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大數據(big data)，或稱巨量資料。進入2012年，大數據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生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。數據正在迅速膨脹并變大，大數據到底有多大？截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數據。
走在信息科技前沿的美國已對機器視覺與大數據時代的互動關系先知先覺。介于美國政府公布的“大數據研發計劃”（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識和推理需要的知覺認知基礎。總之，這些技術可以建立一個更完整的視覺智能效果。
中國科學院自動化研究所黃凱奇指出：“對于依賴數據規律的機器視覺算法來講，大數據無疑為人們進一步發現人類的認知機理，實現更加魯棒，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，隨著機器視覺系統更加魯棒穩定，更加智能，它在收集、分析、處理海量信息方面也將發揮更加重要的作用。簡言之，機器視覺一邊借大數據之利不斷發展，一邊又靠技術的完善而反哺大數據時代，形成一個良性的互動”。
目前，機器視覺在交通等多個領域的應用仍相對單一，存在著多層面阻礙其進一步產業化發展的因素。黃凱奇分析說，首先在魯棒穩定的機器視覺系統方面，因為機器視覺技術涉及眾多學科，需要不同學科協同創新才能突破目前發展的技術瓶頸。再一個就是標準方面，目前大部分廠家為了自身的短期局部利益都各自開發封閉的設備、協議、系統，這對整個行業的發展極為不利。“如何破除這種封閉狀態的弊端，制定行業統一開放標準是促進機器視覺行業形成大格局、大產業的必經之路。”黃凱奇說。
“還有一點原因，就是關于機器視覺剛需的創造。我國是一個典型的勞動力密集國家，大部分行業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，因此如何一方面有效解決就業問題，另一方面又高效推進機器視覺相關自動化產品設備的推廣使用，是政府部門、企業需要面對的問題。”黃凱奇表示。
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