计算机视觉前沿技术

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇计算机视觉前沿技术范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

计算机视觉前沿技术范文第1篇

关键词：仿射不变矩；运动识别与跟踪；计算机视觉

中图分类号： TP391.4文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)19-4692-03

Animal Motion Detection based on Affine Invariant Moments

ZHANG Tian-jin

(School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610207, China)

Abstract: Due to its appealing simplicity in mathematics and versatility, the moment technique is widely used in many areas, such as computer vision and pattern recognition. Combining with the high operation speed of frame difference detection technology, the moving target detection algorithm, based on affine invariant moments and frame difference area, is proposed. Firstly, the algorithm picks up moving region by using the distance frame-difference method. Then it calculates the invariant moment characteristic quantities of the detected moving targets. At last, identification to these quantities will be achieved by neural network. Test results show that the method can detect moving targets without missing, overcome the weakness that the target would be undetectable when suddenly stop, and at the same time, the method improves the computational speed.

Key words: affine invariant moments; Animal motion detection; computer vision

运动目标的检测与跟踪是计算机视觉研究的基础任务和关键技术之一，已经有了多年的研究历史。它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等许多领域的前沿技术，在视频监控、视频会议、人机交互等领域有着广泛的应用。对于运动目标检测和跟踪的许多关键技术：例如目标检测、运动分析、遮挡处理、目标分类、图像稳定、图像信息融合等，国内外许多学者进行了大量的研究。基于模板匹配、基于光流场、基于神经网络、基于图像分割技术等运动目标检测方法已经被提出；基于灰度变化、基于特征、基于变换、基于可变模型的运动目标跟踪方法也日趋成熟;基于分层模型、基于水平集等遮挡处理方法也相继提出；同时也涌现出一批实际的运动检测和跟踪系统。

该文提出了一种基于隔帧差分区域结合仿射不变矩的运动目标检测方法，并且进行了试验。

1 动物的特征提取及不变矩

1.1 矩的概念

矩(Moments)是一种用来描述边界或区域形状的描述子，而不变矩(Invariant Moment)则是由基本的矩衍生而来。

矩(Ordinary Moments)：灰度分布为f(x,y)的图像其二维(i+i)

阶矩的定义如下：

(1)

中心矩表达式如下：

(2)

其中，

1.2 矩的平移、伸缩、旋转不变性

HU根据二阶和三阶中心矩的非线性组合，构成了7个不变矩表达式：

(3)

其中

1.3 仿射不变矩

现实情况下，动物的形体一般都存在仿射变形，为了对动物进行更好的运动识别及跟踪，故引用F． JAN 等人在HU 不变矩的基础提出的仿射不变距，以下出了仿射不变矩，以下是具有二阶和三阶中心距构成的仿射不变矩：

(4)

2 试验及结果分析

2.1 视频预处理

视觉系统在图像的生成和处理过程中, 由于各种干扰因素, 往往产生干扰, 形成噪声, 降低图像质量。因此, 在图像处理与分析之前, 需通过去噪处理改善图像质量。该文采用的是基于空间域的中值滤波，中值滤波器是一种常用的非线性平滑滤波器，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点邻域内各点的中值代换。设f(x，y)表示数字图像像素点(x，y)的灰度值，滤波窗口为A的中值滤波器可以定义为：

(x, y)=MDE{f(x, y)}(x,y)∈A (5)

当n为奇数时，n个数x1，x2，…，xn的中值就是按数值大小顺序处于中间的数；当n为偶数时，我们定义两个中间数平均值为中值。

2.2 运动区域的检测

本实验所选择的是大白鼠的运动视频，从而实现对大白鼠的运动检测及跟踪。为了提高检测速度及减少计算量， 该文采用隔帧差分法先检测包含运动目标的区域,具体的过程描述如下：

1) 视频序列图像在经过中值滤波预处理后，去掉了图像随机噪声, 再将彩色的视频帧图像进行灰度变换, 得到灰度图像;

2) 在经过灰度变换后的动态视频帧图像中，以间隔n帧选取三帧图像, 其中前一帧图像fi-n(x,y), 当前帧图像fi(x,y), 下一帧图像fi+n(x,y)。当n=1时, 就是传统连续帧差分计算, 当n=2时，为隔1帧差分，当n=3时，为隔2帧差分, 依次类推。隔帧的时间间隔选择取决于运动目标的速度和大小, 对快速运动或者大的物体, 需要选择较小的时间间隔; 对慢速运动或者弱小的物体, 需要选择较大的时间间隔; 本试验中因为白鼠运动较慢，故n取值较大。

3) 计算当前帧与前一帧的前向帧差图像 (x,y) 和下一帧与当前帧的后向帧差图像(x,y), 对隔帧差分后的图像进行阈值化处理, 得到隔帧差分后的二值图像。

4) 计算帧差图像 (x,y) 和 (x,y) 的交集得到运动目标的运动区域En(x,y)。

(6)

(7)

(8)

其中，T为图像二值化时的阈值。

隔帧差分的方法不仅能完整检测到大的目标,算法实现简单，程序设计复杂度低；对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好。

2.3 不变矩的计算

1) 令i、j分别为0、1、2, 根据式1求出其(i+j)阶几何矩m10, m01, m11, m20, m02, m30, m03, m12, m21。同时求得x=m10/m00, y=m01/m00 。

2) 根据式2求出其(i+j)阶中心矩u11,u20,u02,u30,u03,u21,u12。

3) 计算出仿射不变矩Φ1～Φ4。

2.4 不变矩特征匹配

在得到仿射不变矩的特征向量后，就进入分类识别的过程了。该文选取的是BP网络来实现分类识别。将Φ1～Φ4作为训练样本输入BP网络，当输出误差过大或大于指定的门限时就停止训练。具体的识别是通过分别计算模板的特征向量与每个待匹配区域特征向量的欧氏距离D，预先设定一个阈值R来确定二者的相似度，如果D

其中图1为该文试验所采用的原视频，图2为检测并且腐蚀掉尾巴之后的白鼠。

2.5 运动路线的跟踪

1) 通过膨胀腐蚀算法将白鼠的尾巴去掉，为了便于计算白鼠的几何中心点。

2) 计算老鼠的重心，取出当前帧老鼠的重心，以此重心周围的5×5个像素代表老鼠的重心，并将该重心染成红色。

图3为该文所采用的方法试验的最终结果。红色的线为白鼠的运动轨迹。

3 结论

该文结合隔帧差分的方法和仿射不变矩的优点, 提出了一种实时运动目标的检测方法。并且该文所提的运动目标检测与识别原理清晰, 不仅能较完整地检测出运动目标, 克服了对突然停止目标会出现检测检测不出来的弱点。同时试验结果表明：采用仿射不变矩方法来提取白鼠的特征是非常有效地，其特征提取算法又具有较强的抗噪优点，因此该算法获得了很高的识别率和运算速度。

参考文献：

[1] 刘进，张天序．图像不变矩的推广[J]. 计算机学报，2004,27(5):668-674.

[2] 范立南, 徐心和. 基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2004,25(8):738-741.

[3] 谢林海,刘相滨. 基于不变矩特征和神经网络的步态识别[J]. 微计算机信息, 2007,7(1):279-281.

[4] 张涛，费树岷，李晓东．基于GA-RBF神经网络及边界不变特征的车辆识别[J]. 智能系统学报，2009,4(3):278-282.

计算机视觉前沿技术范文第2篇

仅在一年前，被誉为“世纪之战”的李世石对战AlphaGo令人工智能（AI）进入公众视野。彼时，VR市场颓势已现，渐入谷底。AI概念的及时出现拯救了寥落许久的资本市场，凛冽的“资本寒冬”一度回暖。根据CBInsights的数据，2016年，全球人工智能领域的投资数量达到698笔，是2012年的近5倍。而在国内，BAT带头布局，创业项目四起，一时间全民AI，2016年也因此被称为“人工智能元年”。

潮水退去，才展现出行业的本来面目。“有一些泡沫，但没有‘’、O2O那会儿那么多。”创新工场技术副总裁、人工智能工程院副院长王咏刚告诉《21CBR》记者。

“扎实”、“踏实”是众多投资人谈及人工智能时提到的关键词。对创业者而言，技术的重大突破、庞大的用户市场以及多方政策的利好，似乎预示着人工智能的商业春天才刚刚开始。然而，要想站在下一波浪潮的潮头，成为这场堪比工业革命的时代获益者，既要比拼硬实力的突破，也依仗对行业的理解，二者缺一不可。在人工智能的商业化进程中，脆弱的科学家式创业将难以冲破重重阻碍。

李开复重仓

当下提及人工智能，不能不关联至创新工场。2016年，这家专注于Pre-A到C轮的早期投资机构重仓人工智能，投资相关领域创业公司超过30家。早年研究语音识别的创始人李开复身体力行，一举一动不离人工智能：演讲、出书、为投资公司站台、成立人工智能工程院。直到今年初，李开复公开表示：“能投的已经不多了。”

王咏刚告诉《21CBR》记者，人工智能尚处在行业发展的早期阶段，“我们看好整体的发展趋势，但现阶段项目的绝对数量是少的，找好项目相对来说也就困难一些。”对创新工场而言，好项目各有各的好，不投的项目归结起来则离不开三个方面：技术、团队和模式。

第一类是技术令人难以信服的概念炒作式项目。“开复就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接触的项目比较多。有的创业公司说得天花乱坠，实际技术上是做不到的。”对于技术本身的发展趋势、在哪个领域能够解决哪些问题，创新工场自信在国内VC界的判断是较为准确的。

其次，对于纯科学家团队创业，由于不具备足够的商务落地渠道，“我们也会非常谨慎。当然不排除有的科学家确实技术很好，我们就帮他做孵化”。至于商业模式，在当下的国内互联网企业中，阿里、腾讯纷纷成立人工智能实验室，百度索性称自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避开了巨头现有业务冲击，自身具备不可复制和可持续性的创业项目，成功几率自然更高。

元Z资本合伙人陈洪亮认为，在人工智能这一强技术领域，图像和语音是已被验证的两个赛道。过去10年间，得益于深度学习算法和GPU等计算设备的发展，计算机视觉技术快速落地金融、安防、医疗等B2B领域。相比之下，语音技术偏重在客服、车载、智能家居等消费端领域，背后也有赖于语音识别、声纹识别等工业级算法的日趋成熟，“未来在这两块，将会出来一批比较扎实的成果。”

2014年底创立的Rokid（若琪）是元Z资本在语音赛道的代表项目，从天使轮到B轮一路跟进。5月15日，Rokid旗下第二款产品、名为Pebble（月石）的智能音箱在天猫开售。用户运用语音指令可以操控音箱播放音乐、报告天气，甚至控制家中的照明、电视等智能家居设备。Pebble意在通过日复一日的“自我学习”，无限趋近用户的偏好习惯。

相比用智能家居APP开关灯，一条语音指令显然要简单得多。无论是手机还是PC，都需要人去适应机器，声音似乎是人与机器更自然的交流方式。从天气到音乐，从新闻播报到童话朗读，元Z资本相信，声音将作为一种人机交互的无形界面，成为下一个平台级入口。而新入口的诞生，将带来变革性的机会。

不过，在陈洪亮眼中，对领域知识的依附使得创业初期的技术优势正在减弱，“行业细分，客户分散，即便有强悍的技术背景，过了一年左右的时间窗口，最后比拼的还是对商业的理解。”从这个角度而言，人工智能更以行业为导向，而非纯技术项目。“是行业+，不是AI+。”陈洪亮称。

这也是创新工场成立人工智能工程院的目的之一：源源不断向创业者推送产业项目，挖掘适合团队技术的商业模式并加以验证，为创业科学家寻觅商业合伙人，从而帮助团队尽快步入创业正轨。王咏刚表示，“商业合伙人具备的行业经验，必须令其懂得如何在行业里面拿到项目，纯科学家式的B2B创业很难。”

4月，在一次企业家公开活动上，北极光创投创始人邓锋面对两位业界人士发问：“讲究强关系的B2B行业会否影响人工智能的游戏规则？”依图科技CEO朱珑当时回应：“（关系）是现状，但产品真的能打动人。”或许可以这么理解，“关系”在某种程度上也代表着，你比别人更了解行业。

对于AI创业者，B2B意味着赚钱的难度和门槛更高了。不过，收费的价值也因此体现。在陈洪亮看来，一旦客户为此买单，其在组织机构内部能够被更高效地推行，避免沦为乏人问津的免费试用。王咏刚也相信，移动互联网的免费打法在人工智能时代将难以延续。

尽管业内少有公司公布自己的营收情况，但投资人大都表示，人工智能正在加速变现，“有些2B的项目，盈利已经很好了。”对于投资人和创业者而言，变现不仅仅代表了财务模型的转正，也意味着终于赢得了市场与用户的认可。

四家独角兽

拥有大数据支持的金融、安防和医疗，被视为是人工智能的下一个机会，也成为过去一年资本聚集的行业。国内计算C视觉赛道的创业公司接近30 家，人脸识别领域更是出现4 个独角兽――旷视（Face++）、商汤、依图、云从科技，纷纷完成融资。2017年，在工信部的“独角兽”企业榜单中，旷视的市场估值突破20亿美元。

旷视市场部副总裁谢忆楠告诉《21CBR》记者，2013年，旷视开始专注于人脸视觉的产品通用化。“当时主攻三方面的算法――人脸检测、关键点标注和人脸识别，团队基于行业做了很多技术上的研究。”2013-2014年，旷视拿下3项世界计算机视觉竞赛的第一名。2015年，在德国汉诺威IT博览会上，马云向德国总理默克尔演示Smile to Pay扫脸技术，就是由旷视提供核心算法，将刷脸支付模块内置到支付宝客户端中。

目前，旷视的Face++人工智能开放平台面向中小银行、地产园区、IT企业及独立开发者开放人脸、图像、文字等识别能力。其中，人脸识别API的日均调用量超过2400万次，是目前世界最大的人脸技术平台。旷视方面声称，其人脸识别技术在国内互联网金融领域拥有80%以上的份额。

旷视的快速崛起得益于技术和市场的多重利好。一方面，深度学习算法在过去10年间取得重要突破，给计算机视觉的大规模应用奠定了基础。另一方面，2014年，国家实名制工作相继在网络、电信和金融领域全面铺开。2015年，互联网金融雨后春笋般涌现，通过人脸识别技术完成远程开户和身份验证，成为各方普遍采用的技术手段。计算机视觉创业公司步入商业化时期。

谢忆楠表示，公司在商业化前期关键性地走通了“数据―算法―产品―技术”这一循环，面向行业的通用服务乃至更为深度的定制化方案得以落地。

而另一家独角兽公司――依图科技则啃下了安防这块骨头，其“蜻蜓眼”人像大平台服务于全国上百个地市的公安系统，是全国唯一拥有十亿级人像库比对能力的公司。

利用技g优势，快速切入一两个行业，从而形成深度合作，是上述独角兽公司早期脱颖而出的共同原因。在现有技术已然成熟、各家准确率纷纷达标的情况下，如何基于真实痛点挖掘场景，提供定制化且可复制的解决方案，成为打破传统行业壁垒、快速拿下市场的关键。

而在语音赛道，技术成熟也意味着消费级机器人市场的打开。Rokid并非头一个玩家，却自带网红体质。其迄今为止的两款产品，在未设独立展位的情况下，连续两年获得CES（国际消费电子展）创新类奖项。创始人Misa（祝铭明）在江湖上见首不见尾，研究团队的阵容却堪称强大：位于北京和旧金山的两个实验室由数十名全职博士科学家组成，来自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海内外顶尖院校。

Rokid北京实验室负责人高鹏告诉《21CBR》记者，智能音箱Pebble的核心功能体验分为三类：音乐、儿童读物等内容服务，天气、闹钟等工具类服务，以及智能家居控制服务。凭借600万首320K码率高品质曲库和喜马拉雅FM等对接资源，Pebble向用户提供的内容涵盖音乐、新闻、电台、相声、戏曲和脱口秀等。一切体验从用户对其说出激活词“若琪”的一刻开启。

激活词“若琪”的设计和打磨用了将近一年时间。高鹏介绍，激活词的识别错误率随着音节的加长而降低。目前国内外同类产品的激活词大多设置在3-4个音节，而双音节的高激活率很难成功。在经历“若小琪”、“Hi，若琪”的反反复复后，研究团队还是通过算法验证实现了双音节。在公开的试用报告中，Pebble多个维度的人机交互体验超过了谷歌推出的业内首款产品Google Home。

而在声音定位上，祝铭明早年从威尔・史密斯主演的科幻电影《我，机器人》中的机器人女声获得灵感。高鹏坦言：“当时根本没有那样的现成声音。”团队开始在市场上寻觅适合的音色，同时自主研发TTS（Textto-Speech）语音合成技术，并由专门团队对声音处理和内容反馈进行设计，“若琪”最终被定位为一个温柔、幽默、聪明且不失个性的女声。

通过开放基于网络协议的API标准，Rokid还将飞利浦、小米、lifesmart等品牌纳入到其智能家居生态链中。在几乎未做投放、线下推广的情况下，开售三个星期的Pebble在天猫官网的销量逼近千台。祝铭明对媒体表示：“产品日活跃用户数量超过50%，用户使用时长平均超过1小时。”6月8日，Rokid宣布开通全渠道销售，Pebble登陆全国500多家经销商门店。

在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出现的一个词。产品负责人向文杰对此表示，语言、视觉和触摸是人类最自然的交流方式，“未来的产品方向就是向用户提供最自然的交互体验，希望让用户感受到，我们的产品是有温度的家庭成员，而不是一台冷冰冰的机器。”

智能的未来

人工智能的商业春天才刚刚开始。

埃森哲的研究结果显示，到2035年，人工智能将有望令包括美国、日本在内的12个发达国家的经济增长率翻番，劳动生产率增长40%。在谢忆楠看来，目前国内人工智能市场仍处在存量消化阶段，保守估计仍有七成左右的垂直行业尚待开发，在教育、交通、社保等领域潜力巨大。朱珑则表示，过去一年间，性能成倍提升的人工智能技术不断解锁应用场景，人类的想象力已经跟不上人工智能的发展速度。

机器的迷人之处在于智能未来。业内普遍认为，无人驾驶将是未来人工智能的重要落点。在创新工场的投资策略里，未来5-10年的投资项目中有相当一部分投给了无人驾驶。“机会太大了，将是万亿级的市场，且很难被个别巨头垄断。”王咏刚表示，无人驾驶是一个完整的产业链，从感知、决策、控制等多个模块的算法，再到各类传感器，乃至汽车共享和交通改造，有着巨大的想象空间，远未到技术收敛的阶段。

另一个充满未来感的方向则是沉浮数年的消费级智能硬件。亚马逊在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出货量预期突破1000万台；苹果则被传即将在年度开发者大会中一款由语音助手Siri控制的智能音箱。国内方面则早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的说法因此在业内盛行开来。

Rokid将自身定位为一家科技公司而非硬件厂商，著眼于更宏大的语音技能生态建设。高鹏表示，Rokid将在近期推出开放平台，有望接入外卖、快递、叫车等来自第三方开发者的扩展功能，为用户提供更为丰富的语言技能应用。

人工智能从来就不是一场轻巧肆意的游戏，参与者面临的仍将是重重阻碍。

首先是巨大的人才缺口。陈洪亮称，未来很长一段时间，人工智能的马太效应将体现在人才方面。李开复提过一组数字，全球当下的人工智能专家不超过7000人，在中国这个数字可能是700个，且大多被BAT收入囊中。这也是创新工场成立人工智能工程院的一大使命：通过人才招聘和高校共建，同时加强与政府部门、国内外高科技公司的合作，培育和孵化高水准的人工智能技术团队。

数据壁垒则是人工智能创业打破大公司垄断、完成行业深度融合的另一项难题，一大原因在于数据安全泄露和用户隐私破坏。王咏刚认为，人工智能的发展与数据安全不是相互撕裂的关系，而是博弈均衡。

而最大的困难还是来源于技术本身。深度学习理论沿革每隔10年左右就会经历巨大变化，每一次的技术递进也推动着人工智能的工业化进程，新商业模式因此而生。“前沿技术当然对一线业务开展有着指导意义。”王咏刚说。

人工智能始终是强技术驱动的领域。谢忆楠称：“从算法、软件、硬件到解决方案，每一步都要靠硬实力说话。纯商业模式的东西，天花板很明显。”计算机视觉领域的四个独角兽之一云从科技CEO周曦也公开宣称：“人工智能是有门槛的，短期之内只要自己保持足够快的进步速度，别人很难对你构成威胁。”

计算机视觉前沿技术范文第3篇

特别是2015年以来，随着国家“大众创业万众创新”政策的实施，中关村不断优化创新创业生态系统，发展新经济，培育新动能，持续打造创新创业升级版，呈现出一些新的特征和新的趋势。

智力红利快速释放

放弃英特尔中国研究院院长位置，携无人驾驶技术毅然投入到创业大潮中的驭势科技创始人吴甘沙，在双创周北京开幕式上现身说法，“全球模式创新和效率创新的红利濒临用尽、科技革命引发的人工智能大爆发、国家全面实施创新驱动战略等三大时代潮流汇聚，现在是创业创新的最佳时机。”

在吴甘沙看来，上世纪1976年PC机开始快速普及，由此引领了20年的技术创新，1996年互联网兴起，由此引发的技术创新又持续了20年，2016年人工智能概念爆发，将有望引领未来20年的技术创新。

而在这波全球技术创新的浪潮中，来自法国电力和英特尔中国的相关负责人均表示，中关村在创业创新方面，拥有无可比拟的天时地利人和。

“中国每年毕业的大学生达800万之多，相当于以色列整个国家的人口数量，之前大家谈到中国的经济增长主要源于人口红利，而未来要释放巨大能量的将是智力红利。”在他们看来，在全国双创涌动的大背景下，智力红利在中关村正快速释放：一方面是全国智力资源最密集的区域，每年毕业的大量学生，形成了持续创新的基础，另一方面，中关村地处北京这个全国最重要的消费和应用市场，是创业创新的天然沃土。

从跟跑者到并跑者

双创周北京开幕式上的中关村指数2016，也进一步凸@了中关村在双创中的领先地位。

北京市社科院副院长赵弘在指数的解读中指出，中关村重大前沿创新成果快速涌现，在全球科技创新竞争中已经由过去的跟跑者逐步转变为并跑者，在某些领域已经居于领跑地位。

通过指数的研究发现，中关村不断催生引领科技和产业发展的原创性成果，成为了我国自主创新的重要源头和原始创新的主要策源地。

2015年，中关村发明专利授权量1.3万件，同比增长66.1%；PCT国际专利申请3357件，同比增长40.2%；截至2015年，中关村企业累计创制国际标准202项。中关村在人工智能、新材料、生物医药等领域的一些前沿细分领域涌现出了一批突破性成果，部分已经达到世界领先水平。比如“百度大脑”的无人驾驶汽车、语音识别等人工智能技术、梦之墨的液态金属、柏惠维康的神经外科机器人等已经成为在这些细分领域的全球领跑者。

而中关村的一些黑科技、硬科技企业在成立之初就瞄准全球前沿，快速跻身世界前列。比如，商汤科技在全球最为权威的计算机视觉大赛中包揽五个单项中的三项冠军。

“独角兽”占全国半壁江山

美国著名CowboyVenture投资人Aileen Lee在2013年将私募和公开市场的估值超过10亿美元的创业公司做出分类，并将这些公司称为“独角兽”。 此后“独角兽”一词迅速流行于硅谷，并流行于全球的科技创新领域。

而通过观察中关村近年来的双创表现，高成长高估值企业快速增长，“独角兽”企业已经占据全国半壁江山，中关村已经成为创新型企业培育的全球高地。

2015年，中关村新创办科技型企业2.4万家，比2014年净增1.1万家，是中关村多年来新创办企业数量增长最多的一年。2015年中关村平均每天新创66家科技型企业。中关村不仅创业活跃，而且一大批科技型企业进入快速成长阶段，实力与规模不断提升。2015年，中关村新增“亿元企业”411家。特别值得关注的是，截至2015年，中关村拥有40余家技术独特、市场扩张迅速、估值超过10亿美元的“独角兽”企业。

在全国范围内，中关村“独角兽”企业占比超过50%。在全球范围内，中关村“独角兽”企业数仅次于硅谷，全球排名第二。小米、美团2家企业估值超过百亿美元，跻身全球“独角兽”前十。

全面创新格局形成

中关村管委会主任郭洪认为，中关村的创业创新之所以有今天的成就，源于四个坚持：一是坚持以人为本，聚天下英才而用之；二是坚持市场主导，通过构建多层次资本市场始终以市场化方式支持企业的创业创新；三是坚持服务为上，中关村率先取消了所有的前置审批流程，对70%的项目进行备案管理；四是坚持高端引领，始终用全球的视野聚集全球创新资源。

在中关村指数研究的过程中，赵弘得出结论，中关村不断适应新经济发展需要，深化供给侧结构性改革，持续优化创新创业生态，已经率先形成了全面创新改革的新格局。

赵弘告诉记者，中关村是我国新经济的发源地，也是与新经济发展需要相适应的制度供给的试验田。比如，中关村积极争取国家食药总局支持，在中关村率先开展药品上市许可人制度等12项试点政策，为中关村生物医药研发企业的发展提供了政策保障。

中关村坚持开放式创新，建立“类海外”创新创业环境。比如，中关村争取公安部推出了开通申请永久居留“直通车”、设立审批服务窗口等20项外籍人才出入境政策。再比如，中关村率先开展“外债宏观审慎”试点，目前签约金额39.15亿美元，业务笔数和金额在全国试点范围内均居第一位。

晋升全球创新网络枢纽

当前，中关村一大批企业已经从以产品国际化为主的阶段，升级为以资本和知识国际化为主的新阶段。

2015年中关村企业境外并购案例37起，较上年增加16起，披露并购金额561.5亿元，较上一年增长55.4%。中关村企业正在通过跨国并购与资本运作，加速资本国际化步伐。

计算机视觉前沿技术范文第4篇

关键词：机器学习；深度学习；推荐算法；远程教育

深度学习（DeepLearning），也叫阶层学习，是机器学习领域研究的分支，它是学习样本数据的表示层次和内在规律，在学习的过程中获取某些信息，对于数据的解释有巨大帮助。比如对文字数据的学习，在网络上获取关键字，对图像数据的学习，进行人脸识别等等。

一、深度学习发展概述

深度学习是机器学习领域里一种对数据进行表征学习的方法。一句话总结三者之间的关系就是：“机器学习，实现人工智能的方法；深度学习，实现机器学习的技术。深度学习目前是机器学习和人工智能领域研究的主要方向，为计算机图形学、计算机视觉等领域带来了革命性的进步。机器学习最早在1980年被提出，1984年分类与回归树出现，直到1986年，Rumelhart等人反向传播（BackPropaga-tion，BP）算法的提出，解决了感知模型只能处理线性分类的问题，1989年出现的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNet-works，CNN）也因此得到了一定的发展。在1990年至2012年，机器学习逐渐成熟并施以应用，GeoffreyHinton在2006年设计出了深度信念网络，解决了反向传播算法神经网络中梯度消失的问题，正式提出了深度学习的概念，逐渐走向深度学习飞速发展的时期。随后，各种具有独特神经处理单元和复杂层次结构的神经网络不断涌现，深度学习技术不断提高人工智能领域应用方面的极限。

二、深度学习主要模型

1、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是指有着深度结构又包含着卷积计算的前馈神经网络。卷积物理上理解为系统某一时刻的输出是有多个输入共同叠加的结果，就是相当于对一个原图像的二次转化，提取特点的过程。卷积神经网络实际上就是一个不断提取特征，进行特征选择，然后进行分类的过程，卷积在CNN里，首先对原始图像进行特征提取。所以卷积神经网络能够得到数据的特征，在模式识别、图像处理等方面应用广泛。一个卷积神经网络主要由三层组成，即卷积层（convolutionlayer）、池化层（poolinglayer）、全连接层（fullyconnectedlayer）。卷积层是卷积神经网络的核心部分，通过一系列对图像像素值进行的卷积运算，得到图像的特征信息，同时不断地加深节点矩阵的深度，从而获得图像的深层特征；池化层的本质是对特征图像进行采样，除去冗杂信息，增加运算效率，不改变特征矩阵的深度；全连接将层间所有神经元两两连接在一起，对之前两层的数据进行分类处理。CNN的训练过程是有监督的，各种参数在训练的过程中不断优化，直到得到最好的结果。目前，卷积神经网络的改进模型也被广泛研究，如全卷积神经网络（FullyConvolutionalNeuralNetworks，FCN）和深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）等等。2、循环神经网络区别于卷积神经网络在图片处理领域的应用，循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）主要应用在自然语言处理领域。RNN最大的特点就是神经元的输出可以继续作为输入，再次利用到神经元中循环使用。RNN是以序列的方式对数据进行读取，这也是RNN最为独特的特征。RNN的串联式结构适用于时间序列的数据，可以完好保持数据中的依赖关系。循环神经网络主要有三层结构，输入层，隐藏层和输出层。隐藏层的作用是对输入层传递进来的数据进行一系列的运算，并将结果传递给输出层进行输出。RNN可用于许多不同的地方。下面是RNN应用最多的领域：1.语言建模和文本生成，给出一个词语序列，试着预测下一个词语的可能性。这在翻译任务中是很有用的，因为最有可能的句子将是可能性最高的单词组成的句子；2.语音识别；3.生成图像描述，RNN一个非常广泛的应用是理解图像中发生了什么，从而做出合理的描述。这是CNN和RNN相结合的作用。CNN做图像分割，RNN用分割后的数据重建描述。这种应用虽然基本，但可能性是无穷的；4.视频标记，可以通过一帧一帧地标记视频进行视频搜索。3、深度神经网络深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，DNN有时也叫做多层感知机（Mul-ti-Layerperceptron,MLP）。DNN内部的神经网络层也是分为三类，输入层，隐藏层和输出层，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。深度神经网络（DNN）目前作为许多人工智能应用的基础，并且在语音识别和图像识别上有突破性应用。DNN的发展也非常迅猛，被应用到工业自动驾驶汽车、医疗癌症检测等领域。在这许多领域中，深度神经网络技术能够超越人类的准确率，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能够解决深度神经网络表现准确度或不会增加硬件成本高效处理的同时，又能提升效率和吞吐量的技术是现在人工智能领域能够广泛应用DNN技术的关键。

三、深度学习在教育领域的影响

1、学生学习方面通过网上学习的实时反馈数据对学生的学习模式进行研究，并修正现有教学模式存在的不足。分析网络大数据，相对于传统在线学习本质区别在于捕捉学生学习过程，有针对性，实现学生个性化学习。举个例子，在学习过程中，可以通过学习平台对学生学习课程所花费的时间，参与的程度，知识的偏好等等数据加以分析。也可以通过学生学习某门课程的次数，鼠标点击次数、停留的时间等，来推断学生学习情况。通过以上或类似数据汇总分析，可以正向引导学生学习，并给予积极的学习评价。这种利用计算机收集分析出来的客观数据，很好展示了学生学习行为的结果，总结学习规律，而不需要教师多年的教学经验来判断。对于教育研究者而言，利用深度学习技术可以更客观准确地了解学生，使教学工作良好发展更进一步。2、教学方面学习平台的数据能够对教学模式的适应度进行预测，通过学生的考试成绩和对教师的线上评价等加以分析，能够预测出某一阶段的教学方式发发是否可行，影响如何。通过学生与教师的在线互动，学生测验时完成的时间与完成的结果，都会产生大量的有效的数据，都可以为教师教学支持服务的更好开展提供帮助，从而避免低效率的教学模式造成教学资源的浪费。

四、成人远程教育中深度学习技术的可应用性

深度学习方面的应用在众多领域都取得了成功，比如电商商品推荐、图像识别、自然语言处理、棋类博弈等等。在远程教育方面，深度学习的技术还有很大的发挥空间，智能网络教育的实现是人们的众望所盼。若要将深度学习技术应用到远程教育平台，首先要清楚学生的需求和教学资源如何分配。1、针对学生的学习需求与学习特征进行分析美国斯坦福大学克里斯皮希研究团队的研究成果显示，通过对学生知识学习进行时间建模，可以精确预测出学生对知识点的掌握情况，以及学生在下一次学习中的表现。深度学习的应用可以帮助教师推测出学生的学习能力发展水平。通过学生与教学环境的交互行为，分析其学习风格，避免教师用经验进行推断而产生的误差。2、教学资源的利用与分配深度学习技术能够形成智能的分析结论。计算机实时采集数据集，对学生的学习情况加以分析，使教师对学生的学习状态、情绪状态等有更加清晰、准确的了解。有了上面良好的教学模式，教师对学生的学习状态有了更准确的掌握，对学生的学习结果就有了更科学的教学评价。基于深度学习的人工智能技术，还可以辅助教师实现智能阅卷，通过智能阅卷自动总结出学习中出现的问题，帮助教师减少重复性劳动，减轻教师负担。作为成人高校，远程教育是我们的主要教学手段，也是核心教学方式，学校的教学必定是在学生方便学习的同时，以学生的学习效果为重。通过深度学习技术，可以科学地分析出学生的学习效果，对后续教与学给予科学、可靠的数据支撑。我们可以在平台上为每位同学建立学习模型，根据学生的学习习惯为其定制个性化方案，按他们的兴趣进行培养，发挥他们专业的潜能。同时，可以将学生正式在线参加学习和考试的学习行为和非学习时间浏览网站的行为结合到一起，更加科学地分析出学生在学习网站上感兴趣的地方。采用深度学习算法，根据学生学习行为产生的海量数据推算出学生当前状态与目标状态之间的差距，做到精准及时的学习需求反馈。有助于帮助学生明确学习目标，教师确立教学目标，真正做好因材施教。基于深度学习各种智能识别技术，可以为教师的线上教学活动增光添彩，在反馈学生学习状态的同时，采用多种形式的教学方法吸引学生的注意力，增强教学活动的互动性，达到良好的教学效果。

计算机视觉前沿技术范文第5篇

服务机器人产业链结构：清晰多维。服务机器人行业生产所用的主要零部件为自动焊机、电子器件、微处理器、机器人用伺服电机、高精度减速器、机加件、气动元器件、传感器、电池、单板机等，归属于标准零部件、电子设备及电子元器件等。服务机器人产业的下游则主要是医疗、家用、农用、军事等行业和领域。

世界服务机器人――处于起步发展阶段

一、服务机器人前列国家：美日韩德法

数据显示，目前世界上至少有48个国家在发展机器人，其中25个国家已涉足服务型机器人开发。在日本、北美和欧洲，迄今已有7种类型计40余款服务型机器人进入实验和半商业化应用。日前美国正在致力于将为军队伤病员开发的机器人假肢和小型无人侦察直升机等技术转为民用，欧盟最近启动全球最大民用机器人研发项目，到2020年将投入28亿欧元研发用于医疗、护理、家务、农业和运输等领域的机器人。在服务机器人领域，发展处于前列的国家中，西方国家以美国、德国和法国为代表，亚洲以日本和韩国为代表。

美国是机器人的发源地，美国的机器人技术在国际上仍一直处于领先地位，其技术全面、先进，适应性十分强，在军用、医疗、家用服务机器人产业都占有绝对的优势，占服务机器人市场约60%的份额。

日本是机器人生产、研发和使用大国，一直以来将机器人作为一个战略产业，在发展技术和资金方面一直给予着大力支持。有报告指出日本在2006-2010年5年间为了攻克关键的服务机器人技术每年投入1000万美元用于研发服务机器人。近年来，巨大的老年护理市场需求促使企业竞相研发小型家用机器人。2013财年，日本政府拨款23.9亿日元，帮助24家企业开发和推广护理机器人。日本还计划至2020年，实现产业机器人市场规模翻番，扩大至1.2万亿日元（约合人民币732亿元），主要增量将集中在服务机器人。护理和医用机器人领域的市场规模也将达到1.2万亿日元，是现在的20倍。

韩国将服务机器人技术列为未来国家发展的10大“发动机”产业，把服务机器人作为国家的一个新的经济增长点进行重点发展，对机器人技术给予了重点扶持。

德国向来以严谨认真称世，其服务机器人的研究和应用方面在世界上处于公认的领先地位：其开发的机器人保姆Care-O-Bot3遍布全身的传感器、立体彩色照相机、激光扫描仪和三维立体摄像头，让它既能识别生活用品也能避免误伤主人；它还具有声控或手势控制有自我学习能力，还能听懂语音命令和看懂手势命令。

法国不仅在机器人拥有量上居于世界前列，而且在机器人应用水平和应用范围上处于世界先进水平。法国政府一开始就比较重视机器人技术，大力支持服务机器人研究计划，并且建立起一个完整的科学技术体系，特别是把重点放在开展机器人的应用研究上。

二、市场规模：增速快，空间广阔

1.当前服务机器人市场销量：增速快

根据IFR2013年世界服务机器人统计报告，服务机器人2012年总销量为301.6万台，总销售额为46.2亿美元。其中个人/家用服务机器人销量为300万台，环比上升20%，总销售额为12亿美元；专业服务机器人2012年总销量为16067台，环比增长2%，销售额为34.2亿美元。

专业服务机器人：1998年至今，专业服务机器人累计销量已超过12.6万台。专业服务机器人2012年总销量为16067台，比2011年的15776台增长了2%，而2012年销售额为34.2亿美元，环比略降1%。其中军用机器人销量为6200台，约占总销量40%；场地机器人销量为5300台，占销量比例33%；医用机器人销量1308台，环比上升20%，占总销量8%；物流用途机器人1376台，环比上升11%，占专业服务机器人总量比例9%，销售额为1.96亿美元。在专业服务机器人中，医用和物流用途机器人是增长潜力最大的两类专业服务机器人。

个人/家用服务机器人：2012年销量约为300万台，环比上升20%，总销售额为12亿美元。其中家用机器人销量约196万台，销售额6.97亿美元，环比上升53%；娱乐机器人销量约为110万台，环比上升29%，销售额为524万美元；残障辅助机器人销量为159台，环比上升2%。其中家用服务机器人和娱乐机器人大致占97%的市场份额，残障辅助机器人市场份额很小，目前覆盖十分率低，但潜力大，因为当前许多国家正在运作此类项目和计划以推广残障辅助机器人的技术和使用率。根据中科院的研究分析，个人/家用服务机器人发展的三大趋势是与人合作、以手机作为处理核心以及可以接通云服务的机器人，目前四大研究热点是教育娱乐、公共安全、信息服务以及智能家居。

2.未来预估服务机器人市场：500亿美元级别

IFR报告预期，从2013年到2016年，全球工业机器人市场将以年均6%的速度增长，中国是这一增长趋势的领跑者，年均增长率达15%。根据marketsandmarkets的报告，2011年全球服务机器人市场规模为183.9亿美元，到2012年增长到207.3亿美元，计2012-2017年全球服务机器人市场规模复合增速将达到17.4%，到2017年达到461.8亿美元。对于专业服务机器，IFR预测2013-2016年估计有94800台专业服务机器人会得到安装使用，销售额达171亿美元。其中军用机器人销量约达28000台；场地机器人中的挤奶机器人销量估计为24500台。两者占总专业服务机器人销量55%。

对于个人/家用服务机器人，IFR预测2013-2016年估计会有220万个人/家用机器人得到销售。其中家用机器人销量估计为1550万台，销售额达56亿美元；娱乐机器人为350万台；教育类机器人300万台；残障辅助机器人估计为6400台。随着相互学习与共享知识云机器人技术获得重大突破，小型家庭用辅助机器人大幅度降低生产成本，将在2020年之前形成至少累计416亿美元的新兴市场；另一方面虽然残障辅助机器起步还是很慢，但可预测未来20年会有高速增长。

三、中国服务机器人的发展：起步慢机会大

智能服务机器人是未来各国经济发展的有力支柱之一，国家不断提高对机器人产业的重视度，中国《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》把智能服务机器人列为未来15年重点发展的前沿技术，并于2012年制定了《服务机器人科技发展“十二五”专项规划》支持行业发展。

中国的服务机器人市场从2005年前后才开始初具规模但中国在服务机器人领域的研发与日本、美国等国家相比起步较晚，与发达国家绝对差距还比较大，但相对起工业机器人而言则差距较小。因为服务一般都要结合特定市场进行开发，本土企业更容易结合特定的环境和文化进行开发占据良好的市场定位，从而保持一定的竞争优势；另一方面，外国的服务机器人公司也属于新兴产业，大部分成立的时候还比较短，因而中国的服务机器人产业面临着比较大的机遇和可发展空间。

目前，中国的家用服务机器人主要有吸尘器机器人、教育、娱乐、保安机器人、智能轮椅机器人、智能穿戴机器人、智能玩具机器人，同时还有一批为服务机器人提供核心控制器、传感器和驱动器功能部件的企业。

四、国际服务机器人行业知名企业及中国领先科研机构

国际服务机器人行业知名企业代表列举如下：美国iRobot公司、R emotec公司、德国宇航中心、德国机器人技术商业集团、德国KUKARoboterGmbh公司等等。中国服务机器人行业领先科研机构列举如下：湖北省智能机器人重点实验室、北航机器人研究所、南开大学机器人与自动化研究所、上海交大机器人研究所和哈工大机器人实验室等等；服务机器人行业领先企业列举如下：广州中鸣数码科技有限公司、沈阳尤尼克斯机器人有限公司、沈阳新松机器人自动化股份有限公司、盟立自动化科技（上海）有限公司及上海未来伙伴机器人有限公司等。

医用机器人――第三代外科手术时代

一、行业概述：医疗行业的新兴增长点

从传统的开刀手术到机器人手术，人类历经了近3个世纪。18世纪80年代，维也纳外科医生Billroth首次打开病人腹腔，完成了首例外科手术。这种传统的开刀手术被称为第一代外科手术并一直沿用至今。20世纪80年代，以腹腔镜胆囊切除术为标志的微创手术取得突破性进展，在许多领域取代了传统开刀手术，称为第二代外科手术。进入21世纪，手术机器人得到开发并迅速投入临床应用，被认为是外科发展史上的一次革命，也预示着第三代外科手术时代的来临。

医用机器人是一种智能型服务机器人，它能独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动。随着发达国家进入老龄化，医疗、护理和康复的需求增加，同时由于人们对生活品质追求的提高，使得医疗不管在质还是量都得满足更高水准的要求。另一方面，医护人力相对缺乏，医用机器人作为新兴医护手段具有巨大的发展潜力。

1.医用机器人用途广泛，医疗卫生智能化

医用机器人集医学、生物力学、机械学、机械力学、材料学、计算机图形学、计算机视觉、数学分析、机器人等诸多学科为一体的新型交叉研究领域，在军用和民用上有着广泛的应用前景，是目前机器人领域的一个研究热点。根据IFR的分类，医用机器人归属于专业服务机器人，其自身可以分为四个类别，诊断机器人、外科手术辅助机器人、康复机器人及其它。医用机器人用途主要为用于伤病员的手术、救援、转运和康复，是医疗卫生装备信息化、智能化的重要发展方向之一。尤其是外科手术机器人，医生透过它所提供的灵巧操控、精准定位以及术前规划，可以使得病患手术伤口减小、术后迅速恢复正常生活等，达到精准性和微创性两大优点。

2.医用机器人市场：单位价值最高的专业服务机器人

目前，全世界已有33个国家、800多家医院成功开展了60多万例机器人手术，手术种类涵盖泌尿外科、妇产科、心脏外科、胸外科、肝胆外科、胃肠外科、耳鼻喉科等学科。

根据国际机器人联盟的2013年的机器人统计报告，2012年全球医用机器人销量为1308台，同比增长20%，占全部专业服务机器人销量的8%，市场规模约为60亿美元。其中外科手术辅助机器人销量为1053台，环比上升6%，总销售额达14.95亿，占医用机器人销售额的44%。医用机器人是单位价值最高的专业服务机器人，每台医用机器人（包括附件和零部件）售价可达150万美元。

虽然当前医用机器人普及率还很低，并且安装的大部分是发达国家，但摩根的近期的一个调查研究中问及外科医生们未来他们会在自己在手术中多高频率的使用医用机器人，数据表明美国的外科医生们认为未来3-5年里医用机器人在手术中的使用率会迅速上升到一个比较高的层次，约占50%，医用机器人市场潜力巨大。IFR预测在未来的4年里，医疗机器会以每年19%的速度增长，2016年全球市场规模估计会增长到119亿美元。

二、中国医用机器人的发展：技术有所突破，挑战与机遇并存

1.总体水平：整体水平低，普及率低

医用机器人在中国现在还处于整体水平技术低下发展缓慢的阶段，与发达国家差距巨大，缺乏研究医用机器人的人才和技术。中国目前还没有成型的规模化医用机器人产品，中国机器人网上列出的医疗机器人除了上海硅莱实业有限公司生产的便携式牙科治疗机之外都是小型机器人部件，而便携式牙科治疗机的功能简单，价格低下。

但在国家的支持下，中国的医用机器人也取得了一定的突破，2013年11月，哈工大机器人研究所研制的“微创腹腔外科手术机器人系统”，通过了国家“863”计划专家组的验收。这一手术机器人的出现意味着进口达芬奇手术机器人技术垄断的打破，中国将加快实现国产微创手术机器人辅助外科手术机器的开发。2014年3月由妙手机器人科技集团和天津大学合作研发的“S妙手”机器人首次用于临床为3位患者进行了胃穿孔修补术和阑尾切除术。与此同时，许多高校和企业也正在把医用机器人研究开发作为重点课题项目进行合作，其中，胃镜诊断治疗辅助机器人系统研制就是十二五国家科技支撑计划课题，由博实股份主导，为解决胃肠道疾病治疗过程中的及时止血难题，以提升中国先进医疗装备的创新及产业化。

目前中国医用机器人的普及率和使用率低下，截止直觉外科公司2014年第一季度的统计报告，中国只安装了25台达芬奇机器人，而台湾、韩国及日本则已经安装了20、44以及178台达芬奇机器人。而根据世界银行2014年1月公布的人口数据，大陆人口分别是台湾、韩国及日本的58倍、27倍和10倍。虽然中国目前医用机器人使用率和普及率低下，但这也反映出中国医用机器人的市场潜力巨大。许多企业比如博实、新松机器人都在公司的产品规划中加入了医疗机器人开发的战略布局，而国际企业也针对中国市场扩大产能。比如2013年安川在中国常州新建工厂进行了产能扩张并计划推出一款针对中国市场的康复机器人。

2.中国医用机器人有其刚性驱动因素，市场规模可达亿级

医用机器人会是中国医疗工具和手段的前沿发展方向，驱动其发展的因素有：对各种疾病诊断和治疗的巨大高端技术需求、老龄化对老残辅助和护理的社会压力以及高素养医护人员的缺乏导致的供需矛盾。

医用机器人与传统人工技术相比有许多技术优势，具有精细化智能化微创化的特点，可以更精确地诊断症状，科学分析病理，降低人工操作失误，并可以减少患者在手术过程中的痛苦，使患者恢复的速度加快。医用机器人在中国经济持续高速发展进入更高层次的时候必定替代一部分传统的人工技术。

目前中国已成为世界上人口老龄化速度最快的国家之一。2012年的数据显示，未来5年中国超过60岁的老人将达到1.49亿人，占总人口的11%，占世界老龄人口总数的五分之一，中国在可预见的未来对于养老护理的需求极大；另外，中国的残疾人总数巨大，2013年已经与德国总人口数相当，对残障机器人和康复机器人的需求总量大。

中国是一个发展中的人口大国，医生和护士人数相对于人口基数十分缺乏，根据世界银行2014年公布的数据，中国每千人的护士仅为世界人均量的0.46，占日本的0.4，占美国的0.15；中国每千人的医生人数仅为日本的0.79，仅为德国的一半。因而医护人员的不足引起的供需矛盾使得医用机器人的发展具有更多的动力。

在这些驱动因素的促进下，中国未来的医用机器人发展市场巨大，根据IFR预测，2013至2016年的4年里医疗机器人会以每年19%的速度增长，2016年全球市场规模估计会增长到119亿美元。而中国作为服务机器人的高速增长部分，按目前中国市场占外科直觉公司的销售比例估计，2016年中国的医疗机器人会达到0.97亿美元的市场规模。

3.国内重点医用机器人公司/研究机构：医疗技术商业化有待提高

随着医用机器人技术的不断突破和发展，从2005年开始中国有一批重点高校科研医院单位及研究所在研究医用机器人系统并取得了一些小成就，比如哈工大的微创腹腔外科手术机器已经成功被专家验收，天津大学的妙手机器人在今年3月份开始临床使用；同时，随着医用机器人商业化市场化的可能性愈发明晰，已经有部分企业正在生产或者打算进军医用机器人细分行业，其中就包括机器人领先企业的博实股份和新松机器人。

家庭智能机器人――智能物联网时代家庭的核心终端

一、行业概述：物联网时代的家用智能机器人

随着智能技术的发展，在21世纪的头十年物联网已经开始和互联网一样引人注目。物联网这个名词最初由1999年美国麻省理工学院提出，即通过信息传感设备把用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网技术将会引起现有产业的大洗牌，而智能机器人正是在新一轮发展中极具前景的产业，未来一定是机器人的时代，家庭智能服务机器人就是物联网时代家庭的核心终端。

家庭智能机器人是指为人类服务的智能机器人，主要从事家庭服务，包括维护、保养、修理、运输、清洗、监护等工作，家庭智能机器人被定位为智能物联网时代中家庭物联网的核心信息中枢，具有人性化交互、运动化控制和组件化成长的特性。按照应用范围和用途的不同，家庭智能机器人分为电器机器人、娱乐机器人、厨师机器人、搬运机器人、不动机器人、移动助理机器人和类人机器人。

二、市场规模：世界经济增长引擎即将由IT进入RT时代

家用智能机器人被认为是未来最具发展潜力的新兴产业之一，美国研究公司（ABIResearch）的统计，2012年全球消费的智能家庭机器人产品总额已经达到16亿美元。IFR预测2013-2016年估计会有2200万台智能家庭机器人得到销售。其中家用机器人销量估计为155万台，销售额达56亿美元；娱乐机器人为350万台；教育类机器人300万台。随着相互学习与共享知识云机器人技术获得重大突破，小型家庭用辅助机器人大幅度降低生产成本，将在2020年之前形成至少累计416亿美元的新兴市场。世界经济增长引擎即将由IT进入RT时代（Roboticstechnology）。

日本是世界上机器人开发和研究最发达的国家之一，2010年家庭智能机器人产量为4万台，约占全世界50%；韩国也在积极开发家用机器人，2010年个人服务用机器人产值为1717亿韩元，韩国政府计划到2020年让每个韩国家庭都拥有一个能做家务的机器人。而中国家用智能机器人产业规模尚未形成，缺乏大型支柱企业，也没有形成有影响力的品牌，仅占全球机器人市场的4.5%。目前的状况是，中国家用智能机器人的电机、驱动器、减速器等关键部件主要靠进口，国产性能较差。

三、家庭清洁机器人：最成熟的智能家庭机器人

家庭清洁机器人是指能够进行家庭家务自动智能清洁的机器人，是集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体的机器人。吸尘机器人是智能移动机器人实用化发展的先行者，其研究始于20世纪80年代，而德国凯驰2006年生产的Rc3000是世界上第一台能够自行完成所有家庭地面清洁工作的清洁机器人，其内置有光电传感器和芯片控制，包含四种清洁程序，当遇到障碍时，会随机改变一个角度然后继续直走，直到遇到新的障碍物，会自动回到充电站完成充电和垃圾处理的任务，同时能够根据用户设定的信息来控制机器人完成相应的操作。家庭清洁机器人目前主要分为两个分类，一种是扫地机器人，一种是拖地机器人（包括干洗和湿洗）。智能扫地器是一种配备了微电脑系统的吸尘器，是靠吸力打扫卫生的，能够按照人们的设置自动智能地清洁房间的某一特定部分或全部并完成自动充电，适合几乎所有的地面，包括地板、地砖、地毯及部分地毯；拖地机器人则在使用中会用到水，一般靠喷水后再吸水来清洁家庭清洁机器人市场发展：历史短，发展迅速。家庭清洁机器人21世纪的新产品，但在其短短十几年的历史里却有着迅猛的发展，许多国家已经涉足并开发出家庭清洁机器人，其中前沿的国家主要有美国、德国、日本、瑞典及韩国等。

智能吸尘机器人是一个巨大的市场，随着经济水平和技术的提高，扫地机器人将会替代更多的传统型扫地设备，2013年数据统计，在家庭扫地市场上，北美市场为22亿美元，机器人占18%；欧洲、中东及非洲地区（EMEA）市场达25亿美元，机器人占20%；环太平洋与日本（APAC）市场为22亿美元，其中机器人占16%。

扫地机器市场具有巨大的潜力，增长势头强劲。13年家庭扫地机器人市场规模大于12亿美元，过去三年复合增长率达21.8%。扫地机器人对传统扫地设备的替代率不断提高，13年占扫地设备市场18.1%。

四、中国清洁机器人发展：渗透率低下

1.总体水平：渗透率低，生产规模小

从美国iRobot公司2002年成功研发吸尘机器人Roomba开启家用服务机器人时代开始，随着国内生活水平的提高，扫地机器人逐步进入中国。但扫地机器人在中国渗透率低下，有部分企业已经涉足扫地机器人的研发设计和销售，但生产规模小，市场潜力还未得到开发。

由于城市化水平还不足够高、国内收入差距巨大以及传统文化的影响，中国家庭清洁大部分还是采用传统的普通吸尘器设备或者人工清洁方式，扫地机器人渗透率十分低下。目前家庭服务机器人年销售额已经近10亿，但是沿海城市的产品渗透率刚达到5%，内地城市为0.4%，而美国家庭已经达到16%。相对比其他家用电器，洗衣机的渗透率已经几乎达到100%。扫地机器人渗透率低下的另外原因是扫地机器人价格相对而言比较昂贵，农村家庭和许多城市家庭还消费不起，但可估计，随着生活水平的继续提高，扫地机器人的渗透率会慢慢提高。

2.中国家用机器人驱动因素：人力成本提高及收入上升

中国家用机器人发展最主要的驱动因素有劳动力价格的提高、城镇居民人均可支配收入的提高等。劳动力价格的上升使得简单劳动的设备替代率明显上升，人们一方面想从简单家务劳动中释放出来而另一方面家政服务劳力的价格越来越高，因而家务机器需求有其刚性驱动。同时，随着中国经济的高速发展，在过去的10年里城镇居民的可支配收入大致翻了三倍，人们生活水平和消费水平不断地提高，越来越多的家庭具有家用机器人的购买能力。另外，现在信息和科技传播速度飞快，各种科技产品成本在竞争中下降迅猛。iRobot2013年在中国市场的家用清洁机器人销售额增幅大于3倍，刚公布的14年上半年年报显示受中国需求的强劲拉动iRobot在亚太地区清洁机器人销售增幅高达18%。在中国这种一个高速发展的人口大国，可预计，未来中国家用智能机器人的市场规模巨大。