大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料。進入2012年，大數(shù)據(jù)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大，大數(shù)據(jù)到底有多大？截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。

走在信息科技前沿的美國已對機器視覺與大數(shù)據(jù)時代的互動關(guān)系先知先覺。介于美國政府公布的“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃”（BigDataResearchandDevelopmentInitiative）中包含一個旨在為機器建立視覺智能的Mind‘sEye項目。該計劃稱，傳統(tǒng)的機器視覺研究的對象選取廣泛的物體來描述一個場景的屬性名詞，而Mind‘sEye旨在增加在這些場景的動作認(rèn)識和推理需要的知覺認(rèn)知基礎(chǔ)。總之，這些技術(shù)可以建立一個更完整的視覺智能效果。

中國科學(xué)院自動化研究所黃凱奇指出：“對于依賴數(shù)據(jù)規(guī)律的機器視覺算法來講，大數(shù)據(jù)無疑為人們進一步發(fā)現(xiàn)人類的認(rèn)知機理，實現(xiàn)更加魯棒，魯棒是Robust的音譯，也就是健壯、強壯、堅定、粗野的意思。魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性的機器視覺算法提供了可能。另一方面，隨著機器視覺系統(tǒng)更加魯棒穩(wěn)定，更加智能，它在收集、分析、處理海量信息方面也將發(fā)揮更加重要的作用。簡言之，機器視覺一邊借大數(shù)據(jù)之利不斷發(fā)展，一邊又靠技術(shù)的完善而反哺大數(shù)據(jù)時代，形成一個良性的互動”。

目前，機器視覺在交通等多個領(lǐng)域的應(yīng)用仍相對單一，存在著多層面阻礙其進一步產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的因素。黃凱奇分析說，首先在魯棒穩(wěn)定的機器視覺系統(tǒng)方面，因為機器視覺技術(shù)涉及眾多學(xué)科，需要不同學(xué)科協(xié)同創(chuàng)新才能突破目前發(fā)展的技術(shù)瓶頸。再一個就是標(biāo)準(zhǔn)方面，目前大部分廠家為了自身的短期局部利益都各自開發(fā)封閉的設(shè)備、協(xié)議、系統(tǒng)，這對整個行業(yè)的發(fā)展極為不利。“如何破除這種封閉狀態(tài)的弊端，制定行業(yè)統(tǒng)一開放標(biāo)準(zhǔn)是促進機器視覺行業(yè)形成大格局、大產(chǎn)業(yè)的必經(jīng)之路。”黃凱奇說。

“還有一點原因，就是關(guān)于機器視覺剛需的創(chuàng)造。我國是一個典型的勞動力密集國家，大部分行業(yè)依靠的是低廉的大量富余勞動力。而機器視覺與自動化息息相關(guān)，因此如何一方面有效解決就業(yè)問題，另一方面又高效推進機器視覺相關(guān)自動化產(chǎn)品設(shè)備的推廣使用，是政府部門、企業(yè)需要面對的問題。”黃凱奇表示。

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