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2022年11月底，OpenAI發(fā)布ChatGPT，2023年3月，GPT-4發(fā)布，兩個模型的智能化程度讓全球感受到了AI的力量，人工智能再度成為資本的寵兒。

(資料圖片)

4月，AI領域的各種新模型開啟“炸場”模式，根據DataLearner官方收集的數(shù)據統(tǒng)計，2023年4月份，全球在大語言模型和圖像生成領域有20多個重要的模型發(fā)布。

通用視覺模型大戰(zhàn)

AI視覺技術新突破

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今年 4 月，Meta發(fā)布了人工智能模型 Segment Anything Model（SAM），可以通過一個點或邊界框，在待預測圖片上給出交互提示，精準識別分割畫面上的指定物體。Meta 官方表示這是有史以來最大的分割數(shù)據集，同時Meta還將該模型及數(shù)據集在 GitHub上開源，以促進機器視覺通用基礎大模型的進一步研究。

無獨有偶，智源研究院視覺團隊也推出了通用分割模型 SegGPT（Segment Everything In Context），用戶只用給出一個或幾個示例圖像和意圖掩碼，模型就能明白用戶意圖，“有樣學樣”地完成類似分割任務。用戶在畫面上標注識別一類物體，即可批量化識別分割同類物體，無論是在當前畫面還是其他畫面或視頻環(huán)境中。

接連發(fā)布的兩大模型，大幅降低了圖像識別的門檻，讓AI 視覺技術領域迎來新的大變革，通用視覺大模型之戰(zhàn)一觸即發(fā)。不管是SAM還是SegGPT，都意味著視覺模型已經“理解”了圖像結構。兩大模型的能力相結合，能把任意圖像從像素陣列解析為視覺結構單元，實現(xiàn)機器像人類視覺那樣理解各類場景，這對自動駕駛、安防、智能家居、工業(yè)視覺等眾多行業(yè)來說都將會是一次飛躍式的提升。

AI視覺應用廣泛

千億市場有待挖掘

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所謂AI視覺，就是研究如何讓機器“看得見”，即用攝像機和計算機代替人眼提取和分析圖像的特征，并訓練模型檢測和識別新的圖像數(shù)據，從而建立一個能夠從圖像或多模態(tài)數(shù)據中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)，以達到超越人類視覺智能的效果。當前，AI視覺的研究方向涉及語義感知、定位追蹤和幾何屬性等諸多不同主題，是目前人工智能最熱門的細分領域，商業(yè)成熟度較高。

信息來源于@艾瑞咨詢研究院

隨著AI技術的廣泛應用，AI視覺技術實際上是普通人感知最深的AI技術，應用在生活的方方面面。從OCR識別、人臉驗證、刷臉支付到智能貨柜，背后都離不開AI視覺技術的支持。在日常交通中，道路上的攝像頭已經可以精準識別出車型、車輛顏色、車牌號，同時還能判斷出駕駛人是否在打電話，以及駕駛座前方是否有遮擋物等違規(guī)行為，大大提升了交警的工作效率。

國海證券研究表示，2021 年中國AI視覺產品的市場規(guī)模占整個人工智能行業(yè)的49.6%，AI視覺技術核心產品、帶動相關產業(yè)市場規(guī)模達 990 億元、3079億元，到2025年預計分別達 1873 億元、5771億元。得益于深度學習技術的快速發(fā)展，AI視覺技術已在交通、安防、金融、制造、零售等多領域實現(xiàn)規(guī)?；逃?。

AI技術落地

助力駕駛安全新體驗

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自2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》實施以來，人工智能發(fā)展已成為中國的國家戰(zhàn)略之一，并得到一系列政策及規(guī)范性文件的支持和推動。隨著資本、政策的進一步推動以及技術日趨成熟，AI產業(yè)落地速度明顯提速。AI視覺技術已成功部署在電子、汽車、農機等多個工業(yè)制造業(yè)，以及文化、旅游、廣電等其它行業(yè)。

目前，AI技術在我國已經逐步應用到交通系統(tǒng)中。AI賦能交通，可以提高交通的機動性、道路的通行能力，更能極大的保證道路交通的安全。智慧交通的最高“境界”是人、車、路的協(xié)同，目前我國人、車、路的協(xié)同并不充分。單就智能駕駛這一細分領域來說，當前駕駛安全監(jiān)管的智能化程度仍有待提高，傳感器設備的普及程度低、升級成本高，導致了一系列駕駛安全問題。如何將人工智能深度賦能安全駕駛，成為各大企業(yè)競相追逐的目標。

作為全球領先的物聯(lián)網解決方案提供商，移為通信（300590）早已在智慧交通領域深耕多年，致力于積極推動AI技術的落地，針對駕駛安全監(jiān)管難、智能化程度低等行業(yè)痛點，利用AI視覺技術探索優(yōu)化智能駕駛新的可能，研發(fā)出一套行之有效的解決方案。

移為通信正在研發(fā)的新一代視頻車聯(lián)網智能終端融合了基于AI視覺技術和多傳感器的人工智能識別算法，可對駕駛員的狀態(tài)和行為進行實時監(jiān)測。通過對大量駕駛員視頻、圖像資源的深度學習分析，抽象、歸納、分析出有風險的駕駛操作，對司機疲勞駕駛、打電話或超速駕駛、跟車過近等危險駕駛行為進行預警，降低事故發(fā)生率，提升駕駛安全。

新產品結合了高清音視頻影像技術和移為通信在智慧交通領域的先進經驗，適用于多種行業(yè)領域，包括保險理賠、駕駛員培訓、分心駕駛監(jiān)測、車內乘客狀態(tài)監(jiān)控以及事故報告等，可以有效解決諸多行業(yè)痛點。

未來，移為通信將持續(xù)創(chuàng)新，結合前沿的AI視覺技術，積極拓展物聯(lián)網領域新的應用，以“萬物在線的未來，隨處可見的移為”為愿景，探索互聯(lián)世界的更多可能。