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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、银行、证券、金融、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投资战略规划分析报告》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。

我国救援机器人前景广阔

救援机器人前景广阔

近年来，伴随着人工智能、5G、北斗导航等技术的不断发展，我国救援机器人也是逐渐从概念走向了落地。截至目前，国内各类救援机器人研发工作已经基本取得一定成果，水下机器人、救援机器人等已经获得实际应用，此外消防、、矿用等救援机器人也已处于演习阶段，未来发展的前景十分广阔。

2017年，我国科技部在《“十三五”公共安全科技创新专项规划》中，明确提出将救援机器人作为重大科技装备进行自主研发，并给予大量红利支持和政策指导。在此背景下，国内救援机器人开始迎来研发应用的高峰期。在此期间，消防机器人和日渐落地消防队，同时救援机器人也在四川迎来实用。

除此以外，我国由北京理工大学、沈阳自动化研究所、西安科技大学等单位研制的矿用机器人也成功问世；由中广核集团牵头研制的救援机器人也成功验收；以及水下机器人也随着“潜龙号”系列的应用取得了不断发展。总而言之，在政策、需求等的不断支持下，我国各类救援机器人都获得了长足的发展。

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。