近几十年来，计算机视觉或人工智能系统像人类一样”“看”的能力一直是引起人们广泛关注和深入研究的主题。作为复制人类视觉框架的一种方法，计算机视觉领域的研究隐含了创建可以自动执行需要视觉认知的任务的机器。尽管如此，由于需要分析的多维信息从根本上更加值得注意，因此解释图片的方法比理解不同类型的二进制信息要更加困惑。这使得创建可以感知视觉信息的人工智能系统变得更加复杂。

计算机视觉软件正在改变着企业，使购物者的生活变得更加简单和迷人。作为一个领域，计算机视觉获得了很多曝光和大量的投资。北美计算机视觉编程市场的总投资为1.2亿美元，而中国市场则达到39亿美元。

牢记增长前景，采用不同技术的计算机视觉的进步或融合将主导2021年。

 1.与边缘计算集成

连接到互联网和云的机器可以从整个网络累积的信息中受益，并可以根据需要进行更改，从而优化系统的性能。但是，互联网连接和云通常不是保证。那就是边缘计算进入的地方。

边缘计算解决了网络可访问性和延迟问题。当前，无需考虑分析的后果，就可以将设备设置在网络连接糟糕或不存在的区域。此外，边缘计算可以抵消用于数据共享的云计算的利用和维护费用。

对于计算机视觉软件，这意味着可能会实时做出更好的响应，并将大量的知识转移到云中以进行进一步的分析。该组件对自动驾驶汽车特别有用。

 2.情感人工智能

Emotion AI利用CV技术分析照片和视频中的面部表情和眼睛发育情况，以期读取人的情感反应。一家位于伦敦的情绪人工智能初创公司记录了样本人群的面部表情，这些人群通过其PC或手机的摄像头观看特定促销。Realeyes在2019年筹集了1,240万美元的资金，以帮助AT＆T、Mars、Hershey's和可口可乐等大型品牌在面部表情图片上区分情感，然后再对每次促销进行关注，情感和情感评估。苹果还于2016年获得了Emotient、Facebook正在开发自己的产品。

 3.嵌入式视觉

嵌入式视觉将图像捕获和处理功能整合到单个设备中。这种计算机视觉创新发现了其进入众多现代应用程序的方式，这些应用程序包含需要检查服务的排列系统。此外，提供商甚至将嵌入式视觉集成到了无人驾驶飞机，智能手机和自动驾驶汽车中。

 4.混合现实：VR和AR升级

如今，任何VR或AR框架都可以建立生动的3D环境，但与消费者所处的真实环境几乎没有关系。大多数AR设备可以执行气候的基本输出（例如，Google ARCore可以识别水平表面以及光照条件的变化），VR框架可以通过头部跟踪，控制器等来识别客户的发展，但是他们的能力就此止步。

计算机视觉编程正在将VR和AR推进到下一阶段的发展中，该阶段被称为合并现实（MR）。它已经在市场上，但是，到2021年，这一阶段将有更多的发展。

 5.CV即服务（CVaaS）

CVaaS是一种托管在云中的软件即服务。它允许组织出租而不是构建计算机视觉平台。在云中运行计算机视觉为新客户带来了创新。在按需付费模式下按需访问算法和API，使创新既经济又可扩展。

在未来的几年中，CVaaS将成为业务自动化流程中至关重要的部分。此外，CV模型将逐渐在边缘运行，从而可以将它们嵌入数量更多的设备中。