计算机视觉是用计算机模拟人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并对图形和图像进行识别、解释和处理，即实现计算机“看得懂”，现在已经成为人工智能率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一。

  随着深度学习技术不断取得进步，计算存储的扩大、可视化数据的激增，计算机视觉近年来蒸蒸日上。事实上，在不到十年的时间里，计算机视觉技术的准确率已经从50%提高到99%，其业务应用领域和市场规模也与日俱增。2020年，计算机视觉的全球市场规模为94.5亿美元，预计到2030年将达到411.1亿美元。美国《福布斯》双周刊近期的报道中，列出了该技术最大有可能“大显身手”的五大行业。

  近年来，医疗保健行业慢慢的变多地利用计算机视觉技术来改善患者预后并提高效率。

  计算机视觉在医疗保健中的一个主要应用是分析扫描图像，这样既可以检测个人的不正常的情况，也可以识别数千次扫描的模式，为医生提供有关某种疾病的信息。计算机视觉通常能够注意到人眼没办法识别的模式，比如，有些癌细胞外观的细微差异只可以通过计算机视觉和人工智能分析检测到。

  一项关于乳腺癌筛查的研究根据结果得出，视觉AI系统在乳腺X光片中寻找乳腺癌迹象时比人类放射科医生表现出更高的准确性，由此减少了假阳性和假阴性的数量，将人类的工作量减少88%。

  例如，去年英国和欧盟批准名为PANProfiler的乳腺癌诊断技术在卫生服务机构临床使用，其可以在15分钟内提供初始图像的诊断读数，准确性可与需要数周才能完成的实验室检测的新方法相媲美，提供了一种比传统检测更快、更便宜的替代方案。

  计算机视觉也被用来防止医院发生意外事故。例如，由计算机视觉驱动的摄像头可以检测医生在手术过程中忘记消毒工具或将异物留在患者体内的时间，随后通知他们出了错。

  计算机视觉也在零售业“大展拳脚”。例如，零售商可以创建热图并分析顾客行动轨迹，从而进一步探索顾客在商店中的行为，以便尝试不同的经营销售的策略增加销售额。

  例如，著名零售商亚马逊正在利用先进的计算机视觉技术，让购物者在找到他们想要的商品后，无需扫描商品或付款就可以离开。AI会检测购物者拿走了哪些物品，系统会向他们的亚马逊账户收费。

  计算机视觉还可以明显提升库存管理的效率，因为这项技术能够识别图像或视频中的物品以及板条箱数量，无需工人手动盘点。这些自动库存周期盘点为零售工人提供了实时更新，使他们可以就库存水平做出明智的决策。据悉，64%的零售商计划在未来几年部署计算机视觉等数据驱动的解决方案，以优化库存管理。

  计算机视觉也能在汽车行业获得广泛应用。例如，在生产的全部过程中，它可以检测产品的缺陷，有助于确定保证产品符合品质衡量准则。放置在生产线上的摄像头可以检测这些缺陷，并实时提醒制造工人。事实上，在一项研究中，计算机视觉算法能够检测出制动器零件的故障，准确率高达95.6%。

  此外，计算机视觉也是当今无人驾驶汽车不可或缺的组成部分。该技术可用于识别道路上的物体、创建三维地图、检测车道线以及帮助司机在昏暗的光线下驾驶。电动汽车制造商特斯拉于2021年宣布，其新车将完全依赖计算机视觉，而非激光雷达。该公司首席AI科学家表示，深度学习系统“比雷达好一百倍”。

  餐饮业是受新冠疫情打击最严重的行业之一，许多企业被迫进行数字化和创新以维持生存。慢慢的变多餐饮连锁店正在采用AI创新来帮他们提高效率并将成本降至最低。

  计算机视觉技术使餐厅能够减少顾客的长时间等待，优化其占地面积的使用，甚至监控顾客是不是合规佩戴口罩。

  例如，一家初创公司正在利用计算机视觉技术帮助快餐厅将错误订单减至最少，并提升运营效率。与此同时，另一家初创公司正在利用计算机视觉帮助餐厅加快流程并评估客户体验。企业使用这项技术来衡量顾客在餐厅等待的时间，以及升级他们的安保系统。

  在能源和公用事业行业，计算机视觉正在提升运营效率，提高安全性，并帮助预防事故的发生。

  例如，工作人能利用计算机视觉对电线杆图像做多元化的分析，从而检测出电线杆中可能引发火灾的缺陷，公用事业企业能据此决定是不是需要立即注意这些异常，并预防极端事件的发生。

  除检测异常外，计算机视觉在能源和公用事业行业的应用还包括保障工作场所的安全。比如，深度学习算法能够最终靠实时分析视频并提醒员工注意危险，发现违反安全协议或入侵工作区的行为。

  《福布斯》双周刊在报道中指出，由于计算机视觉技术可以帮助提高效率、节约时机和资源、提高准确性以及安全性，因此在未来几年内有望得到进一步的采用。