计算机视觉市场前景范文第1篇

我国动漫产业正处于刚起步的阶段，基础相对薄弱，创新元素不足，一定程度上限制了动漫产业的发展。计算机技术运用，有效完善了动漫设计，通过对图像的处理以及三维场景的营造，给人们带来了更强烈的视觉冲击和真实感受，对我国动漫事业的发展起到了重要作用。

1动漫产业的发展现状及前景

1.1发展现状

我国动漫产业起步较晚，在动漫产业人才和动漫计算机技术方面都较为缺乏。为了推动动漫产业发展，我国政府已经出台了多项产业政策，动漫企业不断增加，消费者也在与日俱增。但是现阶段动漫产业发展中还存在着一些不足之处，例如动漫产业的低年龄误区，一些动漫将消费者群体定位成低龄儿童，忽略了青少年和成人群体，失去了一部分的市场。再加上国内原创动漫并不充足，缺乏创意、品牌意识和创新型人才，导致国内动漫产业的竞争力下降。

1.2动漫产业发展前景

随着我国计算机技术的不断发展，动漫产业也出现了一定的转变，三维动画、FLASH动画等动漫形式相继出现，以动漫、游戏、卡通等为代表的动漫产业日趋繁荣，迎来了新的局面，在全球经济的增长中，发挥着越来越大的作用，并成为了与软件开发产业比肩的重要支柱产业。我国的动漫产业市场前景光明，国内的动漫产业基地也开始逐渐形成，动漫产业市场竞争日益激烈。各动漫产业基地逐步形成了集产学研于一体的产业链。同时负责动漫衍生产品开发、动漫制作、动漫发行等。

2计算机技术在动漫产业的运用

计算机技术主要包括系统的机构技术、管理技术、维护技术和应用技术。计算机技术主要用于动漫的绘图、后期处理等。现阶段的计算机技术已经实现了3D化，通过三维设计，能够使动漫效果更具流畅性和舒适性，有效丰富的视觉信息，为观众提供更为优质的图像。基于虚拟现实技术，将三维用户的感官现实化。观众能够通过三维画面，实现与虚拟世界的交互，例如手语交流等。使观众能够真实地感受到动漫世界中的多种元素。传统动漫的画面缺乏真实性，现代计算机技术能够利用动力学，使画面的视觉效果更加真实，画质更加完美，通过图形处理系统，提升动漫画面的效果，并利用建模软件构建动画元素，如3Dmax软件，由于其强大的操作性能，能够使动漫中的元素更加协调完美，因此被广泛运用于动漫制作中。随着计算机技术的不断进步和绘画软件的不断增多，动漫产业工作人员应加强对计算机操作的熟练度，并能够利用计算机技术进行动漫的绘画制作，加强对计算机技术的研究。动漫企业也应提升员工对计算机技术的重视程度和运用能力，推动动漫产业的进一步发展。

3计算机技术对动漫产业创新性的推动

动漫产业的创新离不开计算机技术的运用，计算机计数对动漫创新具有重要的推动作用，可从两个层面加以理解：

①基于计算机技术平台可构建虚拟现实技术，而虚拟现实技术的进步则对动漫产业的创新提供了强有力的技术支持，是推动动漫产业创新性发展的重要动力，以计算机为基础的虚拟现实技术充分将新兴技术与艺术融为一体，为艺术创作提供了新的途径，尤其是三维技术的创新性，为动漫的发展开创了前所未有的局面，通过对现实的虚拟来构建仿真图像，创作出身临其境的动画效果，增强了视觉冲击力，使动画场景变得更为真切和自然，如在图像上，借助计算机技术可实现动漫设计的3D化，使动画图像变得更为优质、流畅，画面更具真实性，其涉及到的仿真计数和计算机图像计数均属于动漫设计领域的前沿技术，为动漫产业的创新性发展奠定了良好的基础。

②基于虚拟现实计数可实现动漫设计及相关产业的创新性发展，该计数融合了计算机多种先进计数，为动画设计及其创新性发展提供了原动力，尤其是三维技术的广泛应用更是引领了动漫产业的发展潮流，无论是从动画场景设计还是动漫市场定位方面来考虑，动漫发展的基本面均已经形成，随着相关设计平台的成熟，动漫创新性发展将成为现实。

4结论

计算机视觉市场前景范文第2篇

国内人工智能产业链解构

基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的人工智能应用进行重点解构。

人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。

对于许多中小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而 IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为 SaaS 和 IaaS 中间服务的 PaaS 则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。

人工智能技术平台

与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学习、语言和图像理解和遗传编程等。

机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的标签样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA 测序等。

模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。

人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。

而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。

人工智能应用

人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。

（1）计算机视觉在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向

图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。

人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于 Face++ 和FaceID 这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。

而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和 Video++ 等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。

（2）语音/语义识别

语音识别的关键基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。

在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在 95% 左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小 i 机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被 Google 投资的出门问问的软硬件服务。

（3）智能机器人

由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec 这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近 300 家。

（4）智能家居

与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态. 而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。

值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。

（5）智能医疗

目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、和技创等企业为代表。

在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。

综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。

未来国内人工智能行业发展的五大趋势

（1）机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发

根据 Venture Scanner 的统计，截至 2015 年 9 月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。

自 2009 年以来，人工智能已经吸引了超过 170 亿美元的投资。过去四年间，人工智能领域的民间投资以平均每年 62% 的增长速率增加，这一速率预计还会持续下去。而在 2015 年，全球人工智能领域的投资占到了年度总投资的 5%，尽管高于 2013 年的2% ，但相比其他竞争领域仍处于落后位置。

目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉（研发类）、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。

（2）专用领域的智能化仍是发展核心

基于 GPU（图形处理器）计算速度（每半年性能增加一倍）和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来 20 年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。

通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近 10 年内迎来突破性发展。可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。

（3）产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争

随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。

在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。

在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和 broadlink 为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface 和优必选这类的差异化应用提供商。

总的来说，由通用领域向专业领域的进化离不开产业链条各核心环节企业的相互配合，专用领域的竞争尽管存在，但各分工层级间的协作互通已成为多数企业的共识。

（4）系统级开源将成为常态

任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook 和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。

需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。

（5）算法突破将拉开竞争差距

作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以 Google 为例，Google 旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过 200 次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。

在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。

但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。

总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和GPU 并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。

虽然专用化领域的场景应用仍是目前研发和投资的核心，但随着技术、数据的积累演化以及超算平台的应用，由专用化领域的场景应用向语音、视觉等领域的通用化解决方案应该在未来 20 年内成为发展的主流。

计算机视觉市场前景范文第3篇

关键词：建筑动画；数字技术；表现技法；影响

0 绪论

随着信息技术的发展，建筑呈现出新的发展趋势――建筑动画。建筑动画是指“用电脑三维动画的方式对建筑及周围环境进行动态表现的过程”。建筑动画在我国出现还只有十几年的时间，是一种非常年轻的建筑表现类型，但因其具有数字技术优势，故发展非常迅速，且日趋成熟。

1 建筑动画产生的时代背景

20世纪90年代，我国经济开始进入快速发展时期，建筑设计市场空前扩大，追求高效率成为必然。数字化技术（计算机或电脑）开始影响我们的生活，并进入到设计行业。传统手绘面临困境与挑战，其因技法繁复、效率低、不便复制备份而落后于时代，远不能满足市场发展需要。电脑设计与表现开始受到人们的青睐，手绘逐渐变成了一种基础训练而退出主流市场，从此，开始了所谓的电脑表现时代。

21世纪初，随着数字技术的高速发展，尤其是网络信息技术的全面普及，数字动画――“CG”很快应用到设计行业，建筑动画就此产生。建筑动画采用动画虚拟数码技术结合电影的表现手法，根据建筑、园林、室内等平面规划图纸，将建筑外观、室内环境、生活场景与自然现象等未建成的场景进行虚拟演绎展示，让人们直观动态地了解设计构想，并可以以任意角度浏览。

2 建筑动画的特点与优势

建筑动画其实是基于电脑效果图发展而来，但完全不同于普通意义上的“电脑效果图”，它有自己鲜明的特点与优势。

2.1 数字化程度更高

建筑动画技术综合性强，融合了许多学科与技术，如建筑、软件、场景设计、艺术（美术与配音）、脚本编辑与视频剪辑等。前期建模一般用3DSmax，后期合成用AE或者fusion，视频剪辑用vegas或者Adobe Premiere Pro，用Nuke合成。期中，各软件之间要进行复杂数据（模型、图形、图像、声音等）的交换与链接，才能形成完整的视频文件。

2.2 视觉冲击更强

早期的电脑效果图以其逼真的光影、质感与空间感而备受人们的喜爱，但建筑动画所带来的视觉效果是前所未有的。其空间次序与整体环境均处于动态浏览状态，镜头的设置让其具有强烈的画面视觉冲击力，人们可以从任意角度观看自己想看的任意空间环境（全景与细部），享受电影一般的视觉效果。

3 建筑动画对表现技法的影响

3.1 技术影响

以往的电脑效果图尽管也是利用数字技术，但涉及的软件不多（CAD、3DS MAX、PS），设计师个体可以独立完成一件作品，另外，电脑效果图的视点与画面受限（一个画面一个视点），不能满足人们随心所欲（任意角度、任意空间、任意时间、全方位）的要求。而建筑动画完全可以达到此要求。建筑动画的技术核心是动态虚拟（包括城市景观虚拟动画、室内设计虚拟动画、施工过程虚拟动画、道路交通虚拟 动画、旅游景区虚拟动画、物理环境虚拟动画等），建筑动画集声、光、色于一体，其涉及的软件众多复杂，技术含量与要求很高，往往需要多位设计师分工协作才能完成一件作品，其对技术的影响是深远的。

3.2 感官影响

在建筑动画中利用电脑随意可调的镜头，进行鸟瞰、俯视、穿梭、长距离等任意游览，提升建筑物的气势。这种视觉上的冲击力是无与伦比的，彻底改变了视觉受限与画面静止单一的困境。由传统的单一图形画面走向多帧画面，由单一视觉到多视觉全景浏览模式，自由灵活，可以随心所欲从全局到局部展现。传统单帧效果图因画面静止，空间形体的其他部分不可见，只能借助观者的想象，造成效果图与实际空间视觉效果差异很大。建筑动画集图像、视频与音频于一体，图文结合，动静相宜，其感观享受前所未有，虚拟真实感极强。

3.3 行业影响

因市场发展的需要，建筑动画应运而生，其对建筑表现与设计行业影响巨大。当前，在大型建筑设计投标项目中，建筑动画已成为不可或缺的角色，无论甲方与乙方均热衷于通过建筑动画来评判和展示设计项目。这样造成了建筑动画人才炙手可热，市场需求旺盛，人才紧缺。建筑动画改变了行业人才结构，传统手绘与电脑效果图设计师面临压力。同时，相关学校的人才培养也面临新的挑战与机遇。

3.4 人才培养模式的影响

市场急需合格的建筑动画人才，传统手绘与单纯的电脑效果图人才已不能适应市场需要。建筑动画要求设计师必须具备综合知识与素质（动画、多媒体、编辑、美术、建筑、脚本语言等），这对高校人才培养提出了更高更新的要求。学校应抓住机遇，制定对策，进行教学改革，加快建筑动画人才培养。当前，我国很多高校开办动画（或新媒体）专业，但更多定位为影视动画、短片或漫画插图，他们的就业一直处于困境（多次被亮“红牌”警示），如能让他们加强建筑知识方面的学习进入建筑动画行业，应该是一种不错的选择。

4 建筑动画的发展误区与困境

建筑动画虽然受到建筑设计市场青睐，但其热度背后却面临一些困境与发展误区，值得正视。

4.1 过分追求视觉形式感与意境美

在许多大型的建筑（包括景观规划）招投标项目中，投标方常把建筑动画做得绚丽动人，美轮美奂，过分追求建筑环境的形式感与意境美，尤其是房地产项目展示视频更是如此。而建筑设计的本质（功能）却退居其次，让建筑本身变得无足轻重，从而陷入本末倒置的误区。现有许多竣工的建筑与景观规划项目，因实景感觉与先前动画虚拟意境之宣传大不相同，而令人有受骗之感。

4.2 投资较大、难以学习、普及困难

建筑动画涉及的软件较多，学习起来比较难，而且对计算机硬件要求很高，投资较大。如要建立一个建筑动画工作室，单设备投入就得几十万，这是普通设计师与在校学生无法承受的，比传统手绘与普通电脑效果图的设备投资要多得多，因此建筑动画要普及也比较困难。另外，建筑动画对从业人员的综合素质要求很高，必须有熟练的计算机操作能力、各种应用软件的驾驭能力、艺术素养与创意能力、建筑设计与项目理解能力等，正是这些要求才造成现阶段建筑动画设计人才紧缺。

5 结语

建筑动画将成为21世纪建筑表现的潮流与趋势。建筑动画所带来的视觉效果让人着迷，但其本身也存在一些问题与不足，其发展也有一些误区，有必要对其正确而理性看待，不能因为建筑动画而否定摒弃传统表现技法，应正确处理手绘、电脑效果图与建筑动画的关系。手绘是基础，是培养艺术素养与创意能力的途径。电脑效果图是静态画面的展示，有利于人们仔细观看与评价。建筑动画能展示设计过程，其完整性不言而喻，三者相辅相成、循序渐进、各具特色。

计算机视觉市场前景范文第4篇

虚拟现实技术(Virtual Reality，简称VR)是利用计算机技术产生的一种人为虚拟的环境，这种环境可以通过视觉甚至听觉、触觉来感知，用户通过自己的视点直接地、多角度地对环境进行观察、发生“交互” 作用，使人和计算机很好地“融为一体”，给人一种“身临其境”的感觉。这种技术运用在园林景观设计上，能使我们更加直观地面对设计对象，并且形成交互式的交流。

1 虚拟现实技术简介

虚拟现实技术这一名词是由美国VPL公司创建人拉尼尔（Jargon Lanier）在20世纪80年代初提出的，也称灵境技术或人工环境。作为一项尖端科技，虚拟现实集成了计算机图形技术、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术、网络并行处理等技术的最新发展成果，是一种由计算机生成的高技术模拟系统，它最早源于美国军方的作战模拟系统，90年代初逐渐为各界所关注，并且在商业领域得到了进一步的发展。

但是在近20年的发展过程中，VR技术由于受到计算机软硬件性能、成本和技术难度等方面的制约，在实际应用上还不够广泛。

近几年，信息产业的急速发展使一般民用计算机的性能突飞猛进、价格不断下降，VR技术在各行业的广泛应用成为可能。

2 虚拟现实技术在园林造景上的应用

2.1 园林造景中运用虚拟现实技术的意义

园林造景对于环境变化的前瞻性和周围景物的关联性要求很高，因此在动工之前就必须对完工之后的环境有一个明确的、清晰的概念。通常情况下，设计者会通过沙盘、三维效果图、漫游动画等方式来展示设计效果，供决策者、设计者、工程人员以及公众来理解和感受。以上的传统展示方式都各有其不同的优缺点，但有一个缺点是共同的，即不能以人的视点深入其中，得到全方位的观察设计效果，而运用VR技术则可以很好地做到这一点。使用VR技术后，决策者、设计者、工程人员以及公众可从任意角度，实时互动真实地看到设计效果，身临其境地掌握周围环境和理解设计师的设计意图。这是传统手段所不能达到的。

2.2 园林造景中运用虚拟现实技术存在的瓶颈

计算机创建的三维模型（Model）是由面（Face）组成的，模型的形体越复杂，所用的面也会越多，对计算机的运算速度要求也就越高。就目前相关设计领域来说，VR技术在城市规划及建筑设计方面的应用相对较成熟，这主要是因为建筑多由规则的形体构成，在计算机的模型中所用的面相对较少，实现VR较为容易。而园林景观中常用的设计要素，如植物、变化的地形、水体等都是不规则的形体，用计算机的模型表示会非常复杂，像一棵树本身就有成千上万片树叶，做成模型后所用到的面能达到百万的数量级，这对于现阶段的一般民用计算机来说，实现流畅的VR效果是不可能的。因此VR技术在园林造景中的应用研究仍处于起步阶段。

2.3 目前所能采取的应对方法

目前计算机的速度不能满足完全建模情况下园林景观的虚拟现实，所以只能使用贴图(MAP)的方式来模拟其中的植物。使用一张处理好的树木照片，就能在VR中用1个面来表现一棵树，虽然在真实度方面会有一定的损失，但相对于完全建模所需的上百万个面来说，这种损失是值得的。

3 园林造景中虚拟现实技术的实现方法

3.1 虚拟现实技术的选择

经过多年的发展，虚拟现实技术的实现也派生出多种不同的方法，现在较为流行的有JAVA3D、CUTE3D、VRML等多种实现方法，它们也各有其不同的优缺点。而对于大型场景的模拟，VRML较为适合。

VRML（Virtual Reality Modeling Language）是一个用于三维造型和渲染的图形描述语言。用VRML我们可以创造一个能进入、能参与的虚拟世界。VRML2.0的新标准被广泛地用于Internet上创建虚拟三维空间，可以随意创建任何虚拟的物体，像建筑物、城市、山脉、飞船、星体等对象，也可以在虚拟空间中添加声音、动画，使之更加生动，更接近真实[1]。同时，VRML程序所占的磁盘空间非常小，便于网络间的相互传输。

VRML本质上是一个网络语言，像HTML一样，需要通过编写程序代码来实现，这一点也是虚拟现实技术难以普及的一个门槛。但目前一些常用的三维图形制作软件，如3DSMAX、MAYA等都对VRML提供了一定的支持。

对于园林设计师来说，3DSMAX是较为常用的建模软件，而3DSMAX对VRML又有较好的支持，它不仅支持VRML程序的输出，同时还可以在VRML程序中通过选择摄像机在三维场景中进行导航设置，在场景中指定活动控件和感应器，丰富了实时浏览的内容。因此对于熟悉3DSMAX的园林设计师来说，VRML是一个很好的选择。

3.2 软硬件要求

3.2.1 硬件要求

基于INTEL P4或AMD ATHLON系列的CPU、256M以上内存、具备32M以上显存的显卡是现在设计师普遍使用的计算机配置，能满足VRML运行的需求。

3.2.2 软件要求

建模软件使用3DSMAX，贴图处理使用Photoshop，浏览虚拟场景使用IE浏览器+VRML的IE插件。

3.3 基本流程

3.3.1在3DSMAX中建立三维场景

首先按照设计方案制作出场景中各要素的模型，并赋上相应的材质贴图，然后加上能照亮整个场景的灯光，最后根据设定的视域和视高来确定自由摄像机（Free camera）的镜头类型和位置。

可见，建立虚拟现实环境的场景与制作电脑渲染图场景的过程基本一致，但侧重点有所不同，后者需要的是静态图像的渲染效果，而前者则更关注实时浏览的流畅感和空间感，因此在创建虚拟现实场景时应做到下面几点：

(1)在满足视觉要求的前提下，尽量减少模型的面数。模型创建完后使用3DSMAX中的优化修改器（Optimize）进行优化，能最大限度的减少模型面数。

(2)使用关联复制（InstancesCopy）。Instance是对象的关联复制，当改变任何一个关联复制品的时候，所有其他的复制品都会改变。在建立虚拟场景时，关联复制是非常有用的，当使用关联复制的时候，组成关联复制的对象的面的设置只在VRML中定义一次。这样可以使用多次同样的几何图形，但不增加文件的下载时间。

(3)对于一些非主要物体，不要过于苛求细节，尽可能使用“模拟的”几何体。比如周围的建筑可直接采用“几何体+贴图”（box+maps）的方式制作（图1）。

(4)场景中所使用的贴图不需要很精细，最好全用jpg格式压缩，并缩小尺寸，这样能节省大量的下载时间。

(5)所有使用到的贴图必须全部放在一个目录中，因为VRML只能搜索一个指定的贴图目录。

(6)使用灯光。光线是场景视觉信息与视觉造型的基础，没有光线便无法体现物体的形状、质感和透视关系，这一点和做电脑渲染图是一样的。但在VRML中不能使用诸如全

局光、反射光、折射光、阴影等光线效果，只能通过普通灯光的布光技巧来弥补。另外，要保证场景中任何一个角落都能被灯光照亮，因为最终浏览虚拟现实场景时，任何一个角落都有可能被浏览到。

(7)使用摄像机。VR场景的浏览是通过摄像机来进行的，在3DSMAX中创建自由摄像机（Free camera）来确定视域和视高，不同的视域和视高在实时浏览时能给人以不同的感受。在3DSMAX场景中建立的不同摄像机将会由VRML浏览器列出，可以供用户在VR场景中进行选择性的导航。即使是在浏览器中导航非常缓慢的大环境，也可以通过对一系列的摄像机视图进行切换来快速选择性的浏览。使用建立的摄像机，展示最佳场景，也就是展示具有不寻常的透视效果，或是展示场景中花费了大量功夫才创建的精细部分的特写，如果把它留给客户去自由导航场景，就无法控制客户能看到什么效果了。当然，也可以只通过一个摄像机导航，让客户可以自由在VRML场景中游览而且无拘无束。 3.3.2 虚拟场景中植物、地形等不规则要素的制作

（1）植物：3DSMAX的透明贴图（Opacity）是VRML所不支持的，所以不能使用常规的方法制作植物。应该先用图形处理软件（如PHOTOSHOP）将树木照片处理成无背景的GIF格式（可支持网络上的透明背景），然后直接作为贴图赋予一个平面（Plan）。尽管看起来不是很真实，但与给植物建造模型细节所付出的代价相比要小得多。（图1）

VRML场景的浏览是实时互动的，所以仅使用一个面的树木是不能满足多角度观察的。提供两种方法来解决这个问题：一是用关联复制将树木平面复制一份，然后互相十字交叉，这样不管在什么角度都能看到完整的树，但这种情况仅适用于左右对称的植物；第二个方法是使用摄像机对齐技术，使树木的正面始终面对摄像机，但这种方法通过3DSMAX不能直接实现，必须手动修改VRML代码来实现，这就需要一定的编程基础。

（2）地形：使用3DSMAX中的位移（displace）修改器制作。位移修改器通过对三维物体施加一个灰度图，使三维物体对应图上亮的地方产生凸起，而亮度的不同会导致凸起的程度不同。因此我们可以将设计的地形用Photoshop处理成一张灰度图（图2），然后在3DSMAX中作为位移修改器的贴图施加到一个平面上，就可以得到我们想要的地形了（图3）。

3.3.3 为场景创建互动效果

VR技术中最令人激动的就是场景的互动性，用3DSMAX可以方便地创建出互动效果，在“创建/帮助物体（Creat/Helpers）”面板下的下拉列表框中选“VRML2.0”，出现一个工具面板，面板上列出了12个VRML辅助工具。其中可用于场景互动的有“锚（Anchor）” 、“触动感应器（TouchSensor）”和“范围感应器（ProxSensor）”3个感应器工具。Anchor是锚触发器，当点击设置了此触发器的物体时，可以使场景切换到另一个预先指定的URL链接（类似网页文档的超级链接），或是与场景中的指定的另一个摄像机链接，类似电影中的镜头切换；TouchSensor是一个触动感应器，当在场景中用鼠标点击一个指定物体时就会引发一个预定义的动作；ProxSensor则是一个范围感应器，只要接近一个指定物体时也会引发一个预定义的动作。使用它们就能创建出互动的场景。比如走到一扇门前，门会自动打开；按动按钮，喷泉就会喷出水花，等等。

3.3.4 输出VRML文件

在3DSMAX中使用“file”菜单下的“export…”，将导出的格式选为“VRML2.0(＊.WRL)”，文件存放的路径应和贴图一致，然后注意在弹出的对话框中设置“Bitmap URL Prefix”，将图片路径设置正确。

3.3.5 虚拟现实的浏览

浏览虚拟现实的最佳方式是通过头盔式显示器或三维眼镜来感受，但成本较高，故不在本文讨论范围。一种廉价的实现方法就是直接通过WINDOWS操作系统中的IE浏览器来浏览，首先需要安装专用的VRML浏览器插件，如CORTVRML、CosmoWorlds等都是较为常用的。安装完成后，直接运行做好的VRML文件就能在浏览器中浏览了。在浏览器中通过鼠标或键盘控制漫游的方向，如同身临其境。

计算机视觉市场前景范文第5篇

近日，国内创业公司商汤科技宣布获得4.1亿美元B轮融资，这是截至目前为止全球范围内人工智能领域单轮最高融资。至此，这家成立仅三年的公司累计融资额达4.5亿美元，估值超过15亿美元，成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业。当前，人工智能发展势头良好，技术和产品研发能力大幅提升，市场空间逐步拓展，社会关注与投资力度持续加大，技术创新驱动的人工智能企业正成为资本青睐的热点。

一、商汤融资背景分析

人工智能迎来估值猛涨期。自2014年起，人工智能领域一直都是全球投资热点。近年来，技术与产品的迅速成长带动国内创业热情高q，也引发了资本的高度关注。据统计，截至2017年5月31日，我国人工智能类创业公司已超过650家，产业规模较2016年同期增长达到51.2%，投融资事件超过430起，融资总额达340亿元。科技巨头加大在人工智能领域的布局，投资案例不断涌现。同时，社会资本竞相追逐人工智能领域的优质项目，整体行业获投率偏高，超过一半的人工智能公司成立时间在两年之内，可见资本市场对人工智能产业发展的信心。

计算机视觉领域成为热点聚焦。在大数据、深度学习等新技术推动下，以计算机视觉和语音识别为代表的感知智能正呈现出高速演进态势。目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，并在安防、汽车、金融等领域取得了显著的应用成效。在安防领域，智能技术如人脸识别、图形识别应用场景众多，如车牌识别、车辆视觉特征识别、被动人像卡口、身份证比对等应用。在汽车领域，围绕智能驾驶汽车人工智能在环境感知、路径规划与决策等关键环节均有所应用和体现，在该领域百度、乐视等企业已开展卓有成效的实践。广泛的商业化渠道和技术基础推动计算机视觉成为创投热门领域，据数据显示，中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司。2016年，人脸识别服务开发商旷视科技完成至少1亿美元融资，估值超过20亿美元，专注图像识别的图普科技获得千万美元A轮融资。

商汤科技技术实力领先，发展潜力巨大。商汤科技主攻人脸识别、视频监控识别算法、增强现实、文字识别、自动驾驶识别算法和医疗影像识别算法等技术，基础研究实力强大，高质量专利数量、专业学术数量均保持全国领先水平。在2015年ImageNet大规模视觉识别竞赛中，商汤科技获得视频识别冠军，次年在该竞赛中，商汤科技凭借原创深度神经网络平台，获得3个项目的冠军。商汤科技主要业务范围是将计算机视觉技术赋能给安防、金融、机器人、政府大数据分析以及虚拟增强现实等行业。

二、由商汤融资带来的两点思考