自拍美图、人脸识别、无人驾驶……很难说计算机视觉还高冷地无人知晓，其实它早已潜入日常生活中。40年前，这项与机器人本为一家的技术，一度因识别精准率过低被嫌弃，紧追猛赶后，如今终于回到与机器人并驾齐驱的高尖水平。
　　2015年12月13日，乌镇世界互联网大会举办前夕，第14届国际计算机视觉大会（ICCV）在南美智利举办，这场2年一届的顶尖盛会，展示了这一领域的最近突破。本届ICCV被微软亚洲研究院抢走了头条。他们的视觉计算组研发出全新深度学习方法，具备152层类神经网络，比原先多出132层，即用同样的百万比资料就可以训练出深层的类神经网络。这些最先进的深度学习类神经网路，能将照片中的车、房、人、物……等等一千类物件精准地识别出来，平均错误率从几年前的动辄50%，到今年已经降到3%，已可接入实际应用。
　　计算机视觉虽未迎来里程碑式的巨大风口，但一个接一个的小风口从未断过。90年代人脸侦测成熟之后，现在所有的相机都可以框出人脸。下一项成熟的技术，人脸识别，还可以精准识别谁是谁。现在从脸书上传照片，会自动匹配好所有好友的标签，非常方便。在安防领域方面，全球有几十家数得上的智能监视系统厂商，可以轻松监测画面中的人物移动。
　　目前大家抢着要解决的，是如何提升影像中物件识别的准确度。一旦可以轻易知道画面中存在的人物、物件、场景，就能用增强现实做游戏（AR）、监测自动驾驶的环境等等。中国的巨头BAT都在做计算机视觉应用。阿里举办商品识别大赛，第一年就推出了一百万商品做识别，但像同款女装识别还比较困难，受材质、穿着者身材影响，没法直接商品化应用。腾讯有自己的视频服务，有自建团队做视频中商品识别、广告关联，从头吃到尾。百度有无人驾驶、云平台、图像搜索等。
　　现在看视频时接触的各类明星同款商品推送，已经是深浅不一的机器视觉技术。观赏综艺节目时，隐藏在屏幕背后的机器脑“看到”你喜爱的明星和商品，在网络海洋中帮你挖出他的八卦，同款鞋子、手机。这就是智能化的视频内容辨识，用机器取代人眼、人脑，识别甚至肉眼无法认知的物件纹路、形状、商标，用大数据技术做到更相关的商品、知识信息匹配推送。虽然各公司还在摸着石头过河，但这块应用做好则用户与商家皆大欢喜。
　　未来物件识别还会持续推进，朝画面中所带讯息、不同场景下的情感和意义的识别发展。也许未来，机器视觉就会成为名副其实的“读心专家”。