原标题：让计算机“看懂”所有东西？视觉智能超越人类的下一步如何进化
机器视觉带来什么？
让无人驾驶“阿波龙”更安全地在路上行驶
让医生们多一双不知疲倦的眼睛进行诊断
让“看透”世界的机器人进入灾区挽救伤员
就像一个歌词所写，“让我做你的眼睛，那样你才看得清”。视觉智能已经从模仿人类到超越人类，在人类持续进化中，它也在不断自我进化中。
在上一期《AI应用 | 从感知到认知，人工智能的现在与未来》，我们介绍了人工智能的核心技术，这一期我们仍旧从技术角度介绍视觉智能。
什么是视觉智能？在《百度大脑领导力白皮书》中定义为，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。
人类视觉是否不断进化？
让计算机拥有“眼睛”，这不是简单给计算机安装摄像头或者传感器就可以实现的，还涉及到“眼睛”的进化。
比如人类的视觉系统的硬件是由“角膜、虹膜、晶状体及视网膜”构成，是否还在继续进化，科学界仍有争议。
如果说停止了进化，为什么人类还存在蓝色眼睛？蓝色眼睛被认为最早出现在两万年前的土耳其地区，在此之前，人类的眼睛都是以棕褐色为主。
也许这是人类视觉系统持续进化的佐证之一。
正由于“眼睛”在不断进化中，人类才能从“智人”发展到现在的人类，具有看清楚的能力（视力）、感知颜色和亮度、还有对空间频率和时间频率的感知。
可以说，视觉一直都是人类最重要的感知系统，如今在人工智能时代，这一能力也被“移植”过来，努力让计算机“看懂”所有东西。
先模仿再超越
“让机器看到”的第一步就从模仿人类开始。那么在技术如何实现？
这起源于20世纪50年代的统计模式识别的计算机视觉，主要基于二维技术研究，但结果远不如人类视觉。
在如今公认的第三阶段的人工智能中，由于 学习算法的突破，直接推动了神经网络算法的发展。有趣的是，人类的大脑皮层有一半的神经元与视觉有关，这与神经网络算法中的“神经元”很类似。一旦借鉴人类“视觉”系统之后，神经网络算法直接成为计算机视觉的技术引擎，让视觉智能应用场景丰富起来。
现在，计算机视觉在某些方面甚至超出人类。人眼识别的错误率一般为5.1%，而在2012 ImageNet大规模视觉识别挑战赛中，计算机视觉错误率已经下降到了3.57%。
当机器超越人类这一拐点出现，预计着视觉智能应用的大规模爆发。
图像理解：看得清清楚楚
根据解决的问题，计算机视觉可分为图像理解、三维视觉、动态视觉三大类。
一是图像理解，让计算机看懂图像、物体的边缘、边界甚至是可以识别、检测姿态和图像文字说明等，举例几个应用场景。
例子1：你现在想要办理消费分期、在线贷款、在线考试等……可能会涉及到风险认证，而主要手段就是靠人脸识别。
例子2：你在公共场所抽烟，那么这种违规行为都会进入智慧安防中的机器人“法眼”中，像百度云对“抽烟”行为能有好几种判断，这都是建立在“看清楚”的基础之上。
例子3：“不减十斤不换头像”的你还可以进行健康管理，在APP中识别出图像中的菜品及热量，还能显示菜品信息和健康管理建议。同理，在智慧餐厅中，拍摄餐盘就能快速结算；你拿起手机扫描物体就能进行植物识别、动物识别，瞬间成科普专家。
这都是图像理解的应用场景。
三维视觉：像人类一样具有“读心术”
机器视觉还在不断升级中，可以模仿人类的眼睛以三维视觉对周围环境进行精确的定位。
我们在侦探类作品中常看到读心术，其实这是读微表情。百度云的“情绪识别专家”，透过镜头可以捕捉人的微表情，一不小心就可能比你更懂你的情绪。
现在，百度云将三维视觉应用在人脸识别上，活体识别正确率已经提升至99.55%。三维视觉技术可以广泛应用于机器人、无人驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实等方向。
那么，这怎么实现的？
主要体现在两层：
硬件层面，百度云有适用于三维视觉的立体视觉AI传感器，并且采用三维AI视觉模组，使成本大大降低。
软件层面，开发了从实时端上运算到大规模云端分布式计算等多种算法。
动态视觉：“看透”不是难事
在二维、三维等静态图像识别技术相对成熟之后，百度开始探索让计算机看懂视频的技术。
- 嫌视频直播不够好玩？机器人可以在视频中识别，用户人体轮廓，实时增加各种设定的背景特效、贴纸道具，让你的娱乐体验更丰富。
- 影视后期工作量大？机器人也可以识别出影视作品中的人像区域，进行一键抠像、背景替换等后期处理。
百度云视觉技术已经把世界“看透”。基于百度三维视觉技术，机器可以像人一样看透世界，从而更好地在AR、新零售、工程机械等领域施展才能。基于动态视觉研究，可以更好地进行视频分析以及人机交互。
当前，百度计算机视觉技术也已全线开放，包括人脸识别、文字识别（OCR）、图像审核、图像识别、图像搜索5大类别，58项基础能力，已服务于几十万开发者。
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