全球计算机视觉行业发展趋势
1.技术优化与创新
计算机视觉技术的飞速发展多亏了深度学习技术的不断进步。深度学习领域的重要开拓者吴恩达博士开发的一些基于深度学习的图像识别模型，其目的是训练计算机识别猫的图片，这些模型尤其依赖它们被“喂食”的数据的质量，而不仅仅是数量。使用自动提取并标记数据的技术提升了对标记数据的质量，将使计算机视觉技术能用更少的数据获得同样的结果，从而降低资金投入和计算资源等方面的成本，并开辟出更多新的潜在使用案例。
2.应用于健康和安全领域
计算机视觉的一个关键应用是发现危险并在出现问题时发出警报。科学家们已经开发出了一些方法，让计算机能够检测建筑工地上的不安全行为，比如没有佩戴安全帽等，以及监控叉车等重型机械工作范围内的各种环境，如果有人误入工作范围，它们会自动关闭。此外，计算机视觉技术正越来越多地被用于监控某人是否遵守社交距离规定以及是否佩戴口罩等。
3.在零售业的应用
2022年，计算机视觉技术将会在购物和零售领域大力普及。此前，亚马逊开创了无收银员商店AmazonGo，该杂货店配备了摄像头，可以简单识别顾客从货架上拿走的物品。2022年预计将有更多分店开业，包括特易购在内的其他零售商也将加入其中，如特易购将在英国开设其首家无收银员的超市。除了能自动扫描商品外，计算机视觉在零售业还有许多其他用途，例如应用于库存管理领域，摄像头可检查货架上商品的摆放情况和仓库内的库存情况，并在必要时自动订购补货。
4.在汽车领域的应用
科学家们已经开发出一些视觉系统，能使用摄像头跟踪驾驶员的面部表情，发出警告信号，如驾驶员可能很疲劳，并有可能在开车时睡着等。这项技术已经在货运卡车等商用车辆上使用，到2022年，它有望进入私家车领域。计算机视觉在汽车领域的其他可能用途包括监控乘客是否系好安全带，甚至下车时是否落下钥匙和电话等。
5.在工业领域的广泛应用
工业机器视觉具备极强的机器特性,如极高的速度、精度、重复性等,远超人眼识别;与此同时,工业机器视觉拥有采集大量现场数据的能力,是未来工业生产的最重要的数据入口。数据是驱动行业快速迭代、获取信息的重要来源,这也将成为工业机器视觉未来的巨大可能。据GGII预测，机器视觉产业未来三年，复合增速接近24%，是巨大的蓝海市场。
6.投资与兼并与重组
计算机视觉行业投融资现状以及行业兼并与重组的情况，这些都是行业发展中不可或缺的部分，它们共同推动了计算机视觉技术的进步和市场的扩大。
