對人類來說，描述我們眼睛所看到的事物，即“視覺世界”，看起來太微不足道了，以至于我們根本沒有意識到那正是我們時時刻刻在做的事情。在看到某件事物時，不管是汽車、大樹，還是一個人，我們通常都不需要過多的思考就能立刻叫出名字。然而對于一臺計算機來說，區分識別“人類對象”(比如：在小狗、椅子或是鬧鐘這些“非人類對象”中識別出奶奶這一“人類對象”)卻是相當困難的。

　　能解決這一問題可以帶來非常高的收益。“圖像識別”技術，更寬泛地說是“計算機視覺”技術，是許多新興技術的基礎。從無人駕駛汽車和面部識別軟件到那些看似簡單但十分重要的發展成果——能夠監測流水線缺陷和違規的“智能工廠”，以及保險公司用來處理和分類索賠照片的自動化軟件。這些新興科技是離不開“圖像識別”的。

　　據了解，圖像識別作為人工智能的一個重要領域，近幾年越來越貼近人們的生活。目前，圖像識別技術已經應用于公安、網絡購物、醫療影像領域，圖像識別在醫療影像領域可以讓手術更加精準，大大降低手術風險。通過“深度學習”可以對X光和CT影片進行分析，針對腫瘤等疾病進行輔助診斷，大大降低醫生的漏診率。

　　近些年比較經典的應用，就是谷歌和百度推出的識圖功能。百度將圖像識別技術成功“跨界”到語音領域，大幅度提升語音識別產品性能，是繼端對端語音識別后取得的另一次重大技術突破。去年，Google 的研究人員宣稱，他們已經在訓練圖像識別算法來檢測與糖尿病相關的眼病。研發的軟件用以檢查患者視網膜照片，從而發現微小的動脈瘤，這是糖尿病視網膜病變(簡稱「糖網病」)的早期階段，如果未經治療就會導致失明。

　　根據市場調查顯示，2016年，圖像識別主導了應用程序領域，獲得了40%多的市場份額。Facebook的面部識別功能是這項技術中一個最廣泛的應用。不過，圖像識別在醫療和國防這兩個垂直領域的推廣有望在下一個八年中成為行業的增長點。汽車和金融服務正準備采用這項技術改善運營，改進產品。

　　安防和金融備受圖像識別公司青睞

　　安防市場增長空間巨大。2016年我國的GDP增長為6.7%，而安防行業的增速是它的兩倍。隨著我國社會經濟發展水平的提升，對于人臉識別技術的應用需求也將擴大。根據前瞻產業研究院發布的數據，預計到2021年，人臉識別市場規模將達到51億元左右。

　　同時，伴隨著國內平安城市、智慧城市項目的深入發展，城市監控高清化的進一步普及，將使得數據采集上的阻礙大幅度減小，有助于人工智能在這一領域的應用。

　　一方面是圖像識別技術和安防的剛性需求天然契合。公共安防的重點區域在公共交通場所，人流大、工作量大、環境復雜。而智能視頻分析技術，可以解決視頻監控必須由人工查看的問題，實現自動化安防;依圖開發的“車輛識別系統”可有效識別套牌車，協助公安系統破案;人臉比對可以大大提高破案效率，準確率高達98%。

　　另一方面，在對海外市場開發過程中，圖像識別技術成為海外安防拓展人們路徑之一。國內圖像識別在ToB應用的黃暴恐圖片鑒定中比較成熟。雖然我們會有海外言論自由的直觀印象， 但各國對于黃色、暴恐內容其實都有或多或少的限制。諸如敘利亞、伊朗、埃塞俄比亞、烏茲別克斯坦、沙特、巴林、巴基斯坦等也是嚴格網絡審查制度國家。全球不少地區出于宗教信仰，對于色情圖片有嚴格限制。此外，出于維護、監測領導人形象等需求，也有可能對圖像識別等產生需求。

　　圖像識別技術的另一大應用領域就是金融。可以說，是互聯網金融的興起，才真正助推了圖像識別應用產業在2015年的公司成立熱潮和2016年的投資熱潮。

　　根據融360的數據，當前移動金融的滲透率不到2%，如果這個比率上升到電商12%的水平，那么人臉識別技術的應用將得到極大的推廣。此外，傳統金融機構的市場潛力不容忽視。銀行有很多應用場景，整體的智能化是大趨勢。

　　對于圖像識別領域來說，最佳的商業模式至今仍然沒有被探索出來。但可以預見的是，更多創業者涌入，B端快速增長。2017年人工智能所服務的企業會找到新的盈利點。創業創新的本質是整個社會效率的提高。我們看到，一次次的技術變革確實是讓這個世界變得更美好一點點的原動力。盡管困難重重，但當資本的泡沫漸漸消退，真正的勇士會繼續前行。