目前，計算機視覺是深度學習中最熱門的研究領域之一。 它位于許多學術學科的交叉點，例如計算機科學（圖形，算法，理論，系統，體系結構），數學（信息檢索，機器學習），工程學（機器人，語音，nlp，圖像處理），物理（光學） ），生物學（神經科學）和心理學（認知科學）。由于計算機視覺代表了對視覺環境及其上下文的相對理解，因此許多科學家認為，由于其跨域精通，該領域為人工智能領域的發展鋪平了道路。

計算機視覺的應用場景有哪些？

最明顯的答案是，從這個研究領域中衍生出來的有用的應用程序正在迅速增長。 這里只是其中的少數幾個：

人臉識別：使用人臉檢測算法來應用過濾器并在圖片中識別人臉。

圖片檢索：google圖片使用基于內容的查詢來搜索相關圖片。 該算法分析查詢圖像中的內容，并根據最匹配的內容返回結果。

監測：智能攝像頭在公共場所無處不在，用于檢測可疑行為。

生物識別：指紋，虹膜和面部匹配仍然是生物識別中的一些常用方法。

智能汽車：視覺仍然是檢測交通標志和燈光及其他視覺功能的主要信息來源。

神經網絡和深度學習方法的最新發展極大地提高了這些最新的視覺識別系統的性能。 借助攝像機和視頻中的數字圖像以及深度學習模型，機器可以準確地識別和分類對象，然后對它們“看到的”做出反應。 在不到十年的時間里，對象識別和分類的準確率已從50％上升到99％-今天的系統在快速檢測視覺輸入并對視覺輸入做出反應方面比人類更準確。

ai技術已在多行業如制造、教育、交通、金融、醫療、安防等多個領域實現了技術落地，應用場景也愈來愈豐富，并且正在實現全方位的商業化。

ai視覺算法的碎片化是ai應用落地的一大瓶頸

ai本身的賦能屬性，會緊緊和場景結合在一起，而場景則意味著個性化，因此隨著ai在行業領域應用的不斷深化，用戶對于ai應用的訴求也將根據不同的場景變得越來越個性化和碎片化。

由于場景的碎片化，企業所提供的產品和解決方案也會呈現碎片化，當前的情況是，無論是邊緣計算還是云計算，實際上都是在解決點狀的問題，但由于碎片化太嚴重，真正讓ai應用落地是一個很痛苦的過程。

除此之外，其實還有算法的碎片化，大規模應用問題由于算法持續不斷的更新，算法更新將成為一個永無止境的過程。這樣一來會讓廠商在進行數據規劃、可視化檢索和大數據融合時增加不少難題。

緩解場景碎片化痛點：一站式ai需求平臺

首先需要積累面向場景的數據，第二個需要工程師開發面向場景的算法，第三需要大規模的訓練系統進行算法的訓練，第四需要前后端的產品來承載智能算法，最后需要一個平臺軟件來對接智能功能和行業的需求。

基于此，不少芯片商、算法廠商以及設備商也在尋求一站式的ai需求及解決方案整合平臺，直接建立更加高效的連接，加速 ai 技術在各個領域的落地和應用。無論是ai開發者，還是it服務商、硬件設備制造商、集成商，或是新一代各行業 ai 服務商，入駐鈦靈 ai 市場都將是不錯的選擇。這里不僅有基于企業需求對接的 ai 商業平臺，更提供了ai產業所需的多維度機器學習模型、算法及硬件商品。基于同google的合作關系，平臺將努力提供更多的企業采購服務，打造一站式ai賦能業務的領先平臺。

隨著人工智能、深度學習和計算機視覺等技術在行業領域的深化應用，以及5g時代的到來，面對碎片化的行業市場，落地能力將成為衡量一家ai公司競爭力的重要指標，而鈦靈ai市場正是解決了ai行業落地難的痛點和問題。如果團隊擁有自主知識產權 ai 產品(軟硬件均可)及解決方案，可以申請入駐鈦靈ai市場。