计算机视觉是目前AI在中国落地最顺利的技术。以旷视科技Face++、商汤科技、极链科技Video++为代表的AI头部企业战略，出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势，及零售等新领域快速崛起。

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，因其使用场景广泛多样，被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下，计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代，并呈现出了爆发的趋势。

近日，据路透社报道，日本专门生产超逼真面具的公司REAL－f正受到科技、娱乐以及汽车等行业的青睐。这家公司利用树脂和塑料制作面具，可以精确地复制人的面部表情，成本约为30万日元。

1月3日，腾讯AI Lab主任张潼离职，引发行业和媒体猜想。看热闹不嫌事大的人还脑洞大开地为腾讯AI大计担忧……

随着深度学习的迅猛发展，计算机视觉也成为了目前人工智能领域落地最顺利的技术。计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。

这几年安防产业亦出现相当热门的数据化人工智能学习和识别技术的概念，它们与安防有什么关联？如何应用在安防监控中？这种AI人工智能目前最多的应用又是哪些？

11月21日，阿里巴巴前沿技术研究机构达摩院传来新消息。以色列理工学院著名计算机视觉科学家Lihi Zelnik Manor教授，已入职达摩院以色列机器视觉实验室。

计算机视觉是目前AI在中国落地最顺利的技术。从目前的落地进展来看，移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶的商业化有待成熟。以旷视科技Face＋＋、商汤科技、极链科技Video＋＋为代表的AI头部企业战略出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势及零售等新领域快速崛起。

深度学习依然存在瓶颈，但目前它要发挥的作用所需要的前置条件太过苛刻，输入数据对其最终的结果有着决定性的影响。如果要真正达到理想中的人工智能，这些瓶颈还有待于人们的进一步突破。

又一年ICCV论文提交截止，ICCV2019的官方推特也在上周末第一时间公布了本届会议的论文投递情况。根据官方消息，2019年共收获4328篇论文，与上一届2143篇相比，数量多出了将近一倍。

人工智能产业链主要分为三个层次：基础层、技术层和应用层，技术层面包括计算机视觉、语言识别、深度学习等。

回顾2018年，是属于人工智能的一年，不论是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通过产业布局进入人工智能领域的互联网企业，亦或如旷视科技Face＋＋、极链科技Video＋＋、优必选科技这样直接以人工智能起家的原生技术企业，都将AI注入到每个角落，掀起了一轮又一轮的技术高潮。

随着人工智能产业的发展，近几年来人工智能的投资也非常受关注。iPhone X的人脸识别开始，生物识别成为了计算机视觉的主导技术，未来市场潜力巨大。

根据《全球人工智能产业报告》显示，截止2019年3月底全球活跃的人工智能企业达5386家，其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前五，中国的人工智能企业集中在北上广和江浙地区，美国的集中在加州和纽约等地

三年前英特尔就坚信视觉计算技术以及摄像头创建数据的能力将会发挥催化剂的作用，推动整个产业在这条道路上走下去。计算机视觉与人工智能推理的结合，实际上就是业界期待的“杀手级应用”

节点是一个集合，该集合的任何排列都不会更改它。

计算机视觉源于1980年左右的神经网络技术，但是直到近几年才真正实现了大规模商业化落地。

来自Leia公司的研究人员们构建了一个包含49368对图像的立体视觉数据集Holopix50k，这一数据集从大小和多样性上都超过了现有的公开数据集，在立体图像超分辨、单目深度估计等任务上都取得了非常大的性能提升。

近日，计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020开幕在即， 由全球最大机器学习平台Kaggle承办的FGVC（Fine－Grained Visual Categorization，细粒度图像分类）全球挑战赛结果揭晓，支付宝天筭安全实验室夺冠，超越全球1316支顶尖计算机视觉团队。

现在计算机视觉和计算机图形学非常流行，这是因为它们与人工智能有着广泛的联系，它们的主要共同点是使用OpenCV库，以便像人类一样对数字图像或视频（CV）或生成图像（CG）有高层次理解。