2020年的图像识别技术，以精度和落地成为洞悉世界的眼睛
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，每一家世界级社交APP的每日图片上传量高达千万级。当图片以更直观、具象的表现方式超过繁琐而微妙的文字，成为传词达意的主要媒介后，图像识别迎来了全面的爆发。
图像识别技术是人工智能的一个重要领域，主要表现为机器通过学习能够识别出图像中的各种目标和对象。
图像识别的发展经历了三个阶段：
文字识别、数码图像识别、物体识别。
早在1950年初始，那时图像还处于像素级时代，信息大部分通过文字记载予以传播。图像识别通过识别字母、数字和符号，有效实现印刷文字及手写文字的捕捉，并实现了较为广泛的应用，如：报纸文字捕捉、广告词捕捉等等……
随后，图像识别进入到数码图像识别阶段，通过捕捉图片信息点以进行识别。当时，图片虽然带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了信息的检索效率。众所周知，文字可以通过关键词轻易找到所需内容并进行任意编辑，图片只有通过图像识别技术来进行所需的信息搜索。
再之后，图像识别技术进入了当下的物体识别阶段，识别的物体开始进入三维立体时代，结合了人工智能、深度学习等技术，开始被逐渐运用到各行各业中，并被赋予了强大的历史使命，
成为了当下最热门的技术之一。
图像识别技术通过娱乐手段和工具的身份来满足大众，我们能接触到的如线上以图搜图、图片的人脸匹配以及抓取图片特征点来进行图片标签生成等。在这个阶段，图像识别技术是人类视觉的一种强有力辅助和增强，我们可以通过搜索并Mark图片的重要信息；随手拍下的一件物品能够迅速和与之相关的各类信息链接在一起；将人脸识别作为一种可能的身份鉴定方法……丰富的应用方式，通过图像识别技术渗透到每一个人的行为习惯中。
当机器真正具备了视觉属性之后，将带领图像识别上升到另一个全新的高度。简单举例，像谷歌的无人驾驶汽车，其将从机器给予信息源，人类通过行动去实现最终的行为目的，发展到机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让人类得到完全解放。这将使得其定位从辅助走向代替。
人类将一部分视力外包给机器，就像当下人类已经把部分记忆外包给搜索引擎一样，将成为图像识别发展的澎湃动力。想象一下：人眼借助机器捕捉目标信息、机器和互联网直接对信息进行分析并返回结果。
图像识别技术发展至今，其发挥的作用日渐增长。在2020年，我们看到了越来越多图像识别技术的迭代与落地，其作为集合了“立体视觉”、“高速分析”、“数据交互”等众多技术融合为一体的典范，甚至于在某些应用场景，机器视觉比人类的生理视觉更具优势——更加准确、客观和稳定。
说到监控，脑海里逐渐出现传统模式——人站在电视墙前时刻保持高度警惕的画面，这种模式会因为人的疲劳、视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果。在图像识别技术和人工智能的加持下，计算机就是一个大脑，自行通过视频或者人脸进行分析判断，在问题出现的时候直接报警，实现了极高的准确率和极简的方法，通过不断的技术迭代愈加强大。
通过图像识别技术，在5G、人工智能的支持下，无人驾驶越来越成为大众的焦点。通过图像识别软件将使用传感器或道路输入数据通过算法生成驾驶指令，强大的计算能力可以在非常短的时间计算道路和障碍物，并将以远低于人类驾驶的错误率而实现真正的自动驾驶。
对于行业来说，图像识别带来的业态转型也愈演愈烈。细化到快消品、零售行业中，通过智能摄像头发挥图像识别技术的价值，一方面，为各大品牌方实现自身货架信息的监控和收集，实时了解到货架情况，并识别消费者行为，生成大量有用信息，传递到品牌方手中，并以此成为品牌决胜力体现；另一方面，优化传统业代手动处理模式，通过手机APP拍照即可完成货架监控，为品牌降本增收。
当然，还有更多的领域正在受惠于图像识别技术，如地图与地形配准、天气监控、军事、公安刑侦、现代生物医学、邮政、家庭服务等等，通过智能硬件——摄像头、智能机器人等，能够多方面的实现该技术落地，兼顾灵活性。
世界科技巨头纷纷布局图像识别和人工智能领域，机器正在逐步走向脱离人的辅助来实现智慧化发展进程。我们可以理解为，图像识别技术，正在让机器逐渐熟悉这个对它们来说本一无所知的世界，并最终代替我们完成更多的任务。
当越来越多的国内科技公司投入到图像识别技术以及人工智能技术之中，越来越广、越来越普及的应用领域将不时出现在热点头条中。
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