Создайте новое будущее с нашими решениями
Тенденции в компьютерном зрении: От прорывов 2024 года к чертежам 2025 года
В 2024 году произошли значительные изменения в компьютерном зрении благодаря инновациям, таким как GANs, преобразователи зрения и федеративное обучение. Ожидается, что к 2025 году эти технологии продолжат трансформировать различные отрасли, улучшая автоматизацию, защиту данных и взаимодействие человека и компьютера, открывая новые возможности для бизнеса.
В 2024 году в области компьютерного зрения произошло множество значительных усовершенствований, направленных на решение ключевых задач, таких как необходимость в обширных данных для обучения и достижение надежного восприятия в сложных условиях. Чтобы преодолеть эти трудности, были сделаны успехи, такие как использование генеративных моделей для создания синтетических данных и увеличенное применение искусственного интеллекта, включая глубокое обучение, в робототехнике и устройствах на базе Edge для улучшения восприятия и управления.
В этой статье мы рассмотрим технологические тенденции в области компьютерного зрения, которые определили 2024 год, и исследуем перспективы будущего года.
В этой статье мы рассмотрим технологические тенденции в области компьютерного зрения, которые определили 2024 год, и исследуем перспективы будущего года.
Основные достижения в области компьютерного зрения в 2024 году
В 2024 году несколько ключевых технологий вышли на первый план, расширяя границы возможного в области компьютерного зрения:
1. Генеративно-состязательные сети (GANs)
GANs продолжали занимать важное место в креативных и функциональных приложениях компьютерного зрения на протяжении всего 2024 года. На рынке генеративного ИИ это оказало значительное влияние, предполагается, что его объем вырастет с 20,9 миллиарда долларов в 2024 году до 136,7 миллиарда долларов к 2030 году с совокупным годовым темпом прироста (CAGR) в 36,7%. Отрасли, такие как реклама и индустрия развлечений, использовали GANs для создания персонализированного контента и погружающих визуальных впечатлений. Исследователи использовали GANs для заполнения пробелов в данных, улучшая эффективность и точность обучения моделей ИИ.
Недавние разработки были сосредоточены на улучшении стабильности обучения GAN и качества вывода. Такие техники, как Wasserstein GANs (WGANs), которые используют дистанцию перевозчика (Earth Mover’s Distance) в качестве функции потерь, помогают решить проблемы, связанные с исчезновением градиентов и коллапсом моды. Кроме того, условные GANs способствуют точному созданию изображений на основе конкретных входных данных. GANs играют важную роль в аугментации данных, создании изображений, сверхвысоком разрешении и 3D-моделировании.
2. Самостоятельное обучение (SSL)
Самостоятельное обучение стало основой машинного обучения в 2024 году, решая одну из самых устойчивых проблем в этой области — получение размеченных наборов данных. SSL значительно сокращает затраты и время, снижая необходимость в размеченных данных до 80%, что делает этот подход преобразующим для бизнеса и исследователей.
Широкое принятие SSL заметно в его рыночном росте, который, как ожидается, вырастет с 7,5 миллиарда долларов в 2021 году до 126,8 миллиарда долларов к 2031 году с CAGR 33,1%. Он позволил таким отраслям, как здравоохранение и автономные системы, использовать неструктурированные данные, улучшая рабочие процессы и создавая более эффективные модели машинного обучения. Эта способность подчеркивает его растущую значимость в секторах, полагающихся на большие объемы данных.
3. Преобразователи зрения (ViTs)
ViTs стали популярны в 2024 году, отойдя от традиционных методов анализа изображений, доминирующих в CNN. Благодаря своей уникальной способности обрабатывать целые изображения в целом, ViTs оказались особенно эффективными в обнаружении и сегментации объектов, устанавливая новые стандарты производительности.
Этот сдвиг парадигмы стимулирует быстрое внедрение в различных отраслях, что отражено в прогнозах рыночного роста. Согласно прогнозам Polaris Market Research, рынок преобразователей зрения вырастет с 280,75 миллиона долларов в 2024 году до 2,783,66 миллиона долларов к 2032 году с CAGR 33,2%.
4. Анализ видео в реальном времени
Обработка видео в реальном времени продолжала значительно развиваться благодаря продолжающимся улучшениям аппаратного обеспечения и алгоритмов, что привело к значительному росту рынка видеоаналитики. По прогнозам, он увеличится с 8,3 миллиарда долларов в 2023 году до 22,6 миллиарда долларов к 2028 году (CAGR 22,3%), и этот рост рынка отражает растущий спрос на действенные инсайты из видео в реальном времени.
Например, анализ видео в реальном времени улучшает общественную безопасность благодаря передовым системам наблюдения, способствует навигации автономных транспортных средств и предоставляет более глубокие инсайты в спортивной аналитике. Эти приложения демонстрируют, как действенная и мгновенная информация расширила полезность видеоаналитики в сферах безопасности, транспорта и развлечений.
5. Объяснимая ИИ (XAI)
В 2024 году объясняемая ИИ (XAI) оставалась в центре внимания, поскольку организации акцентировали внимание на доверии и прозрачности в системах ИИ. Задачи, такие как смещение в принятии решений, отсутствие подотчетности и «черный ящик» многих моделей ИИ, потребовали внедрения XAI в таких областях, как здравоохранение и финансирование, где понимание решений, принятых ИИ, критически важно.
Глобальный рынок объясняемого ИИ, стоимостью 6,4 миллиарда долларов в 2023 году, по прогнозам, вырастет до 34,6 миллиарда долларов к 2033 году с CAGR 18,4%. XAI обеспечивает подотчетность, позволяя системам ИИ объяснять свои рассуждения и укреплять доверие, отвечая на необходимость интерпретируемости в сложных решениях.
6. 3D зрение и оценка глубины
Развитие в области 3D-реконструкции и датчиков глубины оказали значительное влияние на область дополненной реальности (AR) и робототехники в 2024 году. Эти технологии сделали AR-опыты более захватывающими и интерактивными, что способствует росту рынка AR к оценочной стоимости в 198 миллиардов долларов к 2025 году.
В робототехнике оценка глубины позволяет машинам ориентироваться в сложных средах и взаимодействовать с физическим миром. По прогнозам, рынок 3D-датчиков вырастет с 2,8 миллиарда долларов в 2020 году до 7,9 миллиарда долларов к 2025 году с CAGR 22,5%. Эти достижения продолжают совершенствовать автоматизацию и интерактивные технологии в различных областях.
7. Граничные вычисления (Edge Computing)
Граничные вычисления стали ключевой тенденцией в 2024 году, приближая обработку данных к источнику вместо того, чтобы полагаться на облачную инфраструктуру. Глобальный рынок граничных вычислений, по прогнозам, вырастет с 60,0 миллиардов долларов в 2024 году до 110,6 миллиардов долларов к 2029 году с CAGR 13,0% в течение прогнозируемого периода.
Этот сдвиг снижает задержки и экономит пропускную способность, и он крайне важен для IoT и систем реального времени, обеспечивая быструю и эффективную обработку визуальных данных. Его поддержка распределенных систем подчеркивает его значение для отраслей, требующих мгновенной обработки данных и минимальной задержки.
1. Генеративно-состязательные сети (GANs)
GANs продолжали занимать важное место в креативных и функциональных приложениях компьютерного зрения на протяжении всего 2024 года. На рынке генеративного ИИ это оказало значительное влияние, предполагается, что его объем вырастет с 20,9 миллиарда долларов в 2024 году до 136,7 миллиарда долларов к 2030 году с совокупным годовым темпом прироста (CAGR) в 36,7%. Отрасли, такие как реклама и индустрия развлечений, использовали GANs для создания персонализированного контента и погружающих визуальных впечатлений. Исследователи использовали GANs для заполнения пробелов в данных, улучшая эффективность и точность обучения моделей ИИ.
Недавние разработки были сосредоточены на улучшении стабильности обучения GAN и качества вывода. Такие техники, как Wasserstein GANs (WGANs), которые используют дистанцию перевозчика (Earth Mover’s Distance) в качестве функции потерь, помогают решить проблемы, связанные с исчезновением градиентов и коллапсом моды. Кроме того, условные GANs способствуют точному созданию изображений на основе конкретных входных данных. GANs играют важную роль в аугментации данных, создании изображений, сверхвысоком разрешении и 3D-моделировании.
2. Самостоятельное обучение (SSL)
Самостоятельное обучение стало основой машинного обучения в 2024 году, решая одну из самых устойчивых проблем в этой области — получение размеченных наборов данных. SSL значительно сокращает затраты и время, снижая необходимость в размеченных данных до 80%, что делает этот подход преобразующим для бизнеса и исследователей.
Широкое принятие SSL заметно в его рыночном росте, который, как ожидается, вырастет с 7,5 миллиарда долларов в 2021 году до 126,8 миллиарда долларов к 2031 году с CAGR 33,1%. Он позволил таким отраслям, как здравоохранение и автономные системы, использовать неструктурированные данные, улучшая рабочие процессы и создавая более эффективные модели машинного обучения. Эта способность подчеркивает его растущую значимость в секторах, полагающихся на большие объемы данных.
3. Преобразователи зрения (ViTs)
ViTs стали популярны в 2024 году, отойдя от традиционных методов анализа изображений, доминирующих в CNN. Благодаря своей уникальной способности обрабатывать целые изображения в целом, ViTs оказались особенно эффективными в обнаружении и сегментации объектов, устанавливая новые стандарты производительности.
Этот сдвиг парадигмы стимулирует быстрое внедрение в различных отраслях, что отражено в прогнозах рыночного роста. Согласно прогнозам Polaris Market Research, рынок преобразователей зрения вырастет с 280,75 миллиона долларов в 2024 году до 2,783,66 миллиона долларов к 2032 году с CAGR 33,2%.
4. Анализ видео в реальном времени
Обработка видео в реальном времени продолжала значительно развиваться благодаря продолжающимся улучшениям аппаратного обеспечения и алгоритмов, что привело к значительному росту рынка видеоаналитики. По прогнозам, он увеличится с 8,3 миллиарда долларов в 2023 году до 22,6 миллиарда долларов к 2028 году (CAGR 22,3%), и этот рост рынка отражает растущий спрос на действенные инсайты из видео в реальном времени.
Например, анализ видео в реальном времени улучшает общественную безопасность благодаря передовым системам наблюдения, способствует навигации автономных транспортных средств и предоставляет более глубокие инсайты в спортивной аналитике. Эти приложения демонстрируют, как действенная и мгновенная информация расширила полезность видеоаналитики в сферах безопасности, транспорта и развлечений.
5. Объяснимая ИИ (XAI)
В 2024 году объясняемая ИИ (XAI) оставалась в центре внимания, поскольку организации акцентировали внимание на доверии и прозрачности в системах ИИ. Задачи, такие как смещение в принятии решений, отсутствие подотчетности и «черный ящик» многих моделей ИИ, потребовали внедрения XAI в таких областях, как здравоохранение и финансирование, где понимание решений, принятых ИИ, критически важно.
Глобальный рынок объясняемого ИИ, стоимостью 6,4 миллиарда долларов в 2023 году, по прогнозам, вырастет до 34,6 миллиарда долларов к 2033 году с CAGR 18,4%. XAI обеспечивает подотчетность, позволяя системам ИИ объяснять свои рассуждения и укреплять доверие, отвечая на необходимость интерпретируемости в сложных решениях.
6. 3D зрение и оценка глубины
Развитие в области 3D-реконструкции и датчиков глубины оказали значительное влияние на область дополненной реальности (AR) и робототехники в 2024 году. Эти технологии сделали AR-опыты более захватывающими и интерактивными, что способствует росту рынка AR к оценочной стоимости в 198 миллиардов долларов к 2025 году.
В робототехнике оценка глубины позволяет машинам ориентироваться в сложных средах и взаимодействовать с физическим миром. По прогнозам, рынок 3D-датчиков вырастет с 2,8 миллиарда долларов в 2020 году до 7,9 миллиарда долларов к 2025 году с CAGR 22,5%. Эти достижения продолжают совершенствовать автоматизацию и интерактивные технологии в различных областях.
7. Граничные вычисления (Edge Computing)
Граничные вычисления стали ключевой тенденцией в 2024 году, приближая обработку данных к источнику вместо того, чтобы полагаться на облачную инфраструктуру. Глобальный рынок граничных вычислений, по прогнозам, вырастет с 60,0 миллиардов долларов в 2024 году до 110,6 миллиардов долларов к 2029 году с CAGR 13,0% в течение прогнозируемого периода.
Этот сдвиг снижает задержки и экономит пропускную способность, и он крайне важен для IoT и систем реального времени, обеспечивая быструю и эффективную обработку визуальных данных. Его поддержка распределенных систем подчеркивает его значение для отраслей, требующих мгновенной обработки данных и минимальной задержки.
Траектория развития компьютерного зрения: Ключевые разработки, ожидаемые в 2025 году
Компьютерное зрение стремительно развивается и готово к значительным достижениям в различных секторах к 2025 году. Этот анализ подчеркивает ранние ключевые разработки, акцентируя внимание на практических последствиях и потенциальном влиянии на отрасль.
1. Синергия ИИ и робототехники: В 2025 году произойдет более тесное сотрудничество между ИИ и робототехникой, где компьютерное зрение будет играть центральную роль. Эта интеграция приведет к 20-30% увеличению производительности в различных отраслях. По данным исследований, автоматизация может ежегодно повышать продуктивность на 0,8-1,4 процента. Эта синергия позволит развивать более совершенные автономные системы, способные выполнять сложные задачи в динамичных условиях. Этот сдвиг имеет значительные последствия для производства, логистики, здравоохранения и других секторов, стремящихся к повышенной автоматизации и эффективности.
2. Развитие приложений дополненной реальности: Ожидается, что дополненная реальность (AR) выйдет за пределы начальных стадий, с использованием компьютерного зрения для создания более сложных и практичных приложений. К 2025 году можно ожидать широкого внедрения AR в таких секторах, как розница (виртуальные примерки), образование (интерактивные учебные среды) и производство (помощь в сборке и обслуживании). Это потребует специалистов с опытом в разработке AR, алгоритмах компьютерного зрения и дизайне интерфейсов/пользовательского опыта (UI/UX).
3. Улучшение конфиденциальности данных с помощью федеративного обучения: Увеличение акцента на защиту конфиденциальной информации будет способствовать внедрению федеративного обучения. Децентрализованный подход к машинному обучению, федеративное обучение позволяет обучать модели на множестве устройств без раскрытия данных, что важно для таких отраслей, как здравоохранение и финансы. Исследования показывают, что федеративное обучение может улучшить точность модели до 30%, обеспечивая при этом защиту данных. Компании, работающие с конфиденциальной информацией, все больше осознают его важность.
4. Достижения в обнаружении и отслеживании объектов: Продолжительное совершенствование алгоритмов обнаружения и отслеживания объектов принесет значительные улучшения в точности, скорости и надежности. Эти достижения особенно важны для автономного вождения, систем наблюдения и сложных приложений робототехники. Улучшенное обнаружение и отслеживание объектов позволит достичь более надежной и эффективной работы в этих областях, требуя профессионалов с опытом в алгоритмах компьютерного зрения, глубинном обучении и обработке в реальном времени.
5. Усиление внимания к этике ИИ и регулированию: С развитием технологий ИИ этические вопросы и регуляция будут занимать все более важное место. К 2025 году ожидаются более строгие нормы и стандарты в связи с разработкой и использованием технологий компьютерного зрения. Это потребует от профессионалов глубокого понимания этики ИИ, конфиденциальности данных и нормативного соблюдения для обеспечения ответственного и этичного использования этих технологий.
6. Приоритет устойчивого развития в разработке ИИ: Влияние разработки ИИ на окружающую среду получает все больше внимания. К 2025 году устойчивость станет ключевым фактором, с акцентом на минимизацию углеродного следа моделей ИИ. Это будет способствовать применению более энергоэффективных методов обучения, оптимизации архитектур моделей и экологически чистых стратегий развертывания. Участники разработки ИИ должны будут осознавать и применять устойчивые практики.
7. Эволюция взаимодействия человека и компьютера (HCI) через компьютерное зрение: Компьютерное зрение будет играть ключевую роль в улучшении взаимодействия человека и компьютера (HCI), позволяя более интуитивно понятный и естественный пользовательский опыт. Ожидаются улучшения в распознавании жестов, определении эмоций и отслеживании глаз, что приведет к более плавным и доступным интерфейсам. Это потребует от специалистов знаний в области дизайна HCI, компьютерного зрения и исследований пользовательского опыта.
1. Синергия ИИ и робототехники: В 2025 году произойдет более тесное сотрудничество между ИИ и робототехникой, где компьютерное зрение будет играть центральную роль. Эта интеграция приведет к 20-30% увеличению производительности в различных отраслях. По данным исследований, автоматизация может ежегодно повышать продуктивность на 0,8-1,4 процента. Эта синергия позволит развивать более совершенные автономные системы, способные выполнять сложные задачи в динамичных условиях. Этот сдвиг имеет значительные последствия для производства, логистики, здравоохранения и других секторов, стремящихся к повышенной автоматизации и эффективности.
2. Развитие приложений дополненной реальности: Ожидается, что дополненная реальность (AR) выйдет за пределы начальных стадий, с использованием компьютерного зрения для создания более сложных и практичных приложений. К 2025 году можно ожидать широкого внедрения AR в таких секторах, как розница (виртуальные примерки), образование (интерактивные учебные среды) и производство (помощь в сборке и обслуживании). Это потребует специалистов с опытом в разработке AR, алгоритмах компьютерного зрения и дизайне интерфейсов/пользовательского опыта (UI/UX).
3. Улучшение конфиденциальности данных с помощью федеративного обучения: Увеличение акцента на защиту конфиденциальной информации будет способствовать внедрению федеративного обучения. Децентрализованный подход к машинному обучению, федеративное обучение позволяет обучать модели на множестве устройств без раскрытия данных, что важно для таких отраслей, как здравоохранение и финансы. Исследования показывают, что федеративное обучение может улучшить точность модели до 30%, обеспечивая при этом защиту данных. Компании, работающие с конфиденциальной информацией, все больше осознают его важность.
4. Достижения в обнаружении и отслеживании объектов: Продолжительное совершенствование алгоритмов обнаружения и отслеживания объектов принесет значительные улучшения в точности, скорости и надежности. Эти достижения особенно важны для автономного вождения, систем наблюдения и сложных приложений робототехники. Улучшенное обнаружение и отслеживание объектов позволит достичь более надежной и эффективной работы в этих областях, требуя профессионалов с опытом в алгоритмах компьютерного зрения, глубинном обучении и обработке в реальном времени.
5. Усиление внимания к этике ИИ и регулированию: С развитием технологий ИИ этические вопросы и регуляция будут занимать все более важное место. К 2025 году ожидаются более строгие нормы и стандарты в связи с разработкой и использованием технологий компьютерного зрения. Это потребует от профессионалов глубокого понимания этики ИИ, конфиденциальности данных и нормативного соблюдения для обеспечения ответственного и этичного использования этих технологий.
6. Приоритет устойчивого развития в разработке ИИ: Влияние разработки ИИ на окружающую среду получает все больше внимания. К 2025 году устойчивость станет ключевым фактором, с акцентом на минимизацию углеродного следа моделей ИИ. Это будет способствовать применению более энергоэффективных методов обучения, оптимизации архитектур моделей и экологически чистых стратегий развертывания. Участники разработки ИИ должны будут осознавать и применять устойчивые практики.
7. Эволюция взаимодействия человека и компьютера (HCI) через компьютерное зрение: Компьютерное зрение будет играть ключевую роль в улучшении взаимодействия человека и компьютера (HCI), позволяя более интуитивно понятный и естественный пользовательский опыт. Ожидаются улучшения в распознавании жестов, определении эмоций и отслеживании глаз, что приведет к более плавным и доступным интерфейсам. Это потребует от специалистов знаний в области дизайна HCI, компьютерного зрения и исследований пользовательского опыта.
Заключение
Технологические тенденции в области компьютерного зрения 2024 года заложили прочную основу для новых направлений в компьютерном зрении 2025 года. Такие инновации, как генеративно-состязательные сети (GANs), преобразователи зрения и федеративное обучение решают важные задачи и формируют будущее компьютерного зрения. Внедряя эти достижения, компании могут открывать новые возможности и добиваться значительного прогресса в данной области.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
