ai对视觉传达的影响
影响:改变设计方式，提高设计效率
在信息计算机技术以及现代化人工智能技术飞速发展的时代,社会及企业对综合性人才需求逐渐提升.人工智能的出现为人民的日常生产,生活方式带来的巨大的改变,从实质上提升我国人民的生活质量和生活水平.经济基础决定上层建筑,随着人民生活质量的提高
AI视觉是什么方向
视觉AI属于人工智能一个子领域，一般时候称为“计算机视觉”，主要方向为模式识别、图像处理。
顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。
其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法，从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力，并提升效率。
ai视觉感知都有哪些
人工智能原本只是人类一个美好的想象，没想到，它却成为了21世纪最热的话题之一。
随着近几年人工智能的发展，已经逐渐渗透到了各个领域，比如：医疗、教育、机械自动化、个性化推荐、信息安全、图像识别等等......
也正因为如此，很多准备入门AI的新手，都会面临一个共同的问题：AI应用方向么多，到底该选择哪个？哪个才是最适合自己的？
在人工智能的众多细分领域中，有一个入门门槛相对较低、模型成熟但人才缺口大的方向——计算机视觉（ComputerVision）。
机器视觉前景如何
如果机器人视觉不发展，将来掣肘我们工业发展的一定是机器人视觉。
一切的人工智能，一切的智能工厂都在使用工业机器人视觉。
这里我举几个例子：在深圳，东莞地区是中国电子生产的主要区域，工业视觉同工业机器人基本实现一比一的使用量。在快速的检测，快速的对位装配都需要工业机器人。
工业机器人是采集信息——2D，3D视觉算法是自动化处理信息的核心。
所以如果你想了解工业机器人视觉，可以在软件方面进行深入的研究。视觉的核心在于软件。
下面介绍一下机器人视觉产业及产业链的企业，供各位朋友了解。信息来源自网络整合。（有版权需求请私信联系我）
机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能,相当于赋予了机器人视觉,对于人工智能的发展具有极其重要的作用。上期小科普《20年内成熟商业化？机器人视觉伺服的潮流你不懂》，中国人工智能机器人联盟小编为大家普及了机器人视觉识别的发展历程、视觉伺服系统的分类、面临的问题及前景等。那么，目前国内外机器视觉的发展现状如何？产业链如何？还有什么局限性？怎样克服？本期小科普，听人工智能机器人联盟小编为您解答。
全球机器视觉的发展现状——机器视觉增长迅速，我国增速最大
近年来,国际巨头纷纷在机器视觉领域进行收购行动,提前在这一领域进行布局,抢占人才、技术、资源的优势。涉及未来生活智能化的各个领域,如无人驾驶汽车、无人机等自主移动机器人领域、消费娱乐等领域、智能制造领域等。
数据显示,2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重46.4%，汽车、制药占10.9%、9.7%。
业内分析,随着机器视觉的发展,未来新行业应用可能出现。工业生产方面量比较大的可能是物流行业,特别是会涉及到3D视觉。民用服务上可能更多的需要体验,难度在于环境的可变性大,对算法的冗余度要求较高,民用应用将主要来源于消费级的产品。
机器视觉核心零部件发展各异
国内厂商纷纷布局
近年来产业发展多为需求驱动，标准化产品需求仍存在巨大空间，非标产品、前沿技术带来的需求给予企业发展新机会，其中消费级产品与机器视觉的结合将点燃行业增长引擎。
国内厂商纷纷布局
这一方面体现了机器视觉技术作为一种未来智能化的基础技术,其应用范围十分广泛,另一方面也体现了知名企业对于该技术的重视程度。
机器视觉在应用方面具有广泛性
A.无人驾驶汽车、无人机、服务机器人等自主移动机器人领域
视觉识别是机器与外界交互的前提。在未来,基于机器视觉的定位、避障、导航技术将是自主移动式机器人的必备基础功能之一,而其较低的生产应用成本也将成为该技术应用的相对优势之一。
无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块
摄像头(机器视觉)、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS是无人驾驶汽车感知系统的五大重要传感器,出于安全的冗余性、硬件功能上的互补性等考虑,多传感器融合是未来的趋势。而机器视觉作为无人驾驶技术中极其重要的功能模块之一,其对于行人、交通信号、道路标志等关键目标的识别功能无可替代。
通用收购的CruiseAutomation测试的Bolt自动驾驶原型车
B.智能制造领域
谷歌曾收购IndustrialPerception,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体进行精准的货物装卸。
埃斯顿入股的EuclidLabs研发的随机仓拾取系统
C.消费、娱乐等领域
由于该领域视觉技术功能的多样性,创业者于该领域进行了广泛的探索与创新,此前于该领域的初创型机器视觉技术团队的收购非常频繁。例如,Twitter收购了基于度学习的机器视觉公司Madbits,以实现自主理解图片内容的功能;雅虎收购LookFlow和IQEngine,以增强Flickr的搜索及内容发现体验;谷歌收购图像识别公司Moodstock以及人脸识别公司Viewdle等;高通公司收购基于图像识别的移动搜索公司Kooaba等等。此类初创型公司的收购,对于已经占据资金优势的知名公司而言,是一种获取人才、技术以及成熟产品的高效途径。
VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案
机器视觉产业链及下游应用占比情况
机器视觉产业链及下游应用占比情况
中国机器视觉产业起步较晚,虽然市场基数小,但发展速度快,2015年全球占比8.3%,已成为全球第三大机器视觉市场。
主要下游行业半导体及电子制造、汽车制造等领域国内仍主要采用人工检测,未来随着人力成本的逐步走高,机器换人的逻辑将在机器视觉领域逐步兑现,预计未来5年国内机器视觉市场将保持15%以上的增长率,2018年市场规模达到33.4亿人民币。
我国机器视觉发展遭遇门槛
近年来,我国机器视觉得到了一定程度的发展,且未来发展潜力巨大,但是目前国产机器视觉在发展过程中,仍遭遇一定的门槛。
有行业人士分析,机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势。
据悉,目前国内有近数家机器视觉产品厂商,与国外机器视觉产品相比,国内产品最大的差距并不单纯是在技术上,而且还包括品牌和知识产权上。国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主,以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近,起步较晚。
未来,机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量,应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此,依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
延伸：国内的计算机视觉人员出路在哪里？
这里，借用知乎网友罗韵-极视角的回答：
1.知道未来的趋势，譬如3D肯定是十分重要的一个方向。然后结合你目前所处的行业无论是工业检测还是其他，做一个这方面的延伸。
2.好的计算机视觉产品需要和硬件有效的结合。比如多了解光学的知识。
3.嵌入式视觉系统开发
当然，无论如何，工程师永远不要过分依赖技术的前景，技术的发展几乎都不是线性增长的，要么突然发展，要么渐渐没落被取代，真正决定前途和去从从来不是技术，而是人，更具体的说，应该是人判断问题、解决问题的能力。技术大多时候只是手段，只要能解决问题，手段可以是多元的。
总结：从整个国内机器视觉发展来看，国产化程度不高，机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主，大部分企业一方面代理国外设备，一方面进行系统集成，真正投入的研发力量非常有限。
国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业，2025中国制造大战略政策支持下，机器视觉企业将加大投入力量，促进国内机器视觉技术的快速发展。
人工智能主要发展方向是那些业务
小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。
自动驾驶
通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。
AI投资
贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。
AI医疗
人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。
当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广