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视觉处理并非视觉计算，谈起视觉计算，很多人都会把它和高性能计算渲染或者游戏联系起来，但视觉处理可不仅如此。随着智能家居、物联网、智慧城市、智能制造等新领域的迅速发展，视觉处理技术所带来的影响已经深入到了人们生活的各个角落，同时也推动了很多行业的发展。
很多人会问，视觉处理是什么？简单地说，视觉处理就是将视觉计算的结果经过处理分析后进行再加工，然后为用户提供更好解决方案的过程。它的顺利执行得益于半导体行业的高速发展。没有半导体行业的高速发展，也就没有现在被广泛应用于物联网、智能制造等领域的高性能、低功耗芯片的出现。
摩尔定律推动半导体行业快速发展
半导体行业近几十年来始终遵循着摩尔定律的规律发展。如今芯片已经达到14nm级别，正在向10nm、7nm、5nm进军，芯片目前呈现出微型化和高性能化的趋势。但近期半导体行业却出现了悲观的论调—摩尔定律已死。
摩尔定律，准确说应该是摩尔统计学更合理一些，是那么令人振奋，它可以概述为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18—24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。如今这一进程正在放缓。但即便如此，很多半导体芯片的性能也足以令早期的高性能芯片相形见绌。
物联网设备最初仅仅是通过一个射频发生装置，将收集到的数据转换为射频信号发送给其它接收装置，由接收装置筛选、分析、处理这些信号。但如今，随着半导体行业的发展，物联网设备应用了很多高性能芯片，物联网设备正在向智能化方向发展。而可独立进行视觉处理的物联网设备也只是高性能芯片应用的一小部分成果，还有很多领域是高性能芯片的用武之地。
视觉处理技术需要高性能计算
在半导体行业发展脚步放缓之际，很多人都在高谈阔论智慧城市和物联网这些话题。智慧城市的建设与物联网的建设息息相关。
随着芯片的微型化、高性能化，物联网技术日新月异，物联网设备层出不穷，而且很多物联网设备已经不仅仅局限于囫囵吞枣式地将信息发送到数据中心，由数据中心进行数据处理，而是担负起一部分分析处理功能。这些物联网设备不再仅仅扮演发送数据的角色，它们本身已经开始具备高性能运算的能力，可以独立收集、筛选、分析数据，甚至可以直接输出人们想要看到的信息分析结果。只有一些需要进行其它综合分析的数据才会被发送到数据中心。芯片的微型化、高性能化正在推动物联网的变革。
我们已经看到了这些高性能、微型化芯片在物联网方面的很多应用，在这里我们先来谈一谈视觉处理技术在物联网设备中的应用。年前，笔者接到了一个交通违章通知短信，这个违章信息上显示的是3天前的交通违章。笔者回想了很久也不记得究竟所为何事，于是，专门去了交通队查询，结果是：在公交车专用道上行驶，被交通管理摄像头拍照。这种违章时隔三日谁还会记得那么清楚。我们可以想象一下，如果摄像头在拍照时就能够迅速做出处罚，发布处罚结果，并且通知到车主，车主就可以及时纠正错误。这应该比时隔几天，仅仅缴付罚金的措施更能够发挥提醒警示的作用。处罚不是目的，督促提醒才是根本。
上述这种摄像头拍照处理过程就是典型的视觉处理场景。如果这些监控系统具有更加智能的独立高性能运算能力，笔者设想的实时响应的场景将很容易实现。而从目前情况来看，当下的这种监控系统仅仅能起到监控作用，似乎还不具备高性能计算能力，无法达到实时分析的能力。
视觉处理技术推动各行各业发展
视觉处理技术的应用绝非仅限于此，可能很多人会认为还有VR、AR之类的产品和技术会采用视觉处理技术。此外，视觉处理技术涉及很多领域，比如被应用于机器人产业上，尤其是智能机器人上。这些智能机器人能够感知周遭事物，实现自主分析判断。
既然是感知，自然离不开视觉、听觉、触觉、味觉等感知技术。这与微型化、高性能的芯片也是息息相关的。这些感知技术均需要智能机器人的芯片做出快速响应，实时处理。为了实现这种快速高效的响应速度，这些设备就必须配备高性能的芯片，这样才能具备独立自主、快速分析处理数据的能力。很多专业人士对此表示认同。在近期英特尔与视觉处理行业专家举办的“视觉处理助力智能物联”沙龙上，英特尔中国销售与市场事业部市场总监姜怡然表示：“在视频处理和存储的时候，有很多视频需要实时处理，应用不可能全部放在数据中心去处理。”这与笔者在前文交通违章处理部分所要表述的一些观点一致，即物联网设备需要实时做出分析，提供处理结果。这也是芯片实现微型化和高性能化的目的之一。
随着芯片微型化、高性能化进程的快速推进，视觉处理技术已经成为现实中生活、生产领域的得力助手。我们能够看到智能试衣镜、智能泊车、远程教育、远程医疗等场景中，可以实时提供解决方案的视觉处理技术为人们带来很多实时的分析结果，帮助人们及时做出决定。
事实上，视觉处理技术不仅仅应用在监控系统上，它还会被广泛应用于3D建模等领域。笔者在前文中就曾提到过VR、AR技术目前主要应用于娱乐领域，比如游戏和影音播放。华晨互动首席技术官郭振平则表示，VR和AR技术不仅会被应用于娱乐领域，还将是中国工业制造2025的支柱技术之一，在泛娱乐、石油勘探、汽车生产和3D打印等领域都会有很大的应用价值。在工业生产中，通过VR和AR技术，人们可以定制化生产，提前发现问题，节省原材料。
高性能计算支撑视觉处理技术
写到这里，笔者突然想起了《火星救援》中的场景。假设“好奇号”的监控系统在捕获男主角与地球探索中心排列出的信息，就能够及时快速地分析出所传信息的话，男主角和地球探索中心间的交流将变得更为顺畅，就能够为救援男主角争取更多的营救时间，找到更有利的营救方案。
航天探索、户外旅行也是高性能监控系统应用的领域，视觉处理技术是主要支撑技术之一，而高性能计算又是视觉处理技术实现的基础。目前，很多芯片厂商都在为实现高性能计算而努力。这些芯片厂商为设备制造商和系统集成商提供了一系列视觉处理解决方案，从数据收集、分析、存储和传输等环节满足用户的需求。高性能计算不仅仅是数据中心所独有的能力，高性能计算将融合在所有物联网设备上。当所有物联网设备都具备一定的高性能运算能力时，智慧城市项目才能真正落地。
很多人会问，视觉处理是什么？简单地说，视觉处理就是将视觉计算的结果经过处理分析后进行再加工，然后为用户提供更好解决方案的过程。它的顺利执行得益于半导体行业的高速发展。没有半导体行业的高速发展，也就没有现在被广泛应用于物联网、智能制造等领域的高性能、低功耗芯片的出现。
摩尔定律推动半导体行业快速发展
半导体行业近几十年来始终遵循着摩尔定律的规律发展。如今芯片已经达到14nm级别，正在向10nm、7nm、5nm进军，芯片目前呈现出微型化和高性能化的趋势。但近期半导体行业却出现了悲观的论调—摩尔定律已死。
摩尔定律，准确说应该是摩尔统计学更合理一些，是那么令人振奋，它可以概述为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18—24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。如今这一进程正在放缓。但即便如此，很多半导体芯片的性能也足以令早期的高性能芯片相形见绌。
物联网设备最初仅仅是通过一个射频发生装置，将收集到的数据转换为射频信号发送给其它接收装置，由接收装置筛选、分析、处理这些信号。但如今，随着半导体行业的发展，物联网设备应用了很多高性能芯片，物联网设备正在向智能化方向发展。而可独立进行视觉处理的物联网设备也只是高性能芯片应用的一小部分成果，还有很多领域是高性能芯片的用武之地。
视觉处理技术需要高性能计算
在半导体行业发展脚步放缓之际，很多人都在高谈阔论智慧城市和物联网这些话题。智慧城市的建设与物联网的建设息息相关。
随着芯片的微型化、高性能化，物联网技术日新月异，物联网设备层出不穷，而且很多物联网设备已经不仅仅局限于囫囵吞枣式地将信息发送到数据中心，由数据中心进行数据处理，而是担负起一部分分析处理功能。这些物联网设备不再仅仅扮演发送数据的角色，它们本身已经开始具备高性能运算的能力，可以独立收集、筛选、分析数据，甚至可以直接输出人们想要看到的信息分析结果。只有一些需要进行其它综合分析的数据才会被发送到数据中心。芯片的微型化、高性能化正在推动物联网的变革。
我们已经看到了这些高性能、微型化芯片在物联网方面的很多应用，在这里我们先来谈一谈视觉处理技术在物联网设备中的应用。年前，笔者接到了一个交通违章通知短信，这个违章信息上显示的是3天前的交通违章。笔者回想了很久也不记得究竟所为何事，于是，专门去了交通队查询，结果是：在公交车专用道上行驶，被交通管理摄像头拍照。这种违章时隔三日谁还会记得那么清楚。我们可以想象一下，如果摄像头在拍照时就能够迅速做出处罚，发布处罚结果，并且通知到车主，车主就可以及时纠正错误。这应该比时隔几天，仅仅缴付罚金的措施更能够发挥提醒警示的作用。处罚不是目的，督促提醒才是根本。
上述这种摄像头拍照处理过程就是典型的视觉处理场景。如果这些监控系统具有更加智能的独立高性能运算能力，笔者设想的实时响应的场景将很容易实现。而从目前情况来看，当下的这种监控系统仅仅能起到监控作用，似乎还不具备高性能计算能力，无法达到实时分析的能力。
视觉处理技术推动各行各业发展
视觉处理技术的应用绝非仅限于此，可能很多人会认为还有VR、AR之类的产品和技术会采用视觉处理技术。此外，视觉处理技术涉及很多领域，比如被应用于机器人产业上，尤其是智能机器人上。这些智能机器人能够感知周遭事物，实现自主分析判断。
既然是感知，自然离不开视觉、听觉、触觉、味觉等感知技术。这与微型化、高性能的芯片也是息息相关的。这些感知技术均需要智能机器人的芯片做出快速响应，实时处理。为了实现这种快速高效的响应速度，这些设备就必须配备高性能的芯片，这样才能具备独立自主、快速分析处理数据的能力。很多专业人士对此表示认同。在近期英特尔与视觉处理行业专家举办的“视觉处理助力智能物联”沙龙上，英特尔中国销售与市场事业部市场总监姜怡然表示：“在视频处理和存储的时候，有很多视频需要实时处理，应用不可能全部放在数据中心去处理。”这与笔者在前文交通违章处理部分所要表述的一些观点一致，即物联网设备需要实时做出分析，提供处理结果。这也是芯片实现微型化和高性能化的目的之一。
随着芯片微型化、高性能化进程的快速推进，视觉处理技术已经成为现实中生活、生产领域的得力助手。我们能够看到智能试衣镜、智能泊车、远程教育、远程医疗等场景中，可以实时提供解决方案的视觉处理技术为人们带来很多实时的分析结果，帮助人们及时做出决定。
事实上，视觉处理技术不仅仅应用在监控系统上，它还会被广泛应用于3D建模等领域。笔者在前文中就曾提到过VR、AR技术目前主要应用于娱乐领域，比如游戏和影音播放。华晨互动首席技术官郭振平则表示，VR和AR技术不仅会被应用于娱乐领域，还将是中国工业制造2025的支柱技术之一，在泛娱乐、石油勘探、汽车生产和3D打印等领域都会有很大的应用价值。在工业生产中，通过VR和AR技术，人们可以定制化生产，提前发现问题，节省原材料。
高性能计算支撑视觉处理技术
写到这里，笔者突然想起了《火星救援》中的场景。假设“好奇号”的监控系统在捕获男主角与地球探索中心排列出的信息，就能够及时快速地分析出所传信息的话，男主角和地球探索中心间的交流将变得更为顺畅，就能够为救援男主角争取更多的营救时间，找到更有利的营救方案。
航天探索、户外旅行也是高性能监控系统应用的领域，视觉处理技术是主要支撑技术之一，而高性能计算又是视觉处理技术实现的基础。目前，很多芯片厂商都在为实现高性能计算而努力。这些芯片厂商为设备制造商和系统集成商提供了一系列视觉处理解决方案，从数据收集、分析、存储和传输等环节满足用户的需求。高性能计算不仅仅是数据中心所独有的能力，高性能计算将融合在所有物联网设备上。当所有物联网设备都具备一定的高性能运算能力时，智慧城市项目才能真正落地。