计算机视觉需要哪些基础知识（到底什么是计算机视觉）
计算机视觉需要哪些基础知识（到底什么是计算机视觉）归纳： 从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本中，学习输出与输入的关系。机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于归纳和演绎：2. 机器学习区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。2.1 机器学习的实现
要说清什么是计算机视觉，就不得不提到人工智能、机器学习和深度学习，近些年这些概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。只有先分清这几者的区别，才知道计算机视觉是什么。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如图1所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。
图1：人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意
1. 人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习（MachineLearning，ML）是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法.
2. 机器学习
区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
2.1 机器学习的实现
机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于归纳和演绎：
归纳： 从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本中，学习输出与输入的关系。
演绎： 从一般规律推导出具体案例的结果，机器学习中的“预测”亦是如此。基于训练得到的A与B之间的关系，如出现新的输入A，计算出输出B。通常情况下，如果通过模型计算的输出和真实场景的输出一致，则说明模型是有效的。
2.2 机器学习的方法论
机器学习的方法论和人类科研的过程有着异曲同工之妙，即在“机器思考”的过程中确定模型的三个关键要素：假设、评价、优化。
3. 深度学习
机器学习算法理论在上个世纪90年代发展成熟，在许多领域都取得了成功，但随着大数据的涌现和计算机算力提升，在2010年之后，深度学习模型异军突起，极大改变了机器学习的应用格局。今天，多数机器学习任务都可以使用深度学习模型解决，尤其在语音、计算机视觉和自然语言处理等领域，深度学习模型的效果比传统机器学习算法有显著提升。
相比传统的机器学习算法，深度学习做出了哪些改进呢？其实两者在理论结构上是一致的，即：模型假设、评价函数和优化算法，其根本差别在于假设的复杂度。如图2所示，对于美短猫咪照片，人脑可以接收到五颜六色的光学信号，能快速反应出这张图片是一只美国短毛品种的猫咪。但对计算机而言，只能接收到一个数字矩阵，对于美短这种高级的语义概念，从像素到高级语义概念中间要经历的信息变换的复杂性是难以想象的。
图2：深度学习模型
4. 计算机视觉
计算机视觉的发展历程要从生物视觉讲起。对于生物视觉的起源，目前学术界尚没有形成定论。有研究者认为最早的生物视觉形成于距今约7亿年前的水母之中，也有研究者认为生物视觉产生于距今约5亿年前寒武纪。
寒武纪生物大爆发的原因一直是个未解之谜，不过可以肯定的是在寒武纪动物具有了视觉能力，捕食者可以更容易地发现猎物，被捕食者也可以更早的发现天敌的位置。视觉能力加剧了猎手和猎物之间的博弈，也催生出更加激烈的生存演化规则。视觉系统的形成有力地推动了食物链的演化，加速了生物进化过程，是生物发展史上重要的里程碑。经过几亿年的演化，目前人类的视觉系统已经具备非常高的复杂度和强大的功能，人脑中神经元数目达到了1000亿个，这些神经元通过网络互相连接，这样庞大的视觉神经网络使得我们可以很轻松的观察周围的世界。
对人类来说，识别猫和狗是件非常容易的事。但对计算机来说，即使是一个精通编程的高手，也很难轻松写出具有通用性的程序（比如：假设程序认为体型大的是狗，体型小的是猫，但由于拍摄角度不同，可能一张图片上猫占据的像素比狗还多）。那么，如何让计算机也能像人一样看懂周围的世界呢？研究者尝试着从不同的角度去解决这个问题，由此也发展出一系列的子任务。
(a) Image Classification：图像分类，用于识别图像中物体的类别。
(b) Object Localization：目标检测，用于检测图像中每个物体的类别，并准确标出它们的位置。
(c)Semantic Segmentation：图像语义分割，用于标出图像中每个像素点所属的类别，属于同一类别的像素点用一个颜色标识。
(d) Instance Segmentation：实例分割，不仅要标注出物体位置，还需要标注出物体的外形轮廓。
在早期的图像分类任务中，通常是先人工提取图像特征，再用机器学习算法对这些特征进行分类，分类的结果强依赖于特征提取方法，往往只有经验丰富的研究者才能完成。
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如图3所示。
图3：图像分类和目标检测示意图
- 图3（a）是图像分类任务，只需识别出这是一张小猫的图片。
- 图3（b）是目标检测任务，不仅要识别出这是一张小猫的图片，还要标出图中小猫的位置。
人工智能在中国的机遇
根据艾瑞的分析报告，人工智能在未来十年迎来落地应用的黄金期，会全面赋能实体经济，行业的经济规模年增长率达40% 。
图4：艾瑞关于中国AI应用规模的预估
人工智能对国家产业转型的重要性不言而喻，一些美国政客已经明确提出要限制中国学者赴美进行人工智能领域的交流，以免中国智能实现工业和经济模式的升级转型。但这种趋势是不可避免的，中华人民共和国国务院已经制定了人工智能应用的发展规划，如下图所示。
图5：国务院关于AI应用发展的规划
国务院将人工智能的应用分为了三个阶段：
第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。
第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。
第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。
对应的产业规模分别达到1万亿/年，5万亿/年和10万亿/年。这个数字在业内人士看，近期比较符合实际情况，远期还是相对保守。
由于2020年疫情肆虐，经济下行的压力较大。国家也提出了“新基建”的经济刺激计划。新型基础设施建设（简称：新基建），主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及诸多产业链，是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其中，人工智能是“新基建”的核心。
无论是咨询报告还是政府规划，都为人工智能的产业应用描述出无比壮阔的场景。那么，人工智能真的在各行业有这么多应用场景吗？
如下图是IDC关于人工智能在各行业应用场景的部分梳理，列出的应用仅仅是场景明确或规模较大的“冰山一角”。
图6：部分行业的应用场景举例
传统行业有AI应用空间吗?
有来自传统行业的企业家或工程师，即使看到了人工智能的市场发展、国家的政策支持、大量典型的应用场景，依然会心存疑虑：
“我知道很多新兴行业有不少人工智能的应用，但我所在的是非常传统的行业，我们发展了几十年了，目前运营很好，看不到需要人工智能的地方”。
“我们企业目前确实需要转型升级，但是体量庞大，沉积问题较多，我们又不懂什么人工智能，真的能够借此成功转型吗？”
相信这种疑虑也是普遍现象，对于非常传统的行业，能接受到人工智能的赋能吗？下面就是Coovally目前在传统行业能够挖掘到的人工智能应用场景案例。
图7：工业制造检测
图8：杆塔检测
目前，跑码地团队通过智能AI视觉中间件-Coovally 技术服务的模式，加快AI视觉解决方案的开发、集成、测试和验证。帮助企业提升AI栈技术研发能力，使先进的AI系统能够以更低成本更快地普及，形成AI 电力、AI 工业、AI 交通、AI 铁路等多应用场景模式。
（文章部分内容源自百度）
