不久前，生物识别行业龙头数相科技**召开圆桌会议，邀请了跨境电商、动植物保护、网络**等领域的专家，一起来探讨生物识别在细分领域的应用问题。从与会情况来看，生物识别在计算机、人工智能等技术的推动下，其应用前景极为广阔。
不久前，生物识别行业龙头数相科技**召开圆桌会议，邀请了跨境电商、动植物保护、网络**等领域的专家，一起来探讨生物识别在细分领域的应用问题。从与会情况来看，生物识别在计算机、人工智能等技术的推动下，其应用前景极为广阔。 有了图像识别技术，许多领域的工作将会获得更多、更新的发展可能。例如在商品应用方面，电商用户就可以借助移动终端，在实际的活动场景里获知商品资讯，帮助消费者完成购物。而且这一技术对于商家来说，也有极为重要的意义，能够实现导流、提高移动端用户粘性。同时，在货物鉴别方面，发展到一定程度的图像识别技术能够辨识真假货物，对于网络打假也大有帮助。 从互联网的发展态势来看，当下的图像识别技术**发展基础。在如今的流媒体平台上，图片、视频占比超过80％，但是其中存在着不少的有害信息。因此，借助图像识别技术对这些海量信息进行筛选，就能够有效监控互联网网络**。例如如今的图像识别技术已经开始从事鉴黄师的部分工作，未来有望完成替代。 而在野生动植物普及方面，图像识别技术也有较大的应用空间。其图像识别技术能够有效识别出复杂多样的植物种类，从而实现信息的精准传递。 虽然眼下图像识别技术在联想与常识理解方面不能与人类比肩，但是当下已经有不少投资者都在积极切入垂直领域的行业应用中去。 再者，产业链的更新迭代也为图像识别技术打下了基础。高性能的AI计算芯片、深度学习算法等都是推动图像识别技术发展的关键因素。而当下也正是由于计算速度的提升、大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及众多优化算法的出现，让图像识别技术的核心——深度学习的速度大幅加快，原本耗时数月的训练过程目前已经缩短为数天甚至数小时，有了深度学习这个强力助手，图像识别就能够更好地进行产业化。 而目前，图像识别产业发展的关键是要切入到具体的行业当中去，在垂直行业中获取与管理大数据。例如在农林行业，通过图像识别可以完成森林调查等工作，通过无人机对图像进行采集，然后再通过图像分析性来对森林树种的覆盖比例、树木健康状况进行分析，从而制定出更科学的开采方案。
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