近年来，生物识别，机器学习和自动驾驶已日益成为各行各业关注的焦点，人工智能与社会和人类生活的融合程度也在不断加深。人工智能技术的出现和应用，不仅丰富了人们的休闲娱乐生活，而且促进了交通，医疗，教育等行业的新型工业体系建设。作为最先进的技术，计算机视觉在整个人工智能行业中也占有非常重要的地位。从发展历史的角度来看，我国的人工智能产业已有几十年的发展历史，目前正处于蓬勃发展的阶段。在政策支持和资本市场热情的带动下，人工智能产业规模实现了快速增长。 5月15日，南玻科技大学智能研究所所长刘伟在长三角G60科技走廊人工智能产业联盟成立大会上表示，人工智能市场是预计到2020年将达到1000亿美元的市场。其中，计算机视觉市场还有很大的发展空间。放眼世界，计算机视觉行业已进入稳定增长时期。尽管我国起步较晚，但发展迅速。 2015年，计算机视觉行业已跻身全球最大市场，并已成为计算机视觉的重要市场。同时，一些分析人士指出，作为新一代信息技术的核心部门之一，人工智能已经在基础层，技术层和应用层等多个领域得到了应用。根据清华大学的数据，在技术层面上，计算机视觉应用占整个人工智能应用领域的34.9％，这已成为各个行业发展的重要支撑。目前，我国的计算机视觉市场已初具规模。就行业的核心壁垒而言，短期和中期是技术和产品能力，而长期是生态建设能力。目前，我国计算机视觉市场的集中度正在提高。根据IDC的统计，2017年，上塘，梅格维，伊图和Yunzuo共同占据了计算机视觉应用市场的69.4％。实际上，除了上述公司之外，腾讯，百度，阿里和金山软件等巨头也正在加紧部署。最近，接受计算机科学与技术创新委员会认可的公司列表中还包含计算机视觉领域的公司。同时，海外技术巨头也频频收购技术团队，旨在启动一个开源的计算机视觉开发平台，并希望在激烈的国际市场竞争中获得更多的机会。从应用场景的角度来看，家用计算机视觉行业的应用包括安全，金融，互联网，自动驾驶，增强现实和无人零售。根据IDC的市场跟踪，2018年我国计算机视觉技术产量最大的三个行业是政府，金融和互联网。最大的两种情况是政府行业中的安全城市和金融行业中基于面部识别的身份。随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用范围将进一步扩大。例如，在医学图像分析领域，计算机视觉具有巨大的发展潜力。如果将深度学习和计算机视觉中的图像识别技术用于医学图像分析，则计算机视觉技术可以应用于医学图像辅助诊断。现代医学越来越依赖于医学成像信息。去医院时，通常会要求患者拍摄CT，核磁和其他医学图像。医生可以在某种程度上使用计算机视觉中的图像识别和自然语言处理。医学图像的综合分析和判断提供了有力的技术支持。目前，人工智能技术处理的数据类型包括文本，语音，图像和视频。根据思科的研究，到2022年，全球在线视频流量占总流量的比例将从2017年的75％增长到82％，并且在线数据将越来越多地由视频数据主导。与其他使用文本的人工智能技术相比，使用图像和视频作为主要处理对象的计算机视觉具有更丰富的应用场景和商业价值。