2020H1中国计算机视觉识别技术应用流程及发展趋势分析
随着国家利好政策的出台和相关技术及新基建的发展，人工智能进入爆发增长的阶段，2020年人工智能行业核心产业市场规模预计超过1500亿元。
计算机视觉识别技术应用流程
计算机识别是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的技术，其技术实现过程主要包括图像获取、目标检测、视觉运算和决策输出：从背景中识别出关键信息，通过运算单元及算法对信息进行处理分析，以得出支撑相关决策的结果。
中国计算机视觉识别垂直领域企业梯队排行
从2019年综合实力和企业成长能力两个维度分析，中国计算机视觉识别垂直领域企业分梯队明显，其中海康威视、商汤科技位于第一梯队，综合实力及成长能力表现超群；旷视科技等企业位于第二梯队；码隆科技等位列第三梯队。
计算机视觉识别技术发展趋势
1、发展交互技术，加强高阶智能开发
目前，人工智能技术正从单模态智能朝着多模态智能发展。如何打通各模态之间的关系、实现真正的多模态交互，增强对功能属性、物理关系、因果逻辑和动态预测等方面的逻辑推断，将感知智能升级为认知智能，是未来的研究趋势。
2、提升对抗攻击和防御技术
未来，对现实物理场景的攻击和防御将成为研究的重点，研究将围绕以下三方面：第一，研发隐蔽性较强的攻击方式;第二，提升攻击对不同深度模型的可迁移性;第三，研究有较强通用性的防御技术。
3、辨别深度合成，提高鉴伪技术
目前，人脸鉴伪技术检测算法仍处在发展的初级阶段，数据集质量、可解释性、可迁移性等问题有待研究，通用、高效、高精度的人脸编辑检测框架是未来的研究目标。
