视觉领域

毋庸置疑，声纹识别的市场潜力是可观的。站在人工智能、生物识别这两股强大的技术风口之上，前有人脸识别，声纹识别市场也正延续着人脸识别的发展路径，在算法涌现、平台崛起和场景化落地的历程中兀自发展和演进。这个过程也吸引着越来越多相关企业的入局，其中，拥有人工智能技术背景的企业成为声纹识别赛道上的主要玩家。

图像传感器主要分为CCD图像传感器和CMOS图像传感器。其中，CMOS图像传感器在图像传感器领域占有率达到90%，受此影响，业内参与者纷纷加大投入力度展开布局。

在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。

数字技术的最新进展重新定义了世界，并不断改变着人们的生活和工作方式。包括人工智能、云计算、传感器和分析等在内的技术正以指数级的速度加速发展。

传统的传感技术，如数码相机和智能手机中的芯片，更适合顺序处理。每个传感器都会产生一个幅度随其接收的光强度而变化的信号，这意味着静态图像会使传感器产生较为恒定的输出电压。

近日，云从科技、旷视科技及依图科技等“AI四小龙”披露了上市文件。Microsoft、Google、百度、阿里、腾讯等科技巨头在AI视觉和AI语音中也具有非常大的声量，AI视觉与AI语音均成长为百亿级别的市场。相较之下，同样作为感知研究的AI嗅觉研发似乎没那么“火热”，甚至有些“乏人问津”。

谈到智慧城市技术，最容易令人想到的便是“物联网”与“传感器”。这种联系并非没有根据，因为到目前为止，智慧城市最大的推动因素将是它们错综复杂的传感器网络。而这些传感器收集来自人民、基础设施以及几乎所有其他方面的各种数据。

人工智能的发展在近几年可以说是发展非常的迅猛，引起世界各地的关注，在我国，早在2018年教育部就印发了关于《高等学校人工智能创新行动计划》的通知。就是为了引导高校瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破，进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力，特制定本行动计划。

近几年，人脸识别技术在现实生活中得到大规模应用，设备解锁、刷脸支付以及门禁安防等场景随处可见，且人脸编辑等新技术也不断涌现，带来便利的同时也引起人们对人脸安全的担忧。

今年的3・15晚会上，人脸识别技术再一次被推向风口浪尖，引起社会的诸多讨论，有人认为应该加强对人工智能行业的监管，也有人认为人脸识别在很多场景下利大于弊，不能从此因噎废食。

根据赛迪数据显示，2019年，全球工业机器视觉市场规模达80亿美元，中国工业机器视觉市场规模约为139亿元。随着工业数字化、智能化的逐渐深入，工业场景对机器视觉的需求不断增加，推动了机器视觉蓬勃发展。

随着人工智能时代的来临，相应的芯片产品和行业也产生了相应的新方向。在人工智能的各个分支中，机器视觉无疑是应用最广泛的方向，它支撑着诸如人脸检测、工业异常检测、手势识别等诸多重要的应用。