一项技术从实验室到商业化场景之间，往往存在巨大的鸿沟。

尽管计算机视觉在解决某些领域问题的时候已经逐渐成熟，甚至效率可以超过人类，但在更多领域问题上却无法达到很高的精度。

无论是自动驾驶，还是工业检测，要求的精度是非常高的，但现阶段计算机视技术还达不到行业实践所需要的精度，从而在一定程度上阻碍了技术推广和商业化落地。

此外，计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期来达到应用领域所要求的精度。如何降低算法的开发时间和成本，也成为计算机视觉商业化的一大鸿沟。

值得注意的是，计算机视觉是由一个庞大且复杂的系统组成，里面涵盖了多种硬件。随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备，对计算机视觉算法进行持续的设计与开发，也是一大技术挑战。

当计算机视觉持续渗透到各个场景，如何保证设备的有效使用也成为实际落地之后的问题。

其中，“用户体验”就成为决定高频次使用的重要因素，一方面要过硬的产品质量，另一方面要真正触及用户实际作业痛点，这就要求计算机视觉服务商能够充分深入行业，找到合适的切入点来落地技术。

而如何兼顾技术研发与商业落地的平衡，对于任何科技企业而言，从来都不是一道简单的选择题。

计算机视觉领域，从某种层面来看，应用范围比较宏观，也正因如此，视觉之战早就在全球的各个角落打响。

首先，在整个视觉领域，海外的入局时间与速度都不可置否。

《2017年-2024年全球计算机视觉市场行为分析和预测》显示，英伟达、英特尔、高通、苹果、谷歌等多家海外巨头，被列入全球计算机视觉市场的主要参与者。

这其中，我国企业的身影寥寥无几。

其次，在以工业为主的机器视觉，目前全球机器视觉产品的高端市场仍然被美、德、日品牌占据，比如美国康耐视、国家仪器，德国巴斯勒、伊斯拉视像，日本基恩士、欧姆龙……其中，光康耐视和基恩士就垄断了近50%的全球市场份额。

反观国内，视觉资本下半场终于开始青睐工业板块，热烈而又略显空白的市场背景是最好的解释之一。

事实上，我国计算机视觉技术姗姗来迟，目前比较能拿得出手的是人脸识别。

根据国际调研机构GenMarketInsight发布的《2018年全球人脸识别设备市场研究报告》，2023年，中国将占全球面部识别市场份额的45%。

美国国家标准与技术研究院对全球人脸识别算法测试结果显示，排名前11名的企业，只有两家来自美国，剩下来自中国、俄罗斯和立陶宛，其中中国企业包揽了前五名。

可以看到，在视觉商业化上，我国缺少了一定的领域基因。

一个很明显的趋势是，海外的视觉赛道早已成批企业化，我国依旧是学术大于技术落地，比如美国企业参与支持的相关论文数量就是官方的七倍。

不过比较欣慰的是，我国的视觉技术正在逐渐从“纸上谈兵”走入现实，走入资本。当然，如果泡沫再少一点，局面肯定会更加明朗。

（来源：亿欧）