隨著機器視覺技術及其相關技術的不斷提升，無論是圖像結構化的算法還是算力均在進步，雖然算法的進步已有限。而人工智能技術的螺旋上升極有可能會將技術熱點從圖像識別帶入到機器人、語言識別、自然語言處理和專家系統這四個大領域中，因此筆者認為，未來人臉大數據系統的發展將主要呈現以下三大趨勢：

首先，人臉大數據系統將進一步凸顯“大數據”的能力，一線廠商與二三級廠商在“人臉”領域的差距將進一步縮小，而對結構化數據的實時、高并發的處理，將成為下一個技術增長點。同時，作為2018年的延續，技術與實戰的結合將進一步深化，更多的業務場景，更靈活的業務開發，更迅速的業務定制，更便攜直觀的業務呈現將會受到客戶的歡迎。

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其次，邊緣計算設備與后端集群分析這兩種業務模式的競爭會更加激烈，合作也會更加緊密。在谷歌、臉書等公司的推動下，以及國內廠商華為、海康等巨頭的加入，嵌入式視覺系統的發展會顯著提速，未來追蹤嫌疑目標只需出動真正的“無人”機不是夢，具備自動識別自動鎖定報警功能的無人飛行器完全可以在安防領域大展身手。同時，更強大的后端視覺處理集群將實現全城全域全員的布控，讓案事件回顧變成一鍵直達，并推動公共安全業務從事后處理到事前介入。

第三，單一人臉數據業務的熱度會有所降低，人臉識別技術與其他傳感技術相融合將成為熱點。與單傳感器相比，多傳感器技術在探測、跟蹤和目標識別方面能夠提高系統的可靠性和健壯性，增強數據的可信度，提高精度，增加系統的實時性。機器視覺系統易于向多傳感器信息融合技術拓展，解決單一視覺系統的局限性。

未來，通過人工智能方面利好的政策，安防、交通、金融、消費電子等都是機器視覺領域重點關注的應用行業方向。