当汽车遇到“计算机视觉”收藏

　　很多厂商都说要在 2020 年推出自动驾驶汽车，无论这些车的自动驾驶程度如何，都要依靠“计算机视觉”技术来实现　　计算机视觉 (Computer Vision，CV)，这是一门研究如何使机器” 看” 的科学，更进一步说就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和判别决策等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

　　作为一个科学学科，计算机视觉研究与其相关的理论和技术，试图建立能从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统比尔·盖茨说过：IT 界的下一次大事将是计算机视觉与深度学习的结合　　怎么才能让机器或智能汽车变得像人类一样聪明？。

　　首先要让它感受到这个世界，然后再对感受到的信息处理反馈从任天堂的 Wii 到微软的 Kinect，再到谷歌的 Project Tango，都是如此　　2014 年 2 月，谷歌已经成功为该项目研发出了一款 Android 手机原型机，配备了一系列摄像头、传感器和芯片，能实时为用户周围的环境进行 3D 建模。

另外还有微软的 Hololens 全息眼镜，从这些设备上，我们看到了计算机视觉技术的飞速发展

　　视频和图像之中包含了大量的数据，过去我们不知道怎么让机器来捕捉和利用这些数据但随着深度学习的发展，卷积神经网络的提出和运用，这些数据慢慢的能被机器解读到了这些进步为以后的汽车自动驾驶，打下了获得信息和处理信息的基础。

　　目前在研究计算机视觉技术的有很多公司，比如 SenseTime（商汤）、Cogtu（知图科技）、Deepglint（格灵深瞳）等　　商汤是做计算机学习和深度学习技术的典型公司，核心技术有人脸识别、图像识别、图像处理、智能监控。

　　此外就是格灵深瞳，这家公司的联合创始人赵勇，在刚刚闭幕的 2015 杭州云栖会议上提到：目前绝大多数自动驾驶技术非常昂贵，一辆自动驾驶汽车感知成本可能要上百万人民币，比汽车本身还贵在他展示的视频里，计算机视觉技术让每辆车都有自己的眼睛。

这套系统在汽车行驶的时候像人的眼睛一样能看懂交通标识，道路信息和各种不同的路况

　　计算机视觉技术除了在汽车上使用外，还可以在智能交通领域帮上忙在路口的红绿灯可以通过使用该技术，来判断所在道路交通流量，然后自动变灯，增加路口的通行能力　　从论文数量和创业公司数量就可以看出来，近两年计算机视觉发展速度很快。

但对于自动驾驶来说，目前仍面临诸多问题，比如对芯片的计算速度要求很高、高昂的成本等等计算机视觉可以让自动驾驶成为现实，但离普及的程度还有一段距离

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