈 AI 市場都將是不錯的選擇。這裡不僅有基於企業需求對接的 AI 商業平臺，更提供了AI產業所需的多維度機器學習模型、算法及硬件。基於同Google的合作關係，平臺將努力提供更多的企業採購服務，打造一站式AI賦能業務的領先平臺。
隨著人工智能、深度學習和計算機視覺等技術在行業領域的深化應用，以及5G時代的到來，面對碎片化的行業市場，落地能力將成為衡量一家AI公司競爭力的重要指標，而鈦靈AI市場正是解決了AI行業落地難的痛點和問題。
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