計算機視覺是用計算機模擬人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并對圖形和圖像進行識別、解釋和處理，即實現計算機“看得懂”，現已成為人工智能率先取得較大突破、應用場景較為明確的關鍵技術之一。
隨著深度學習技術不斷取得進步，計算存儲的擴大、可視化數據的激增，計算機視覺近年來蓬勃發展。事實上，在不到十年的時間里，計算機視覺技術的準確率已經從50%提高到99%，其業務應用領域和市場規模也與日俱增。2020年，計算機視覺的全球市場規模為94.5億美元，預計到2030年將達到411.1億美元。美國《福布斯》雙周刊近期的報道中，列出了該技術最有可能“大顯身手”的五大行業。
醫療保健
近年來，醫療保健行業越來越多地利用計算機視覺技術來改善患者預后并提高效率。
計算機視覺在醫療保健中的一個主要應用是分析掃描圖像，這樣既可以檢測個人的異常情況，也可以識別數千次掃描的模式，為醫生提供有關某種疾病的信息。計算機視覺通常能夠注意到人眼無法識別的模式，比如，有些癌細胞外觀的細微差異只能通過計算機視覺和人工智能分析檢測到。
一項關于乳腺癌篩查的研究結果表明，視覺人工智能系統在乳腺X光片中尋找乳腺癌跡象時比人類放射科醫生表現出更高的準確性，從而減少了假陽性和假陰性的數量，將人類的工作量減少88%。
例如，去年英國和歐盟批準名為PANProfiler的乳腺癌診斷技術在衛生服務機構臨床使用，其可以在15分鐘內提供初始圖像的診斷讀數，準確性可與需要數周才能完成的實驗室檢測方法相媲美，提供了一種比傳統檢測更快、更便宜的替代方案。
計算機視覺也被用來防止醫院發生事故。例如，由計算機視覺驅動的攝像頭可以檢測醫生在手術過程中忘記消毒工具或將異物留在患者體內的時間，隨后通知他們出了錯。
零售業
計算機視覺也在零售業“大展拳腳”。例如，零售商可以創建熱圖并分析顧客行動軌跡，從而深入了解顧客在商店中的行為，以便嘗試不同的營銷策略增加銷售額。
例如，著名零售商亞馬遜正在利用先進的計算機視覺技術，讓購物者在找到他們想要的商品后，無需掃描商品或付款就可以離開。人工智能會檢測購物者拿走了哪些物品，系統會向他們的亞馬遜賬戶收費。
計算機視覺還可以顯著提升庫存管理的效率，因為這項技術能夠識別圖像或視頻中的物品以及板條箱數量，無需工人手動盤點。這些自動庫存周期盤點為零售工人提供了實時更新，使他們能夠就庫存水平做出明智的決策。據悉，64%的零售商計劃在未來幾年部署計算機視覺等數據驅動的解決方案，以優化庫存管理。
汽車業
計算機視覺也能在汽車行業獲得廣泛應用。例如，在生產過程中，它可以檢測產品的缺陷，有助于確保產品符合質量標準。放置在生產線上的攝像頭可以檢測這些缺陷，并實時提醒制造工人。事實上，在一項研究中，計算機視覺算法能夠檢測出制動器零件的故障，準確率高達95.6%。
此外，計算機視覺也是當今自動駕駛汽車不可或缺的組成部分。該技術可用于識別道路上的物體、創建三維地圖、檢測車道線以及幫助司機在昏暗的光線下駕駛。電動汽車制造商特斯拉于2021年宣布，其新車將完全依賴計算機視覺，而非激光雷達。該公司首席人工智能科學家表示，深度學習系統“比雷達好一百倍”。
餐飲業
餐飲業是受新冠疫情打擊最嚴重的行業之一，許多企業被迫進行數字化和創新以維持生存。越來越多餐飲連鎖店正在采用人工智能創新來幫助他們提高效率并將成本降至最低。
計算機視覺技術使餐廳能夠減少顧客的長時間等待，優化其占地面積的使用，甚至監控顧客是否合規佩戴口罩。
例如，一家初創公司正在利用計算機視覺技術幫助快餐廳將錯誤訂單減至最少，并提升運營效率。與此同時，另一家初創公司正在利用計算機視覺幫助餐廳加快流程并評估客戶體驗。企業使用這項技術來衡量顧客在餐廳等待的時間，以及升級他們的安保系統。
能源和公用事業
在能源和公用事業行業，計算機視覺正在提升運營效率，提高安全性，并幫助預防事故的發生。
例如，工作人員可以利用計算機視覺對電線桿圖像進行分析，從而檢測出電線桿中可能引發火災的缺陷，公用事業公司可以據此決定是否需要立即注意這些異常，并預防極端事件的發生。
除檢測異常外，計算機視覺在能源和公用事業行業的應用還包括保障工作場所的安全。比如，深度學習算法可以通過實時分析視頻并提醒員工注意危險，發現違反安全協議或入侵工作區的行為。
《福布斯》雙周刊在報道中指出，由于計算機視覺技術能夠幫助提高效率、節省時間和資源、提高準確性以及安全性，因此在未來幾年內有望得到進一步的采用。
