近年来，我国陆续出台多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，如《新一代人工智能发展规划》《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》等政策。北京市近期印发了《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》（以下简称《方案》）进一步为人工智能产业发展提供了保障。

新一轮人工智能科技竞争正在打响，人工智能愈发炙手可热且具有战略意义。在产品技术能力、战略愿景能力、生态开放能力三大维度角逐的市场背景下，人类生产力工具的颠覆式革新，人工智能技术的规模与价值均在不断提升，推动着科技创新发展和产业优化升级，在新时代占据强有力的话语权。人工智能不仅在技术领域成就显著，在应用方面也向着纵深发展，向更多行业和更核心业务领域渗透，推动越来越多的行业实现了智能化升级，多样化的虚拟场景和虚拟物品，在生成式人工智能的辅助下快速迭代创新，如最近“出圈”的ChatGPT、AI绘画、AI歌手等等。“五花八门”的人工智能应用伴随着数字化、智能化的热潮， 标志着人工智能的发展进入“快车道”。 

图像识别技术作为人工智能中的先导技术，以其在图像视频处理方面的高度优势，为人工智能带来了更深远的应用价值。目前，图像识别技术已经被用于各个领域，得到越来越高的关注和重视，在各个行业之中，应用的范围与形式不断深化升级，促进了数字化生产力发展。    

 

自动识别技术是以计算机技术和通信技术为基础的一门综合性应用科学技术，以实现信息数据快速、准确、自动采集为手段，涵盖数据编码、采集、载体、传输等多个技术方面，形成了包括条码识别技术、射频识别技术、生物特征识别技术、图像识别技术、光字符识别技术等技术体系。

从技术发展来看，神经网络、遗传算法、小波算法等先进算法更普遍地应用于图像识别技术，使其具有越来越强大的功能。在信息获得、信息预处理、信息特征分类、设计与决策等各个环节，图像识别技术不仅展示着计算机智能化发展趋势，同时也体现了自动识别技术发展的突飞猛进。

 

图像识别技术，是利用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象。在人工智能科技发展领域中，图像识别是一项十分重要的研究项目，作为人工智能技术的重要分支，目前已在很多领域广泛应用。

图像识别原理和人眼识别图像类似，都是根据图像特征进行识别的。当眼睛看到某张图片时，大脑会快速感应到是否见过这张或与之类似的图片。大脑在“看到”与“感应”之间的快速识别过程，与“搜索”存在一定的相似性。在这个过程中，我们的大脑会根据已存在记忆库中图片类别进行识别，查看在已存储记忆片段中，是否存在某图片与该图片具有相同或相似的特征，从而识别出是否见过该图片。

由于人工智能领域中的图像识别技术和人类进行图像识别的原理和识别过程相似。因此，图像识别过程可以划分为以下几步：第一图像获取，通过摄像头、传感器等设备采集图像信息，同时将其换算成计算机可以识别的信息。 第二图像识别，在进行图像识别之前，需要通过小波去噪和中值去噪等手段，对图像进行信息预处理，以此来突出图像所具有的重要特点。信息预处理完成后，需对图像进行特征提取，在目标图像中往往隐藏诸多特征点，如空间关系特征、颜色特征、图像形状和图像纹理等，要根据图像识别技术的识别需求和具体应用来提取特征。通过分类器如K-近邻（KNN），支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）等，深度学习训练制定出一个识别规则，进行特征的有效、准确的分类和对比。在此过程中，为了帮助特征更准确的提取与对比，需建立一个特征模型，对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP神经网络进行有效结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，即以大量的信息数据识别图像为基础，以计算机技术为依托，根据实际的规律进行识别、分类，并形成相关的程序，从而让图像识别可以达到更高的辨识率，其模型拟合训练效果示意，如图1所示。第三输出识别结果，整体识别过程，如图 2 所示。

图1  训练集、开发集、测试集和模型拟合训练效果示意

 

图2  图像识别的过程

 

人工智能是一场真正的工业革命级技术变革，以技术为手段打通各个行业数据，然后帮助行业解决痛点。图像识别技术也随之不断升级优化，广泛应用于智慧安防、临床医学、农业生产、物流管理等多个领域，并日益突显出智能化、便捷化以及实用性的优势，为人们的生活与工作带来极大便利，下面就典型应用进行说明。

安防工作是各行各业都十分注重的工作之一，图像识别技术应用也越来越深入安防领域，城区通过安装监控系统，实现重点场所的人、车、物等目标的识别，提取包括人的性别、人脸、全身等特征信息；车的车标、车牌、车身颜色等特征信息。信息转换为结构化数据后送入后端安全管理应用，进行实时布控、高危人员比对、以图搜图、多点碰撞、语义搜索等工作。通过对视频图像的识别分析、有效信息的结构化数据提取，推动安防领域进入人工智能自动化新时代。

图像识别技术不仅在辅助诊断疾病的方面有着重要地位，在疾病早期筛查方面也发挥着关键作用。以糖尿病为例，通过识别糖尿病患者的视网膜眼底图像，可发现其是否携带疾病信息，进而可以判断患者是否发生糖尿病视网膜病变及其病变阶段。图像识别技术不仅提升了基层临床影像诊断的质控能力，也有效提升基层医疗服务能力，降低就医成本。

人工智能技术的不断进步也推动着农业智能化、精准化发展。图像识别技术基于强大的算法和处理系统，在杂草识别、农作物病虫害识别、成熟作物采摘、路径规划等方面被广泛应用，大大降低了人力成本，促进了农业科学发展。

在物流领域自动化发展的过程中，为解决成本不断攀升、效率提升缓慢等问题，应用图像识别技术已是大势所趋，具体表现为图像分类和OCR光学字符识别两个方向。其中，图像分类技术确定产品的类别属性信息，OCR技术识别条码下方的英文字母和数字，在运输、仓储、配送、客服等环节，有效提高了人员及设备的工作效率。

 

在人工智能赋能的全行业大背景下，AI 2.0时代市场将对现有市场进行再次重组。随着数据需求增加、工具能力提升、学习能力增强、算力支撑到位，这次以人工智能为主导的技术浪潮将催生出一大批新产业、新业态和新商业模式，如现在正在变革中的搜索引擎、内容创造、广告营销等，均蕴含非常巨大的想象空间。

图像识别技术在人工智能中，通过更高效率、低成本的原始数据收集，通过加强开发涵盖文本、图像、视频等多模态的高质量数据集的能力，不断升级其在人工智能技术应用层、中间层和基础模型层的数据处理能力，助力大模型业态的发展。未来图像识别技术将在大模型继续成长的阶段，突破训练瓶颈，加速与各产业间的融合与成果落地。

在此技术发展的过程中，不仅对于核心基础零部件、先进基础工艺、关键的基础材料、基础软件等基础技术领域产业有利好，对于智能芯片、算法框架、大模型等智能产业等产业链上下游也有积极作用。然而，大模型和小模型是一个相对概念，对于大企业、大公司有一定的资本积累和算力支持研究通用大模型，对于小公司和特定行业则可以通过立足本行业的需求，打通行业内部数据，利用算法加以优化，研究行业的大模型。也就是说，创业者、中小企业和巨头公司均有机会把握机遇，迎战蓝海。

人工智能正以更高的速度和准确性来实现自动化生产、智能制造等各行业需求，大幅提高生产效率，赋能经济、社会和产业，同时，人工智能对图像识别技术的需求也越来越多。图像识别技术与各种行业领域的需求不断完成对接，逐步渗透到生产生活的方方面面。大模型之上，在应用层和模型层之间，存在大量长尾和垂类的需求，对于企业来说，不仅存在投资价值，也迎来转型升级的机会。然而，随着模型结构和多模态能力的不断更新升级，模型训练数据也将加入大量图片，非结构化数据也将程序爆炸式增长，虽然带来了应用端的发展，也带来了存储和处理数据的难题。未来，图像识别技术如何提高算力，增强存力，或许是下一个需要研究的关键点。

作者单位：中国自动识别技术协会