本文來自知乎上的同名問題，原文鏈接：對幾個優(yōu)秀的回答進行了整理，解釋權(quán)歸答主所有，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除，

計算機視覺在國內(nèi)已經(jīng)研究幾十年了，但把計算機視覺成功帶入應用的大公司幾乎沒有。相比歐美的計算機視覺，中國計算機視覺的前途在哪？機器視覺工程師又何去何從？

留德華叫獸 ：

前途便是，關(guān)注底層數(shù)學模型，其次算法，最后才是調(diào)參數(shù)，講真如果關(guān)注最后一點，譬如Deep Learning，神經(jīng)網(wǎng)絡，那么變成本末倒置，只能稱作工程而不是科研。

下面鏈接乃計算機視覺領(lǐng)軍人物之一加州大學洛杉磯分校UCLA統(tǒng)計學和計算機科學教授Song-Chun Zhu的訪談錄，非常有指導意義。

初探計算機視覺的三個源頭、兼談人工智能｜正本清源

下面轉(zhuǎn)自我其他地方的一個回答。

圖像處理專業(yè)的哪些方向就業(yè)比較好（碩士），主要去哪些公司？- 知乎

樓主本科碩士應用數(shù)學+運籌學，博士海德堡交叉學科計算中心和圖像處理中心，組合優(yōu)化+圖像處理的thesis topic，算是半正式地進軍這個領(lǐng)域。

先說方向，最好當然是計算機視覺里面各個方向都有所了解，這樣才能融會貫通。

下面主要回答以后就業(yè)去向，同時我也會穿插它們所要求的方向。

1，Google, MS, Facebook, Apple,華為，阿里，騰訊，百度等世界一流科技公司，無一沒有建立自己的AI實驗室，AI里面，計算機視覺或圖像處理是非常重要的一塊，當然它們研究方向就多了，幾乎會涵蓋所有方向。

2，世界各大汽車公司，如特斯拉，寶馬。汽車公司開始發(fā)力自動駕駛，而自動駕駛里面最核心的技術(shù)就是“教”汽車里的電腦如何通過攝像頭實時產(chǎn)生的圖片和視頻自動駕駛。因此視覺和圖像處理便是核心技術(shù)所在，如行人探測，道路識別，模式識別。

3，Adobe，美圖秀秀等照片、winrar、real player等視頻處理、壓縮軟件。這個不多說，最最直觀的應用，比如降噪，圖像分割、圖像壓縮、視頻壓縮。

4，AR（增強現(xiàn)實）最近由于Pockman GO的風靡全球又被推到第一線，而google class或者三星Gear眼鏡等等，也無不和圖像處理、計算機視覺的科研有關(guān)。預測這將是未來幾年主推的東西。

5，迪士尼等各大電影制片公司。3-D電影，以及各種炫酷的電影特效，當然里面不光有圖像處理，還有計算機圖形學的東西在里面。

6，索尼，華為，蔡司等照相機、攝像頭生產(chǎn)商。大家可知道相機或手機的照片拍出來，一般不是raw格式，jepg等格式已經(jīng)是被內(nèi)置的圖像處理軟件處理過后的照片了，另外相機里的人臉追蹤，快速對焦等等，無一不和圖像處理有關(guān)；再引申點，相機的靈魂CMOS & CCD Sensor，當然這個更多的和物理光學有關(guān)了。

7，地平線，大疆無人機等機器人公司。和自動駕駛一個道理，機器人要通過攝像頭“判斷”并躲開前方障礙物，核心技術(shù)都在視覺和圖像處理。

8，醫(yī)療器械設(shè)備公司。醫(yī)學圖像處理，核磁共振，斷層掃描等等，眾所周知醫(yī)療行業(yè)都是暴利阿。

9，工業(yè)級攝像頭；包括高速路上的攝像頭，機場火車站安檢攝像頭，工業(yè)流水線上的攝像頭，嵌入了人臉或次品識別的芯片，智能地識別罪犯、次品，等等。

10，未完待續(xù)，有時間回來再碼。

最后插一句，想必大家也都聽說北美計算機TOP4出來的深度學習的Ph.D.，基本都是被Google，F(xiàn)B，Apple等以150w美元年薪瘋搶的狀態(tài)(貌似是李開復老師的筆誤)；國內(nèi)名師出來的碩士，基本也是被年薪50w人民幣收割。這是一個大數(shù)據(jù)、計算機視覺最好的時代，因為入行即代表高薪；但也是最壞的時代，正如我開頭所說，學術(shù)界的風氣在被這個公司的功利性所引導，導致現(xiàn)在教授不做深度學習就拿不到funding..本人估計深度學習熱5年內(nèi)會見頂，因為入坑的太多太多。

最后的最后亮觀點：計算機視覺絕對可以入，但是請從運籌優(yōu)化和統(tǒng)計分析的角度入，深度學習倆年后慎入。

曹暉 ：

中國計算機視覺的前途
1.不要只做系統(tǒng)集成，很多歐美，日韓的產(chǎn)品是可以超越的。
2.計算機視覺做的最好的很多都是以色列的小公司，很多他們的產(chǎn)品是值得國內(nèi)企業(yè)去借鑒的。

機器視覺工程師的出路

1.知道未來的trend，譬如3D肯定是十分重要的一個方向。然后結(jié)合你目前所處的行業(yè)無論是工業(yè)檢測還是其他，做一個這方面的延伸。

2.好的計算機視覺產(chǎn)品需要和硬件有效的結(jié)合。比如多了解光學的知識。

3.嵌入式視覺系統(tǒng)開發(fā)

匿名：

計算機視覺技術(shù)可以為許多工廠的流水線做非接觸式檢測，但所用的技術(shù)和論文以及國外的公司比要低級很多，據(jù)我了解，一些很簡單的應用，比如檢測一下流水線上某種飲料是否已經(jīng)灌滿，國外大公司看不上眼，國內(nèi)做的公司和人都不多，市場需求還是挺大的。我一同學正在這個方面創(chuàng)業(yè)。

要說國內(nèi)計算機視覺的前途，我覺得這些相比較而言技術(shù)含量不高，但需求比較大的地方才是目前國內(nèi)的前（錢）途所在。因為這個市場才剛起步，高新技術(shù)大多都是高校在用，而工業(yè)上連最基礎(chǔ)的技術(shù)都還沒普及。

另外，如@李智輝 所說那樣，國內(nèi)在智能交通方面的視覺應用確實已經(jīng)比較多了，似乎有幾個公司也做得比較大，比如大華。最近聽說華為也想?yún)⒁荒_。所以問題中所說的“把計算機視覺成功帶入應用的大公司幾乎沒有”是不太準確的。如果題主在學校，可以關(guān)注一下校園招聘，應該可以發(fā)現(xiàn)一些做視覺的公司，一般能來學校招的，大公司和有錢的創(chuàng)業(yè)公司居多。

除了交通方面的視覺應用，在醫(yī)學圖像方面應該也是有市場的，不過同樣的，國內(nèi)也是剛起步，去年就有個做醫(yī)學儀器的創(chuàng)業(yè)公司聯(lián)影來我們學校招聘，不過從他們筆試時的考卷和面試時的問題來看，他們目前也沒用到很多計算機視覺的技術(shù)，還是圖像增強技術(shù)為主。

匿名 ：

大的應用不知道，但是計算機視覺的創(chuàng)業(yè)公司這兩年還是很火的，比如格靈深瞳，商湯科技，曠世科技之類的，都還蠻有前景的~機器視覺工程師按我知道的情況應該都還蠻好找工作的啊，薪資待遇什么的也都很高，嘀嘀打車最近準備成立一個算法研究院，學習Uber搞算法計價，開的待遇非常誘人，還有BAT這種巨擘對機器學習的人才都是求知若渴啊，前面提到的幾家創(chuàng)業(yè)公司也是一個很好的去處，基本都融了大筆的A輪，團隊成員技術(shù)都很強，還有原始股可以拿，就看你愿不愿意冒險搏一搏了。

再說說中國計算機視覺的前途，去看看CV的頂級會議CVPR上面的文章，超過一半的文章都是中國人投的，全世界優(yōu)秀的CV人才中國占了很多，當然絕對頂級的那一層依舊在美國，美國大學的實驗室以及Google研究院之類的地方還是有很多大牛的。

以下是個人淺見，之前的工業(yè)革命、電力革命、信息革命、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等中國都沒有抓住機會，日本、美國之類的就是抓住了這幾次新的技術(shù)革命的機會一躍成為了世界強國。現(xiàn)在很明顯的，人工智能的時代正在慢慢接近，中國如果能抓住這次機會的話，很有可能會打一場漂亮的翻身仗，這一屆的政府也很給力，把人工智能的發(fā)展也列到了戰(zhàn)略發(fā)展的地位。所以個人還是很看好國內(nèi)的計算機視覺發(fā)展前景的，畢竟我Dang想做的事情，還沒有做不成的。用錢就能砸出大片的水花了~

原文標題：中國計算機視覺的前途在哪？機器視覺工程師又何去何從？

文章出處：【微信公眾號：新機器視覺】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責任編輯：haq