圖像識別技術(shù)屬于人工智能架構(gòu)中的技術(shù)應(yīng)用層，也處于人工智能發(fā)展階段中的感知智能階段。平安證券認(rèn)為，圖像識別多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，市場空間巨大。

　產(chǎn)業(yè)鏈上中下游協(xié)同發(fā)展

高性能的AI計算芯片、深度攝像頭和優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)算法都是推動圖像識別向更深處發(fā)展源源不斷的動力。AI底層架構(gòu)從CPU+GPU到FPGA，再到人工智能專用芯片，運行表現(xiàn)不斷刷新，目前英偉達(dá)的DGX-1芯片在程序運行速度上比舊版GPU加速解決方案快12倍。

深度攝像頭的開發(fā)也加強了前端獲取深度信息的能力，為后端數(shù)據(jù)處理帶來了極大的便利。另外隨著以深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)為代表的深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別中的廣泛應(yīng)用，圖像識別的準(zhǔn)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(zhǔn)確率從2010年的72%提升到了今年的97%，可謂實現(xiàn)飛躍發(fā)展。圖像識別獲得了快速發(fā)展，應(yīng)用產(chǎn)品層出不窮，成為人工智能應(yīng)用的急先鋒。刷臉支付、機場自助通關(guān)、增強現(xiàn)實、無人駕駛等都是圖像識別技術(shù)快速普及的一個縮影。

　　多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛

圖像識別分為生物識別、物體與場景識別和視頻識別。據(jù)估算，到2020年生物識別技術(shù)市場規(guī)模將達(dá)到250億美元，5年內(nèi)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(yù)計2018年，全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模達(dá)到50億美元。視頻識別主要用于安防產(chǎn)業(yè)，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(dá)到萬億元。

隨著各領(lǐng)域?qū)τ谏矸葑R別和驗證的精確度要求的提高，基于圖像識別技術(shù)的人臉識別和視頻識別技術(shù)在金融、安防、醫(yī)療、無人駕駛等領(lǐng)域迎來了發(fā)展機會。

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