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隨著影像運算單元（GPU）效能的提升以及相關演算法的演進，有愈來愈多終端產品或應用開始利用影像技術的輔助來執行任務，而影像技術甚至是部份產業往下一階段升級不可獲缺的關鍵技術，例如：工業往自動化發展、機器人的視覺系統、醫學影像的診斷等，反過來說，這些新興應用亦是影像辨識接下來向外拓展應用場域的熱門方向。另外，人工智慧的興起對於影像辨識亦有推波助瀾的效果，其中影像檢查與圖像分割/邊緣偵測為二大發展重點，而人工智慧應用於影像辨識技術的投入於近年亦可見到有明顯增溫的趨勢，其中醫學診斷則是其中最熱門的應用選項。展望未來，影像辨識將在專業性以及普及性上有所突破，但亦會面臨到更多與隱私權相關的議題。

【內容大綱】

• 一、影像辨識關鍵技術環節：Camera/Sensor、Image Processing、Image Analysis
• 二、圖像檢查、圖像分析/邊緣偵測、動態分析、位置或方向分析為影像分析主要解決的問題
• 三、圖像檢查與圖像分析/邊緣偵測為人工智慧最熱門的技術投入項目
• 四、Medical Imaging & Diagnosis為AI於Healthcare主要的營收貢獻來源
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、影像辨識關鍵技術環節
• 圖二、Google Lens所提供的部份功能
• 圖三、影像分析所要解決的問題
• 圖四、AI於影像辨識發展趨勢
• 圖五、AI於Healthcare 所帶來的價值
• 圖六、Zebra AI方案：利用AI讓更多人享受專業的醫學影像服務