計算機視覺：我們最需關(guān)注的前沿領(lǐng)域！

幾個星期前，紐約舉行了LDV視覺峰會。該峰會專注于計算機視覺的高潛力領(lǐng)域。它涵蓋了從3D成像，VR深入學(xué)習(xí)到Facebook實時視頻的各個領(lǐng)域（在峰會上，我還就增強現(xiàn)實領(lǐng)域發(fā)表了一個廣告形式的演講）。相信這個領(lǐng)域，是我們所有人，從廣告人、工程師、市場營銷到投資者，都應(yīng)密切關(guān)注的領(lǐng)域。這里簡述5個原因：

計算機視覺的潛力不可小視

LDV峰會創(chuàng)始人Evan Nisselson在LDV視覺峰會開場白中表示：現(xiàn)今，被鏈接在一起的相機和視覺傳感器可以說是無處不在。這些無處不在的錄像和實時大數(shù)據(jù)，可組合成智慧建筑。其能夠根據(jù)人的運動量調(diào)節(jié)能量分配。這也將引領(lǐng)智能家園的到來。那時，你的鏡子可以告訴你體重是否增加，你喝了多少酒。這都得益于內(nèi)置的3D掃描儀和氣體傳感器。

而且，一旦這成為現(xiàn)實，鏡中廣告就可以讓你買到低熱量食物以及阿司匹林，并在幾分鐘內(nèi)直接送到浴室交付給你。

計算機能看到人類看不見的東西

計算機并不只通過我們現(xiàn)在這個領(lǐng)域所知道的圖像識別方式來“看”世界（計算機通過將圖像分解成像素來認(rèn)知世界）。計算機視覺依賴于可實時訪問的大數(shù)據(jù)，地理定位，傳感器，超聲波，和其他類型的數(shù)據(jù)（如熱成像），可以讓一臺電腦“看到”人類無法看到的東西：例如氣體，熱量等。

計算機視覺的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過處理大量圖像這個范疇。它除了快速識別那些人已經(jīng)可以看到的東西，真正的作用是處理那些人看不到的東西?；跀U充內(nèi)存（下一代谷歌眼鏡，很可能只需你看某人一眼，就能得到他的姓名和其他相關(guān)信息），可以“看”到氣體泄漏。計算機視覺通過多個實時渠道將使超人的感覺變?yōu)楝F(xiàn)實。

目前我們還沒有這種技術(shù)。正如康奈爾大學(xué)計算機視覺技術(shù)教授Serge Belongie所說的那樣：“正如你現(xiàn)在看到的計算機視覺領(lǐng)域中的狀態(tài)，我們無法在人們沒有具象概念的情況下，告訴一個人某個東西是什么。我們真能告訴人們的是，像香蕉和自行車這種看見的東西?！钡?，這就是進(jìn)步，將來計算機視覺能夠而且將會通過照片中提取出來的信息，告訴人們更多的數(shù)據(jù)。

如果我們得不到足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們會變得停滯不前

感謝深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，低成本以及更快計算能力的計算機，使得判定圖像識別能力的游戲規(guī)則已經(jīng)被改變。但除非它們有機會獲得大量的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，否則這些輝煌的算法就什么也不是。就說醫(yī)學(xué)影像所面臨的問題：絕大多數(shù)可被用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的圖片是專有的，基本被這兩個龐然大物所持有：谷歌和Facebook?？紤]到目前用戶共享和上載在這些公司消費平臺上的數(shù)據(jù)量，這一趨勢沒有明顯放緩的跡象。就像Greylock的合伙人Josh Elman接受記者采訪時提醒的一樣，它們會變成計算機視覺發(fā)展道路上的潛在障礙，如果兩家大公司一直持有所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的話。

VR和AR需要計算機視覺

一些人認(rèn)為，現(xiàn)在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）被過度炒作。而把計算機視覺帶入這兩項技術(shù)純屬能源浪費。不過，同我探討過的大多數(shù)人都認(rèn)為VR與AR這兩種技術(shù)都需要長期的發(fā)展。作為進(jìn)一步提升，它們都需要高品質(zhì)的計算機視覺功能來完善其技術(shù)（如使用圖像識別來提高VR 的“互動”形式）。

很多人把今天的VR技術(shù)比做90年代中期的互聯(lián)網(wǎng)：或許它目前還不是主流可獲利的技術(shù)，但在將來會被廣泛應(yīng)用。計算機視覺技術(shù)越是先進(jìn)，它的功能將吸引更多的人們來關(guān)注VR和AR，也會使得其更加實用并變得可盈利化。畢竟，如果宜家可使用AR說明書，通過準(zhǔn)確的計算機視覺一步一步告訴你：你把書架上的螺釘放錯了地方，這是多么牛??？

計算機視覺已經(jīng)在人身安全方面增加了投入力度

除了深度學(xué)習(xí)和AI，另一項大型科技的發(fā)展趨勢就是機器人。是的，大多數(shù)機器人會需要（并且絕對需要）計算機視覺。從掌管流水線檢驗到所做的一切，都會需要這項技術(shù)。例如，Nanotronics公司使用圖像識別來尋找計算機內(nèi)存晶圓的缺陷，這比使用人類更精確，更快速。

即使是小型企業(yè)和消費者，使用計算機視覺幫助下的碳機機器人卡蒂亞（Carbon Robotics’ Katia，5,000美金的機器人機械臂），也可確保它不會致人死命（機械臂事故可不是鬧著玩）。跟據(jù)碳機機器人（Carbon Robotics）所說，成本在5,000美金以下的機械臂是制作主流，這也是為什么碳機機器人能贏得LDV第2天的商業(yè)挑戰(zhàn)。

通過LDV視覺峰會我們可得知，現(xiàn)在仍然是計算機視覺發(fā)展的初期。但是，目前的創(chuàng)新有一個光明的未來，無論是在業(yè)務(wù)層面和更廣泛的社會層面。研究還證實，令年輕工程師興奮的是:相較以往，會有更多的機會來改變產(chǎn)業(yè)內(nèi)一部分的游戲規(guī)則。

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