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據外媒報道，蘋果日前發布首份關于人工智能(AI)的學術論文，其中主要描述了在計算機視覺系統中提高圖像識別的方法，這標志著蘋果終于透露了其人工智能研究的全新方向。

其實對于圖像識別技術，大家已經不陌生。由于涉及個人隱私問題，雖然在電視機和空調上，無法直接應用圖像識別技術，但是在冰箱上的應用，卻很早就受到長虹美菱、海爾，以及美的等家電巨頭的認可和推動。但目前市場化商用的力度并不大。

蘋果發布的首份關于人工智能(AI)的學術論文，主要描述了在計算機視覺系統中提高圖像識別的方法，在機器學習研究中，使用合成圖像進行神經網絡訓練要比真實圖像更有效。原因在于合成圖像已經被標記和注釋，更加省時省力。舉例來說，眼部或手部的合成圖像都有自動注釋，而描述類似物品的真實圖片算法并不熟悉，因此需要人類操作員進行描述。

當前人工智能軟件在各個領域，正變得必不可少。它幾乎被應用到所有的應用程序中。運用人工智能技術，無論是圖像識別，還是語音識別，正變得越來越準確，這包括機器能準確識別語音、語義甚至靜態的圖片以及動態的視頻。

如在智能家居領域，通過攝像頭獲取到圖像，然后通過圖像識別技術識別出圖像的內容，從而做出不同的響應。舉個例子，我們在門口安裝了攝像頭，當有物體出現在攝像頭范圍內的時候，攝像頭自動拍攝下圖像，對圖像進行識別。識別后如果發現是個人，并且長時間在門外并沒有敲門進門等行為之后，就可以及時報警給戶主。或者，在夜晚的時候發現有物體移動，對物體進行識別，如果是可疑的物體就主動報警。

當門口的攝像頭識別到人之后，再進一步的對人像在進行面部識別。如果能和主人的面部匹配上，就為主人主動開門。還有現在家庭里的智能機器人，通過圖像識別技術對物體進行識別，并且實現對人的跟隨。搭配上人工智能系統，它能分辨出你是它的哪個主人，并且能你進行一些簡單的互動。比如檢測到是家里的老人，它可能會為你測一測血壓;如果是小孩子，它可能給你講個故事。

事實上圖像識別元不僅如此，圖像識別可分為生物識別、物體與場景識別和視頻識別。據估算，到2020年生物識別技術市場規模將達到250億美元，5年內年均增速約14%。其中，人臉識別增速最快，將從2015年的9億美元增長到2020年的24億美元。

在物體與場景識別中，機器視覺是一個重要的部分。預計2018年，全球機器視覺系統及部件市場規模達到50億美元。視頻識別主要用于安防產業，我國未來5年總體年增長率仍將保持在20%左右，到2020年有望達到萬億元。

隨著各領域對于身份識別和驗證的精確度要求的提高，基于圖像識別技術的人臉識別和視頻識別技術在金融、安防、醫療、無人駕駛等領域迎來了發展機會。

而隨著圖像識別技術的發展，高性能的AI計算芯片、深度攝像頭和優秀的深度學習算法也在為推動圖像識別向更深處發展提供源源不斷的動力。AI底層架構從CPU+GPU到FPGA，再到人工智能專用芯片，運行表現不斷刷新。

深度攝像頭的開發也加強了前端獲取深度信息的能力，為后端數據處理帶來了極大的便利。另外隨著以深度信念網絡(DBN)和卷積神經網絡(CNN)為代表的深度學習算法在圖像識別中的廣泛應用，圖像識別的準確率得到了很大的提升。

ImageNet比賽圖像識別中對象分類項目準確率從2010年的72%提升到了今年的97%，可謂實現飛躍發展。圖像識別獲得了快速發展，應用產品層出不窮，成為人工智能應用的急先鋒。刷臉支付、機場自助通關、增強現實、無人駕駛等都是圖像識別技術快速普及的一個縮影。