视觉技术与实体经济融合领域

　　人工智能领域的视觉技术主要是图像识别、计算机视觉、机器视觉。虽然机器视觉在工业领域被广泛提及，但是其应用的技术包括了计算机视觉、图像处理等技术，应用场景也稍有不同。图像识别主要应用在图像终端，如人脸识别摄像头；计算机视觉主要是应用于动态图像的分析和静态图像分析。可以说，计算机视觉是人工智能视觉技术的基础元素。

　　视觉技术是人工智能当前技术相对其他技术领域较成熟、技术发展快、市场需求量大的领域，比如人脸识别，在光线好的情况下，正面人脸识别机器的准确率能达到99.99%，人脸识别在、物业安保、***、证券、***、教育、电子商务、机场、地铁等场景应用广泛。前瞻研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与***战略规划分析报告》显示，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

救援机器人未来趋势

救援机器人未来趋势那么，我们要如何将广阔前景转化为现实呢？智能制造网认为，首先要从解决制约救援机器人落地的技术问题入手。目前，机器人不仅存在移动性、和感知性、通信续航等共性关键技术问题，同时根据机器人类别的不同，其还面临技术障碍。这些问题导致机器人落地困难，接下来我们还需要针对性的解决。面对共性关键技术，我国需要从行业层面出发，结合、企业与资本的力量，共同加速技术合作研发与突破、完善相关标准制定。而针对每一类救援机器人的问题，例如消防机器人的防火问题、矿用救援机器人的防爆问题、水下机器救援机器人的抗压与密封问题等，则需要我国重视细分领域的技术发展。其次，也需要我国救援机器人遵循市场发展需求和趋势。在上述共性与特殊问题作用下，未来救援机器人势必朝着产品多样化、功能集成化、行为自主化、任务协同化、装备轻量化、续航持久化等趋势发展。我国相关企业需要紧跟趋势、把握机遇，让救援机器人能够迎合未来应用需求，成为应急救援的新利器。

机器人机遇庞大

机器人机遇庞大 　　在这次席卷的特殊危机中，机器人的价值得到了充分发挥。无论是重要场所的消毒、测温，还是安全巡查、病房陪护、咨询解答等，各类机器人都很好地完成了自己的使命，让行业人士、人员和患者等群体看到了其显著的积极作用。 　　早前，机器人的普及，主要原因是受到社会老龄化严重、从业人员不足、资源不足等问题。在日本等状况较为明显的***，而机器人的应用更为普遍。与日本相比，中国的老龄化现象虽然没有那么突出，但是未来的情况也不容乐观。因此，加速推进机器人普及应用，对于缓解将来可能面临的困境非常关键。 　　当然，除了资源紧缺与老龄化问题外，行业的转型升级需求、科技的创新驱动也是机器人快速发展的重要原因。随着人工智能、5G、物联网等前沿技术的商用，机器人的智能化、信息化水平将持续提升，在性能与多元性方面也将取得更大突破。