AI视觉行业应用领域有哪些？

这个我知道，答案都来自报告《智能视觉行业应用快车道：端边云协同的AI视觉产业研究报告》，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。

1.安防领域

算力向边缘侧、端侧前移趋势明显，减少后端处理压力

公安交通作为AI视觉应用于安防领域的重要支柱赛道，兴起初期为大范围的新建市场，重点为端侧与中心侧的AI相关基础 设施建设；现阶段建设方向转变为智能化视频监控升级，一种是对原本不智能的系统进行智能化升级，另一种是对已有的 前端智能化视频监控系统进行事前预警、判断、处理的升级改造。边缘侧作为建设重点契合向综合化、网格化管理模式转 变的需求，将分担中心侧的算力，将事前告警、分析能力等前移。此外在智慧社区及老旧小区改造的推动下，社区楼宇领 域的智能视频监控系统铺设正进入加速阶段，但单个项目对后端系统的需求不大，主要依靠端侧AI相机进行处理。

2.零售领域

AI视觉集中于对商品及消费者进行识别分析

零售场景中AI视觉技术应用主要包括商品识别分析和消费者行为洞察。前者主要体现在电商以图搜图、货架陈列分析、自 助结算/称重等环节。通过图像识别及分析技术理解货品在零售场景中的状态，助力精准营销及提高门店运营管理效率； 后者则是通过人脸识别、人体特征识别等技术获得消费者购买行为数据，实现对消费者的行为洞察。在此融合基础上，可 对门店经营情况、消费者游逛行为等进行数据量化，服务于精准营销、智能化运营、门店管理等智慧零售应用，助力零售 企业降低人工成本、优化运营效率、提升消费者购物体验、塑造新兴业态等。对于实体零售企业，端边云协同的部署模式 可以保证自助结算、防盗损、门店运营管理等对实时性及数据保密的要求；而自助称重、自助结算、无人零售货柜等对数 据及算力要求较低的应用场景，近端侧解决方案具有低成本、灵活部署、易运维等优势。

3.工业领域

端侧数据采集，边缘侧实时性决策，云端AI训练

AI视觉在检测方面由于适宜处理易混淆的问题、能够直接判别缺陷如何处理，覆盖了传统工业机器视觉的功能盲区，尤其 在3D尺寸及缺陷监测任务中表现出明显优势；且通过3D视觉传感器等，可使工业相机具备深度学习检测能力，无需再配 备工业计算机，具有更高效率、开发简易、硬件投资节约等优点。基于以上优势，AI视觉可以完成工业智能运维中的外观 异常检测、仪表示数异常检测，帮助实现预测性维护和智能运维；也可以独立应用于生产环节的质量质检、产品和组件装 配检查等。具体部署层面，AI视觉技术可与激光设备、图像读码器等现场工业装备或工业相机、镜头等机器视觉系统集成 应用，亦可通过工业互联网平台实现端边云一体化应用。端边云协同部署方案可以有效实现在线获取数据、在线调试，快 速实现模型的迭代优化、实时下发至端侧实时应用，提升运维人员的AI模型迭代效率的同时保证低时延、缓解通信链路带 宽压力等要求。

4.机器人领域

3D视觉赋予机器人“视力”，边缘计算确保响应速度

近年来，AI视觉技术与机器人的“联姻” 如火如荼。视觉SLAM导航技术在复杂应用场景更具灵活性，并且设备投资和维 护成本较激光SLAM技术有明显优势。以AGV搬运机器人为例，其可通过视觉自动导引技术对行驶区域环境进行图像识别， 实现智能行驶、物体识别等动作，广泛应用在各大电商、物流、制造业仓储环境中。边缘计算实时处理技术可确保数据的 低延时处理响应，防止工作场所人员伤害且可实现数据不出场。类似的，也可应用于工厂智能化产线以降低对高成本精密 传感器的依赖，通过端侧图像数据本地化处理并实时传递给智能机械臂，引导机械臂运动路径及抓取动作等，用于无序分 拣与堆码、上下料及焊接等。5G与边缘计算技术发展为机器人产业带来爆发机会：低时延可协调多设备联动、提升智能 设备与业务系统间实时通信能力、云边协同可突破终端算力和存储限制等。

5.农业领域

为农业生产防损增效，提升端侧响应能力与数据安全隐私性

随着我国城镇化率的不断提升，农村人口日益短缺，劳动力成本迅速增加。国家正积极开展数字乡村建设，推进物联网、 人工智能、区块链等新一代信息技术与农业深度融合，以加快农业全产业链数字化转型。通过对畜牧管理、农作物管理、 渔业管理等领域的深度赋能，实现农业作业流程与生产效果的可视化呈现、全流程监管、动态数据分析、智能决策优化及 生产防损增效。端边云协同架构助力AI视觉解决方案可以在靠近端侧具备及时处理数据，并做出反馈的运算推理能力，有 效应对资产防盗、生产巡检等场景的及时化需求。另外，农业生产数据丰富，可反映农业厂商的生产工艺、SOP、核心竞 争力等敏感信息，靠近端侧的数据处理能力让农业数据的隐私安全性进一步得到了保障。