人工智能热门图像类应用市场

随着人工智能时代的不断发展，图像识别已成为一个重要分支，并广泛应用于多个垂直领域中。

目前，图像类应用都有哪些形式，在各类细分领域中的市场现状和技术发展如何？看看下表调研整理的信息，能否为我们下一步研究和应用带来一点帮助。

面对图像类应用现状，无论是空间巨大但技术应用相对传统的2G市场，还是更互联网化轻量快捷的消费电子2C市场，AI图像技术的仿佛看到更多的还是人脸检测、人脸识别。

那么，这类技术现在还有门槛么？如果要设计一款新的基于图像的智能产品，你还会以此类逐渐被市场听腻的技术作为卖点么？

在像智慧城市、智能交通等庞杂的垂直领域中，经政府买单，已现存大量的摄像监控设备，每时每刻都在生产着海量的视频图像数据。

随着设备从标清向高清的进一步升级，一个城市数十万路视频数据对传输带宽的压力、对后台存储的压力和数据识别分析的压力将越来越大，不用未来，当前这个问题就已经很棘手。

借用边缘计算的概念，如果在端侧或者边侧进行一定的智能化计算和处理，分散传输和后台存储计算的一部分压力，可能是一种解决方式。当然，这样意味着传统的架构需要一次革命的升级。

若简单考虑，至少终端设备和后台系统要进行软件层面的更新。每个摄像头不仅扮演传统感知的角色，还要具备一定数据过滤、数据结构化，或者说智能计算的能力，有些业务可能需要在端侧独立完成，有些业务可能需要不同的终端协同完成。

除了传统架构的革新，更值得思考的一点是，海量的视频图像中的信息是否得到了有效挖掘。目前，我们只看到了人脸、车辆、车牌这类基础信息，在一帧图像中，是否有更多更有价值的信息还没有被发现和利用。

理想的，图像数据可以帮助我们智能的推理、预测和判断，不仅能做到人类可以完成的，更应该帮我们实现想不到和做不到的事，也许只有打开这扇大门才是真正的智能，那时它的市场价值也将不可估量。

参考：

五大AI场景 谁才是安防“杀手应用”？http://www.sohu.com/a/232350426_233695

雪亮工程、平安城市以及天网工程这三者之间有什么不同http://www.asmag.com.cn/baike/arc-1691.html、

视频监控行业发展趋势及AI技术的应用https://www.sohu.com/a/166967979_699143

1779套电子警察http://www.sohu.com/a/212930701_753971

京城"巨额停车费"http://money.sohu.com/20110503/n306733275.shtml

医学影像智能识别：医疗与AI结合成功案例https://www.sohu.com/a/220953413_505926