盘点机器视觉三大落地成熟应用

机器视觉作为新一代的通用技术，在多个领域正式落地开花。而应用最为成果的案例莫非是医疗、金融和运维三大方面了。
首先，在医疗领域，机器视觉被应用到提供辅助诊疗，癌症检测和机器人手术等方面，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。虽然还说不上完全取代，但是机器视觉已经能够在很多方面帮到医生及患者。
数据显示，国内AI+医疗市场2018年规模将达到200亿，并继续保持超高增速。而今年伊始AI+医疗的创业公司融资的消息更是层出不穷。
目前人工智能医学影像产品，已经被国内不同医疗机构接受并开展了各种医学AI项目，涵盖食道癌早期筛查系统、肺结节检测系统、辅助诊疗系统等，目前处于实验阶段。
此外，智能医疗机器人主要指用于外科手术、功能康复及辅助护理等方面的机器人。当下辅助手术的机器人主要在肾脏、眼科疾病等细分领域进展较快，一些老牌医疗器械公司，还得到了Verb Surgical及谷歌系公司的技术支持，包括机器学习技术以及强大的图像处理技术。

其次，在金融机构的业务场景中机器视觉已经得到了很好的应用，能够帮助金融机构更快更好的认识客户，尤其是渠道端，通过对客户无感知的识别，可以提高客户体验。同时结合大数据的应用，打造用户画像，进行用户行为分析。
另外，机器视觉在中后台替代人工对客户身份进行审核，大大的降低了运营成本。同时可以以人脸打造员工的唯一身份ID，解决通行，考勤，系统登录等问题。
同时，伴随着移动支付技术兴起，生物识别技术逐步成为在线金融安全保障的必备选择。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不同于静脉、指纹、声纹、人脸、虹膜等特征，较为不易被伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认证成为市场新宠。
这样一来，不仅给用户带来便捷的体验，而且具有较高的安全性与可靠性。随着多维度生物识别与支付技术的发展，交叉应用的生物识别技术不再仅作为支付验证手段，还可以通过与安全、监控、管理系统的整合，实现高效的反欺诈预防与管理。

第三，在运维管理方面，除了应用于工厂自动化产品筛选。利用无人机与机器视觉相结合还能够去胜任那些对人类来说极具危险和挑战的情景运维工作。
比较典型的是在全球风电行业，数据显示，这个行业每年有 250 亿美金投入风电机运维，在中国大概占到整个市场的三分之一，而且中国是增速最快的市场，在中国有 40 多万台风电机组，有些在岸上而些是海上风电机组。
据了解，运维工作相当复杂和危险，需要工程师们爬到风机顶端，必须借助、梯子和非常昂贵的设备做检查，通常情况下 4 个人要花半天才能完成一次风机检查，他们每年需要做两次这样的检查。
一个典型的风机可能需要 100-200 万才可以安装好，要更换一个叶片，可能需要花十万到几十万美元，如果你做一个简单的维修，也要花几千美元。所以，需要做定期检查，才可以发现细微的问题，在成本快速上升之前，快速解决这些问题，减少运维的成本。
而今天在机器视觉和无人机的结合下，这个过程已经能够变成一个全自动化的过程了，不仅更快、更便宜、更安全，而且只需要机器人就可以完成了。这种机器人不需要任何人工控制就能够完成任务，在 15-30 分钟内拍摄高清晰度的照片。
实际上世界上有很多种不同的风机，它们的尺寸、高度、重量，风机叶片长度都不尽相同。不过机器人可以进行远程自动遥感，实时跟踪，为每个叶片拍照。同时预测运维的时间和成本，用大数据分析出最佳的解决方案。
可见，机器视觉正在逐步深入到各行各业的场景中。正如人的眼睛一样，机器视觉就是人工智能时代机器的眼睛，其重要性不言而喻。毫不夸张地讲，在任何一个行业，我们都可以发挥技术的价值撬动潜力，更好的保证数字化技术得到广泛应用，另外在零售、自动驾驶、远程医疗等各个领域，计算机视觉都是大有可为的，甚至带来颠覆行业的改变。