機器視覺作為新一代的通用技術(shù)，在多個領(lǐng)域正式落地開花。而應(yīng)用成果的案例莫非是金融和運維方面了。

其次，在金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)場景中機器視覺已經(jīng)得到了很好的應(yīng)用，能夠幫助金融機構(gòu)更快更好的認(rèn)識客戶，尤其是渠道端，通過對客戶無感知的識別，可以提高客戶體驗。同時結(jié)合大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，打造用戶畫像，進(jìn)行用戶行為分析。

另外，機器視覺在中后臺替代人工對客戶身份進(jìn)行審核，大大的降低了運營成本。同時可以以人臉打造員工的身份ID，解決通行，考勤，系統(tǒng)登錄等問題。

同時，伴隨著移動支付技術(shù)興起，生物識別技術(shù)逐步成為在線金融安全保障的必備選擇。由于每個人的生物特征具有與其他人不同的在一定時期內(nèi)不變的穩(wěn)定性，不同于靜脈、指紋、聲紋、人臉、虹膜等特征，較為不易被偽造和假冒，所以利用生物識別技術(shù)進(jìn)行身份認(rèn)證成為市場新寵。

這樣一來，不僅給用戶帶來便捷的體驗，而且具有較高的安全性與可靠性。隨著多維度生物識別與支付技術(shù)的發(fā)展，交叉應(yīng)用的生物識別技術(shù)不再僅作為支付驗證手段，還可以通過與安全、監(jiān)控、管理系統(tǒng)的整合，實現(xiàn)反欺詐預(yù)防與管理。

第三，在運維管理方面，除了應(yīng)用于工廠自動化產(chǎn)品篩選。利用無人機與機器視覺相結(jié)合還能夠去勝任那些對人類來說危險和挑戰(zhàn)的情景運維工作。

比較典型的是在全球風(fēng)電行業(yè)，數(shù)據(jù)顯示，這個行業(yè)每年有 250 億美金投入風(fēng)電機運維，在中國大概占到整個市場的三分之一，而且中國是增速的市場，在中國有 40 多萬臺風(fēng)電機組，有些在岸上而些是海上風(fēng)電機組。

據(jù)了解，運維工作相當(dāng)復(fù)雜和危險，需要工程師們爬到風(fēng)機頂端，必須借助、梯子和非常昂貴的設(shè)備做檢查，通常情況下 4 個人要花半天才能完成一次風(fēng)機檢查，他們每年需要做兩次這樣的檢查。

一個典型的風(fēng)機可能需要 100-200 萬才可以安裝好，要更換一個葉片，可能需要花十萬到幾十萬美元，如果你做一個簡單的維修，也要花幾千美元。所以，需要做定期檢查，才可以發(fā)現(xiàn)細(xì)微的問題，在成本快速上升之前，快速解決這些問題，減少運維的成本。

而今天在機器視覺和無人機的結(jié)合下，這個過程已經(jīng)能夠變成一個全自動化的過程了，不僅更快、更便宜、更安全，而且只需要機器人就可以完成了。這種機器人不需要任何人工控制就能夠完成任務(wù)，在 15-30 分鐘內(nèi)拍攝高清晰度的照片。

實際上世界上有很多種不同的風(fēng)機，它們的尺寸、高度、重量，風(fēng)機葉片長度都不盡相同。不過機器人可以進(jìn)行遠(yuǎn)程自動遙感，實時跟蹤，為每個葉片拍照。同時預(yù)測運維的時間和成本，用大數(shù)據(jù)分析出的解決方案。

可見，機器視覺正在逐步深入到各行各業(yè)的場景中。正如人的眼睛一樣，機器視覺就是人工智能時代機器的眼睛，其重要性不言而喻。毫不夸張地講，在任何一個行業(yè)，我們都可以發(fā)揮技術(shù)的價值撬動潛力，更好的保證數(shù)字化技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，另外在零售、自動駕駛等各個領(lǐng)域，計算機視覺都是大有可為的，甚至帶來顛覆行業(yè)的改變。