介绍
在近几十年里，人工智能领域取得了非凡的增长和创新。从能够模仿人类互动的类人机器人索菲亚，到以理解和生成类似人类的文本而闻名的著名模型ChatGPT，甚至亚马逊整合到Echo设备和其他产品中的语音控制虚拟助手Alexa——AI正在真正改变我们的世界。
在本文中，我们将踏上计算机视觉领域的全面旅程。我们将探讨什么是计算机视觉，它的起源，揭开这项迷人技术的机制，深入研究计算机视觉的任务，并考察领先品牌如何利用其潜力推动业务发展。让我们开始吧！
此外，请查看我们的综合指南，该指南向您介绍了人工智能。
目录
介绍
什么是计算机视觉
计算机视觉的历史
计算机视觉是如何工作的
计算机视觉的关键特征
计算机视觉任务
公司如何利用计算机视觉
什么是计算机视觉？
当您全神贯注地阅读这篇博客时，无论是在台式机、笔记本电脑、便捷的平板电脑还是方便的移动设备上，您都可以分析设备或说出它的颜色。您可以区分不同的物体。现在想象一下，如果机器也能做到这一点。
计算机视觉，简称CV，是人工智能（AI）的一个子领域，它使计算机和机器能够分析图像和视频。就像人类一样，这些智能系统可以理解视觉数据并从中提取有价值的信息。
计算机视觉的能力在广泛的行业中都有应用。例如，在医疗保健领域，CV在医学影像领域发挥着重要作用，帮助医生和研究人员诊断和理解复杂的医学状况。在汽车行业，计算机视觉在使自动驾驶汽车能够“看到”周围环境方面发挥着至关重要的作用，确保道路上的安全导航。
近年来，计算机视觉取得了惊人的进步，这可以归因于两个关键因素：深度学习和神经网络的进步以及海量视觉数据的可用性。这些突破使视觉系统的准确率在不到十年的时间里从仅仅50%提高到令人印象深刻的99%。这一显著的改进展示了计算机视觉的巨大潜力及其不断突破界限的能力。
更令人兴奋的是，计算机视觉市场的增长没有放缓的迹象。事实上，预计到2023年底将达到惊人的222.7亿美元。到2028年，预计将猛增至惊人的509.7亿美元，从2023年到2028年的增长率为12.56%。美国处于该行业的领先地位，估计市场价值为83亿美元。
计算机视觉的历史
亮点
- 1950年代 – 记录神经活动
- 1963年 – 尝试从二维图像中推导出三维表示
- 1966年 – 多层神经网络
- 1979年 – Neocognitron – 模仿人类视觉系统
计算机视觉的形式可以追溯到50年代。神经生理学家David Hubel和Torsten Wiesel在1950年代和1960年代的开创性工作包括向猫和猴子展示图像阵列，同时记录神经活动。他们揭示了大脑早期视觉处理的基本原理。他们的发现包括存在对特定视觉特征有选择性反应的神经元、从简单特征到复杂特征的信息分层处理、感受野的概念以及方向敏感性。这些发现为计算机视觉的发展奠定了基础，启发了边缘检测、特征提取和分层处理的算法。Hubel和Wiesel的研究深刻地影响了我们对视觉感知和计算机视觉领域的理解。
在同一年，第一台图像数字扫描仪诞生。1959年发明的数字扫描仪是VIDICON管。它通过将光学图像转换为电信号，使视觉信息数字化，从而帮助构建现代计算机视觉。VIDICON管允许计算机捕获和处理图像，为计算机视觉应用（如物体识别和模式分析）铺平了道路。这项技术标志着计算机视觉发展的一个基础性步骤，计算机视觉此后已成为从人脸识别到自动驾驶汽车和医学图像分析等各种行业和技术的组成部分。
1963年，Lawrence G. Roberts凭借“Blockworld”程序开创了计算机视觉，该程序是早期尝试从二维图像中推导出三维表示的尝试。它采用边缘检测和假设检验从简单的块结构重建三维场景，为关键的计算机视觉概念奠定了基础。Roberts的工作强调了边缘检测、三维重建和假设驱动方法的重要性，所有这些都是现代计算机视觉的核心。如今，计算机视觉系统可以识别和解释各种物体和场景，应用于自动驾驶汽车、人脸识别和医学影像等领域，这在很大程度上归功于Roberts在1963年奠定的基础原理。
1966年，Marvin Minsky合著了《感知器》一书，强调了单层神经网络在处理复杂非线性数据方面（影响计算机视觉）的局限性。这项工作促使转向多层神经网络，并重新激发了人们对该领域的兴趣。它影响了更先进的神经网络架构和训练技术的开发，为现代深度学习奠定了基础，深度学习现在在计算机视觉和人工智能领域占据主导地位。Minsky的研究阐明了克服早期人工智能模型局限性的重要性，塑造了计算机视觉研究和更广泛的人工智能领域的轨迹。
1979年，Kunihiko Fukushima发布了Neocognitron，这是一种重塑计算机视觉格局的神经网络设计。
这种创新的架构模仿了人类视觉系统的结构和功能，具有类似于S细胞和C细胞的人工神经元层。Neocognitron擅长局部特征提取，能够检测图像中复杂的图案和边缘。最重要的是，它引入了平移不变性，使其能够识别物体，而不管其位置或方向如何——这是一个至今仍在使用的关键概念。Fukushima的Neocognitron为高级神经网络（特别是卷积神经网络（CNN））铺平了道路，卷积神经网络在现代计算机视觉中占据主导地位，为从图像识别到物体检测等应用提供支持。
计算机视觉是如何工作的？
计算机视觉使计算机能够像人类一样感知和理解视觉世界。它涉及多个阶段，从通过摄像头或传感器捕获图像或视频帧开始。然后，这些原始视觉输入将经过预处理技术，旨在提高数据的整体质量和可靠性。让我们快速浏览一下不同的阶段。
特征提取
计算机视觉的核心是名为特征提取的关键步骤。在此阶段，系统仔细检查传入的视觉数据以识别和分离重要的视觉元素，例如边缘、形状、纹理和图案。这些特征至关重要，因为它们是后续分析阶段的构建块。为了便于计算机处理，这些识别出的特征被转换为数值表示，有效地将视觉信息转换为机器能够更有效地理解和操作的格式。
物体检测
在流程中向前推进，物体检测和识别发挥着关键作用。一旦提取特征并将其转换为数值数据，系统的算法就会开始识别和定位图像中的特定物体或实体。这使计算机不仅能够检测物体的存在，还能理解这些物体是什么，这种能力在从自动驾驶汽车识别行人到安全系统识别入侵者等各个领域都有应用。
图像分类
图像分类将这种理解提升到更高的水平。
图像分类不是仅仅识别单个物体，而是将整个图像分类到预定义的类别或类别中。这就是卷积神经网络 (CNN) 发挥作用的地方。CNN 是一类专门为图像相关任务设计的深度学习模型。它们擅长学习复杂的特征层次结构，这使它们能够识别复杂的模式并进行高度准确的图像分类。
物体跟踪
物体跟踪是视频分析中的一项基本技术，它发挥着关键作用。它涉及能够监控和跟踪物体在视频连续帧中的移动。这似乎是一项简单的任务，但它是在广泛的应用中必不可少的组成部分，从监控和体育分析到机器人技术等等。
语义分割
如果我们深入研究计算机视觉领域，就会遇到一个更复杂、更强大的概念，称为语义分割。
这项技术将目标分析提升到一个全新的水平，通过精细地为图像中的每个像素都标记其对应的类别。想象一下，观察一张照片，不仅能够识别物体，还能理解这些物体中每个像素的边界和类别。这种精细程度开辟了一个充满先进可能性的世界，尤其是在自动导航领域。
语义分割
自动导航，例如自动驾驶汽车和无人机中所见到的，严重依赖于语义分割。它允许这些车辆检测和识别物体，并对其周围环境有详细的了解。这种理解对于做出实时决策并在复杂的环境中安全导航至关重要。
但计算机视觉的功能并不止于此。它能够从二维图像中提取三维信息，从而能够创建 3D 模型和重建。此功能应用于建筑、考古学和虚拟现实等领域，其中将 2D 图像转换为 3D 表示可以提供宝贵的见解。
此外，计算机视觉可以以惊人的精度执行后处理任务。它可以计算图像中的物体数量或以极高的精度估计其大小。想想这在库存管理、制造业的质量控制，甚至在保护工作中监测野生动物数量方面蕴藏的潜力。
使计算机视觉更具吸引力的是它的适应性。通过机器学习的力量，这些系统可以随着时间的推移学习和进化。随着它们处理更多数据并获得更多经验，它们可以变得越来越准确和可靠。这种适应性使计算机视觉能够不断突破各个行业和应用中可能性的界限。
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计算机视觉的关键特性
在本节中，我们将深入探讨定义计算机视觉迷人领域的关键特性。
视觉感知
计算机视觉的核心在于复制人类感知和处理视觉信息的能力。它通过从相机和传感器捕获和理解图像或视频数据来实现这一点。这些系统充当数字眼睛，使机器能够“看到”并理解其环境。
图像理解
计算机视觉的关键功能之一是图像理解。在这里，复杂的算法和模型开始发挥作用，致力于剖析图像或视频帧的内容。此过程涉及识别各种元素，从物体和场景到人员，并理解它们在视觉上下文中的属性和关系。
模式识别
模式识别是许多计算机视觉任务的核心。机器学会识别视觉数据中重复出现的模式或特征。这包括识别形状、纹理、颜色和构成我们视觉世界基础的各种复杂细节。
机器学习和深度学习
计算机视觉的核心在于机器学习和深度学习技术。这些尖端技术，包括卷积神经网络 (CNN)，使计算机视觉系统能够自动学习并从视觉数据中提取相关特征。它们是推动该领域取得显着进步的驱动力。
计算机视觉的实际应用跨越众多行业，使其成为当今世界的一股变革力量。从医疗保健中至关重要的医学图像分析到汽车行业对自动驾驶的追求，计算机视觉都发挥着关键作用。它通过产品识别和推荐帮助零售业，通过监测作物和预测产量来增强农业，通过监控和面部识别增强安全，并通过增强现实和虚拟现实为娱乐增添沉浸式体验。
多学科特性
计算机视觉是一个极其跨学科的领域。它汲取了各个学科的知识和灵感，包括计算机科学、机器学习、数学、神经科学、心理学和物理学。来自各个领域的这些见解的融合使得能够创建能够以惊人的精度理解和解释视觉数据的系统。
计算机视觉任务
现在让我们探索一些重要的计算机视觉任务。
图像分类
计算机视觉的核心在于图像分类，这是一项基本任务，涉及将输入图像分类到预定义的类别或类别中。想象一个系统，它只需分析图像就能区分猫、狗或两者都不是。这种基础能力是各种其他计算机视觉应用的基础，为高级视觉识别铺平了道路。
物体检测
超越分类，目标检测增加了另一层复杂性。它识别图像中的物体，并通过在其周围绘制边界框来精确地确定其位置。想想自动驾驶汽车识别行人和其它车辆、安全系统检测入侵者或零售应用跟踪商店货架上的产品。目标检测使机器能够更有效地导航和与世界互动。
图像分割
图像分割是根据颜色、纹理或形状等共享特征将图像分解成不同的区域或片段。此技术有助于理解物体边界并在图像中分离不同的物体或区域。在医学领域，它有助于分割器官或肿瘤，而在机器人技术中，它有助于导航和操作任务。
人脸识别
人脸识别是根据个人面部特征识别和验证个人的艺术。这项技术具有广泛的应用，从通过身份验证和访问控制增强安全到在娱乐中添加趣味滤镜以及协助执法部门从监控录像中识别嫌疑人。
姿态估计
姿态估计确定图像或视频中物体或身体部位的空间位置和方向。例如，它用于健身跟踪、手势识别和游戏，使机器能够详细了解物理世界和人类运动。
场景理解
场景理解通过从视觉数据中提取更高级别的信息，超越了物体识别。它包括识别场景的布局、理解物体之间的关系以及推断环境的上下文。这种能力在机器人技术、增强现实和智慧城市中对于导航、上下文感知信息叠加和交通管理等任务至关重要。
OCR
OCR 或光学字符识别，是从图像或扫描文档中识别和提取文本的非凡能力。它在数字化印刷或手写文本方面发挥着关键作用，使其可搜索和可编辑。应用范围从文档管理到文本翻译和视障人士的辅助工具。
图像生成
虽然不是严格意义上的识别，但计算机视觉也有助于图像生成和处理。像 GAN（生成对抗网络）这样的生成模型可以创建逼真的图像，为艺术表达、内容生成和训练机器学习模型的数据增强打开大门。
这些只是一些计算机视觉任务，并且存在许多变体和组合来解决复杂的现实世界问题。在深度学习和神经网络的推动下，计算机视觉使机器能够以复杂的方式解释和与视觉世界互动。
公司如何利用计算机视觉
在当今快速发展的技术环境中，企业越来越多地转向计算机视觉以获得竞争优势。然而，部署计算机视觉解决方案通常会带来重大挑战，需要计算机视觉工程师、开发人员和数据科学家付出大量努力。让我们看看一些顶级公司如何通过利用计算机视觉来实现这一点。
英特尔
英特尔公司，通常简称为英特尔，是一家著名的美国跨国科技公司，以其在设计半导体芯片、微处理器以及计算机和电子设备的各种硬件组件方面的专业知识而闻名。英特尔成立于 1968 年，一直是塑造现代计算机行业的关键参与者，以其在 CPU（中央处理器）技术方面的开创性进步而闻名。英特尔的处理器在个人电脑、服务器和各种其他计算设备中得到广泛采用。
英特尔提供了一套全面的工具和资源，旨在帮助企业利用计算机视觉的力量。让我们探索其中的一些。
端到端 AI 管道软件
部署计算机视觉解决方案的关键障碍之一是模型开发和部署中涉及的复杂性。英特尔认识到这一挑战，并开发了端到端的AI 管道软件来简化整个过程。该软件配备了针对 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行框架量身定制的优化功能，确保视觉工程师能够高效工作并优化性能。
英特尔发行版
对于寻求进一步简化部署的企业，英特尔提供了英特尔 OpenVINO 工具套件发行版。此强大的工具允许团队编写一次 AI 解决方案代码，然后将其部署到几乎任何地方。使 OpenVINO 尤其有价值的是其开源特性，使您可以避免供应商锁定。这种灵活性使您可以构建能够在从边缘设备到云的各种硬件平台上无缝扩展的应用程序。
英特尔 Geti
英特尔认识到 AI 模型开发不仅仅局限于编码人员。为了弥合领域专家和数据科学家之间的差距，英特尔推出了英特尔 Geti，这是一个开源的企业级计算机视觉平台。这个创新的平台使非编码人员能够有效地与数据科学家合作，从而加快构建和训练 AI 模型的过程。
满足各种需求的硬件产品组合
英特尔了解到不同的计算机视觉应用具有不同的硬件需求。为了解决这个问题，他们提供了一个广泛的硬件产品组合，为在各种环境中部署计算机视觉提供所需的处理能力。无论您需要 AI 模型在无人机或其他边缘设备上运行，英特尔的硬件选项都能满足您的需求。
用于扩展的开源工具
英特尔对开源的承诺扩展到其软件工具。开发人员和数据科学家可以利用英特尔 OpenVINO 工具套件发行版等开源解决方案来开发和优化可以在各种异构设备上无缝扩展的应用程序。只需进行少量代码调整，您就可以调整在深度学习加速器上训练的计算机视觉 AI 模型，使其能够在无人机或任何其他平台上高效运行。
英特尔提供了一套全面的硬件和软件工具，使企业能够充分利用计算机视觉的潜力，从简化模型开发和部署到提供多样化的硬件产品组合和开源解决方案。借助英特尔的 AI 计算机视觉平台，企业可以自信地驾驭 AI 管道的各个方面，最终提高性能并加快投资回报。
英伟达
人工智能 (AI) 正在开启一个新的商业转型时代，但其快速集成也带来了重大挑战。对于企业而言，维护一个安全稳定的 AI 软件平台是一项复杂的任务。
为了解决这些问题，英伟达推出了NVIDIA AI Enterprise。这个云原生软件平台简化了 AI 应用的开发和部署，包括生成式 AI、计算机视觉和语音 AI。该平台为依赖 AI 的企业提供了关键优势，例如提高生产力、降低 AI 基础设施成本以及实现从试点到生产的平滑过渡。
NVIDIA Maxine
NVIDIA AI Enterprise 还包含专为生产工作流程设计的 NVIDIA Maxine。
在虚拟会议成为常态的时代，视频会议质量已成为焦点。NVIDIA Maxine 是一套尖端的 GPU 加速 AI 技术，它通过计算机视觉来革新通信。
Maxine 是一个全面的软件库，包括 AI 解决方案工作流程、框架、预训练模型和基础设施优化。Maxine 旨在实时增强音频和视频质量，并添加增强现实效果。它可以通过标准的麦克风和摄像头设备获得令人印象深刻的结果，并且可以在本地、云端或边缘部署。
让我们探讨 Maxine 如何利用计算机视觉来彻底改变视频会议体验。
Maxine 的一个突出特点是能够在视频通话期间轻松移除或替换背景。借助计算机视觉，您现在可以从几乎任何地方参加会议，而无需使用绿幕。无论您是想展现专业形象还是使用虚拟背景增添趣味，Maxine 都能满足您的需求。让我们看看 Maxine 的一些功能。
- 面部增强：Maxine 使用计算机视觉进行实时面部校准和美化，确保在视频通话中展现精致的形象。
- 晶莹剔透的音频：Maxine 擅长音频增强，有效去除背景噪音，提供纯净、无噪音的音频。
- 凝视校正：Maxine 使用计算机视觉调整凝视方向，模拟眼神交流，增强自然互动。
- 超分辨率：Maxine 利用 AI 提升和增强低分辨率视频，实现更清晰、更细致的画质。
- 手势和情感识别：Maxine 通过计算机视觉识别手势和情感，促进互动体验。
- 语音增强：Maxine 减少回声并消除背景噪音，确保虚拟会议中语音清晰。
- 语言翻译：Maxine 提供实时语言翻译，方便国际会议无缝沟通。
通过为 AI 开发和部署提供一个完整的生态系统，NVIDIA 使企业能够释放 AI 的全部潜力。
高通
高通的视觉智能平台正在重塑消费和企业物联网领域计算机视觉的格局。这个强大的平台将图像处理与先进的人工智能 (AI) 功能无缝结合，提升了各种物联网设备上智能摄像头产品的性能。从企业和安全摄像头到工业和家庭监控摄像头，高通的平台是推动设备端视觉 AI 集成到安全、零售、制造、物流等领域应用的驱动力。
一个例子是iOnRoad 应用，它因其设计和工程获得了 CES 奖。消费者电子协会 (CEA) 的这一荣誉突显了该平台在计算机视觉技术方面的创新应用。计算机视觉利用视频输入和高速计算来识别给定视野内的形状。在 iOnRoad 的案例中，计算机视觉巧妙地与手机摄像头结合，精确检测附近的物体。
以下是高通视觉智能平台的一些技术亮点，进一步说明了其功能。
以下是高通视觉智能平台的一些技术亮点，进一步说明了其功能。
- Snapdragon 的 FastCV：该平台利用 FastCV。这个强大的工具增强了图像处理和机器学习能力，从而使骁龙处理器更胜任处理复杂的计算机视觉任务。
- 高通对卓越的承诺体现在整体性能提升 10-15%，确保智能摄像头产品运行流畅高效。
- 图像转换速度在计算机视觉应用中至关重要。高通的平台在这方面表现出色，将 YUV420 图像转换为 RGB 格式的速度提高了 30%。
除了技术奇迹之外，高通的视觉智能平台还带来了重大的商业优势。
- 高通的视觉智能平台易于集成计算机视觉，使其易于访问且简单易用。
- 它将计算机视觉功能扩展到低于 1GHz 的处理器，为中端设备拓展了可能性。
- 该平台通过先进的图像处理和 AI 彻底改变了物联网设备，简化了集成并改变了行业。
Meta
Meta（前身为Facebook）在其平台和产品中利用计算机视觉来创造更身临其境的体验并增强用户安全。以下是 Meta 如何利用计算机视觉的简要说明。
- 内容审核：Meta 使用计算机视觉自动识别和删除其平台上的违禁内容。
- 图像识别：计算机视觉在照片和视频中标记个人，方便照片标记。
- 增强现实 (AR)：计算机视觉将数字对象叠加到现实世界中，创造身临其境的 AR 体验。
- 广告定位：它分析视觉内容以进行相关广告定位。
- 无障碍访问：计算机视觉为图像生成替代文本，帮助视障用户。
- Marketplace 和购物：它对 Meta Marketplace 中的列表进行分类并推荐。
- 虚拟现实 (VR)：计算机视觉支持 VR 环境中的手部追踪。
- 安全功能：它检测自我伤害内容并提供支持资源。
- 语言翻译：计算机视觉翻译图像中的文本，打破语言障碍。
- 增强的视频理解：计算机视觉通过分析视频内容改进视频推荐。
今年早些时候，Meta 在计算机视觉领域迈出了重要一步，推出了FACET（计算机视觉评估中的公平性），为 AI 设置了基准。这个创新工具旨在评估 AI 模型在对照片和视频中的物体和个人进行分类和检测时的公平性。
FACET 基于一个包含 32,000 张图像的大型数据集，这些图像包含 50,000 个人，由视觉工程师进行标注。这些图像涵盖了各种人口统计属性、职业和活动。目标是深入研究 AI 模型中可能存在的潜在偏差。
Meta 的主要目标之一是鼓励更广泛的研究社区利用 FACET 来审查视觉和多模态 AI 任务的公平性。通过这样做，开发人员可以深入了解其 AI 模型中存在的任何偏差，并努力减轻这些偏差。
Meta 推出 FACET 基准标志着朝着促进透明公平评估迈出的巨大一步。
索尼
索尼半导体处于彻底改变计算机视觉的最前沿。他们的方法是利用原始数据和像素的力量，直接从源头开始，以便仅将最相关的信息发送到上游的 AI 系统。这种类似于物联网 (IoT) 模型的创新技术减轻了互联网带宽的负担，并减少了传统上负责图像处理的 GPU 的压力。
索尼对未来的愿景很明确——他们不仅希望分析完整的图像，而是深入到摄像头本身的单个像素的细节。这得益于Aitrios，索尼面向企业的全栈式 AI 解决方案，包括 AI 摄像头、机器学习模型和一套开发工具。
索尼半导体技术与业务创新副总裁马克·汉森强调了准确数据相对于美观数据对 AI 应用的重要性。他指出，解释单个像素在此过程中发挥着关键作用。让我们探索索尼堆栈中的一些阶段。
亮点
- 索尼堆栈——使用逻辑芯片优化像素结构
- 传感器捕获图像后检测物体
- 处理图像数据
- 数据流入云服务中更大的训练模型
- 这一突破的核心是索尼堆栈，它配备了名为 IMX500 和 IMX501 的 AI 摄像头，这些摄像头以不同的方式处理数据以满足 AI 的需求。索尼采用逻辑芯片优化像素结构，通过允许更多光线曝光来增强其灵敏度。这些逻辑芯片还处理 AI 计算，无需将数据通过总线结构传输到 GPU 或 CPU。
- 传感器捕获图像后，会在几毫秒内进行处理。输出可以表现为检测人、动物或人体姿势等物体，并以文本字符串或元数据的形式传达。
- Aitrios 集成了促进 AI 模型的核心技术，包括用于边缘微控制器深度学习的尖端 TinyML。索尼更进一步，实现了图像采集传感器与云模型的直接集成。这种集成类似于 5G 蜂窝和各种传感器将数据馈送到云服务的方式，是与微软合作的一部分。这些传感器有望成为在边缘处理图像数据的端点。
- 处理后的数据可以无缝地流入云服务（如 Azure）中更大的训练模型，提供对 AI 训练模型的自定义或合成数据集的访问。一个直观的 Aitrios 控制台作为管理摄像头技术的界面。它处理诸如搜索摄像头、下载固件、管理更新以及将 AI 模型从市场部署到摄像头等任务。
索尼 Aitrios 技术的应用多种多样且前景光明。在零售环境中，它可以用来确定货架上的产品可用性、优化客户流量以及识别容易被盗的区域，从而增强安全性。
索尼的 Aitrios 代表了视觉技术的一项重大飞跃。这种创新的方法通过在边缘分析数据和像素，节省了带宽并为 AI 系统提供了更准确、更细粒度的信息，其应用范围涵盖各个行业。
结论
在本篇文章中，我们了解了什么是计算机视觉、其机制、一些常见的计算机视觉任务，以及索尼和高通等公司是如何实施它的。本文阐明了计算机视觉在 AI 中的重要性。计算机视觉的持续进步无疑将在广泛的行业中发挥不可或缺的作用，为创新和增长提供众多机会。敬请期待！更多有见地的文章即将推出。
