为什么现在不看好 CV 方向了呢?
“不看好 CV 方向了” 这个说法其实有点过于绝对，更准确的说法是：当前 CV（计算机视觉）领域正在经历一个重要的转型和调整期，一些曾经被过度追捧、或者存在瓶颈的子方向和研究范式受到了挑战，而新的方向和技术正在崛起。
要详细解释为什么会有这种“不看好”的论调，需要从多个维度来分析：
1. 技术发展瓶颈与天花板显现：
通用性与鲁棒性不足： 虽然深度学习极大地推动了 CV 发展，但很多模型在面对真实世界复杂、多变的场景时，表现依然不稳定。例如：
光照变化、遮挡、视角变化、低分辨率等因素很容易导致模型性能急剧下降。
模型往往在特定数据集上表现出色，但泛化能力却存在很大问题，难以应对“长尾分布”下的各种罕见但真实存在的场景。
对模型的对抗性攻击仍然是一个严重的安全隐患，微小的扰动就能让模型犯下完全错误的判断。
对标注数据的极度依赖： 许多 SOTA（StateoftheArt）模型需要海量的高质量标注数据才能训练出好效果。而数据标注成本高昂、耗时费力，尤其是在一些专业领域（如医疗影像、工业检测）更是如此。这限制了 CV 技术在许多场景的落地应用。
对计算资源的庞大需求： 训练大型深度学习模型需要大量的 GPU 算力，这不仅成本高昂，也对硬件基础设施提出了极高要求，阻碍了其在资源受限设备上的部署。
可解释性与可信度问题： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。这在一些关键领域（如自动驾驶、医疗诊断）是不可接受的，需要高水平的可信度和可解释性。
“够用”阶段的饱和感： 在一些相对成熟的 CV 任务上，例如图像分类、目标检测的特定场景下，现有的模型已经能达到很高的精度，用户感知到的提升空间有限，这导致了某些子方向的研究热情有所减退。
2. 应用落地挑战与市场反应：
从“酷炫”到“实用”的过渡： 早期 CV 的一些成果（如人脸识别、姿态估计）在技术演示上非常吸引人，但真正将其大规模、可靠地部署到实际产品中，会遇到各种各样预料之外的问题。
成本与效益的不匹配： 在一些商业场景，投入大量研发和部署成本去实现一个 CV 功能，其带来的经济效益可能不如预期，或者有更简单的替代方案。例如，一些简单的模式识别可以通过传统算法或人工规则实现，成本更低，效果也够用。
巨头垄断与同质化竞争： 一些巨头公司在 CV 领域投入巨大，拥有海量数据和强大的算力，能够快速推出 SOTA 模型并应用到产品中。这使得创业公司和小型研究团队在一些热门领域面临巨大的竞争压力，难以形成差异化优势。
部分热门概念的“炒作”与泡沫破裂： 过去几年，一些被媒体和资本过度炒作的概念（例如，对所有场景下的“看懂世界”的过度承诺）可能未能达到预期，导致了市场情绪的降温。
3. 新兴技术和研究方向的崛起：
LLM（大语言模型）的冲击与融合： 以 ChatGPT 为代表的 LLM 在理解和生成自然语言方面展现出惊人的能力，这促使人们思考如何将语言模型的能力与 CV 结合，实现更强大的“多模态”AI。
视觉语言模型 (VLM)： 如 CLIP、ALIGN、BLIP 等模型，能够将图像和文本关联起来，实现图文检索、视觉问答、图像描述生成等任务。这模糊了 NLP 和 CV 的界限，很多新的研究机会出现在这个交叉领域。
文本驱动的图像生成与编辑： diffusion models（如 DALLE 2, Midjourney, Stable Diffusion）通过文本提示生成高质量图像，彻底改变了图像生成领域，也吸引了大量研究者。
基于语言的图像理解和推理： LLM 可以帮助 CV 模型更好地理解图像内容，并进行更复杂的推理，而不仅仅是识别物体。
Transformer 在 CV 中的普及： 原本在 NLP 领域取得巨大成功的 Transformer 架构，也被成功地引入到 CV 领域（如 Vision Transformer ViT），并在许多任务上取得了优异的性能。这为 CV 研究提供了新的思路和工具。
生成式模型（Generative Models）的爆发： 除了文本到图像，还有文本到视频、视频到视频的生成模型，以及各种数据增强、合成数据生成技术，这些都拓展了 CV 的应用场景。
更高效的模型和算法： 随着模型规模的不断扩大，研究者们也开始关注如何设计更高效、更轻量级的模型，以适应边缘计算和资源受限的环境。例如，量化、剪枝、知识蒸馏等技术。
物理世界交互与具身智能： 将 CV 与机器人学、控制学相结合，实现机器人在物理世界中的感知、决策和行动，例如具身智能（Embodied AI）等方向，正在成为新的热门研究领域。
4. 资本和人才流向的转移：
资本风向的转变： 随着 LLM 和多模态 AI 的兴起，资本市场的关注点和投资重点也随之转移。一些早期专注于纯视觉任务的创业公司可能面临融资困难，而那些能够与 LLM 结合、或者在多模态领域有突破的公司则更容易获得青睐。
人才的跨领域流动： 许多原本在 CV 领域深耕的研究者和工程师，也开始将目光投向了 LLM 和多模态方向，参与到新的研究和应用开发中。
总结：
“不看好 CV 方向了”并不是说 CV 就没有前途了，而是：
纯粹的 CV 领域，特别是那些已经高度成熟、且缺乏突破性创新的子方向，可能面临增长放缓和竞争加剧的局面。
CV 的价值正在与其他 AI 技术（尤其是 NLP 和生成式模型）深度融合，形成新的、更强大的能力。 未来 CV 的发展更可能是在这些交叉领域，而不是孤立地发展。
未来的 CV 研究将更加注重实用性、鲁棒性、可信度、效率以及与真实世界的交互。
因此，与其说“不看好”，不如说 CV 正经历着一次“价值重塑”和“边界拓展”。那些能够拥抱变化、与新技术融合、解决实际问题的 CV 研究和应用，依然具有巨大的潜力和广阔的前景。
要详细解释为什么会有这种“不看好”的论调，需要从多个维度来分析：
1. 技术发展瓶颈与天花板显现：
通用性与鲁棒性不足： 虽然深度学习极大地推动了 CV 发展，但很多模型在面对真实世界复杂、多变的场景时，表现依然不稳定。例如：
光照变化、遮挡、视角变化、低分辨率等因素很容易导致模型性能急剧下降。
模型往往在特定数据集上表现出色，但泛化能力却存在很大问题，难以应对“长尾分布”下的各种罕见但真实存在的场景。
对模型的对抗性攻击仍然是一个严重的安全隐患，微小的扰动就能让模型犯下完全错误的判断。
对标注数据的极度依赖： 许多 SOTA（StateoftheArt）模型需要海量的高质量标注数据才能训练出好效果。而数据标注成本高昂、耗时费力，尤其是在一些专业领域（如医疗影像、工业检测）更是如此。这限制了 CV 技术在许多场景的落地应用。
对计算资源的庞大需求： 训练大型深度学习模型需要大量的 GPU 算力，这不仅成本高昂，也对硬件基础设施提出了极高要求，阻碍了其在资源受限设备上的部署。
可解释性与可信度问题： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。这在一些关键领域（如自动驾驶、医疗诊断）是不可接受的，需要高水平的可信度和可解释性。
“够用”阶段的饱和感： 在一些相对成熟的 CV 任务上，例如图像分类、目标检测的特定场景下，现有的模型已经能达到很高的精度，用户感知到的提升空间有限，这导致了某些子方向的研究热情有所减退。
2. 应用落地挑战与市场反应：
从“酷炫”到“实用”的过渡： 早期 CV 的一些成果（如人脸识别、姿态估计）在技术演示上非常吸引人，但真正将其大规模、可靠地部署到实际产品中，会遇到各种各样预料之外的问题。
成本与效益的不匹配： 在一些商业场景，投入大量研发和部署成本去实现一个 CV 功能，其带来的经济效益可能不如预期，或者有更简单的替代方案。例如，一些简单的模式识别可以通过传统算法或人工规则实现，成本更低，效果也够用。
巨头垄断与同质化竞争： 一些巨头公司在 CV 领域投入巨大，拥有海量数据和强大的算力，能够快速推出 SOTA 模型并应用到产品中。这使得创业公司和小型研究团队在一些热门领域面临巨大的竞争压力，难以形成差异化优势。
部分热门概念的“炒作”与泡沫破裂： 过去几年，一些被媒体和资本过度炒作的概念（例如，对所有场景下的“看懂世界”的过度承诺）可能未能达到预期，导致了市场情绪的降温。
3. 新兴技术和研究方向的崛起：
LLM（大语言模型）的冲击与融合： 以 ChatGPT 为代表的 LLM 在理解和生成自然语言方面展现出惊人的能力，这促使人们思考如何将语言模型的能力与 CV 结合，实现更强大的“多模态”AI。
视觉语言模型 (VLM)： 如 CLIP、ALIGN、BLIP 等模型，能够将图像和文本关联起来，实现图文检索、视觉问答、图像描述生成等任务。这模糊了 NLP 和 CV 的界限，很多新的研究机会出现在这个交叉领域。
文本驱动的图像生成与编辑： diffusion models（如 DALLE 2, Midjourney, Stable Diffusion）通过文本提示生成高质量图像，彻底改变了图像生成领域，也吸引了大量研究者。
基于语言的图像理解和推理： LLM 可以帮助 CV 模型更好地理解图像内容，并进行更复杂的推理，而不仅仅是识别物体。
Transformer 在 CV 中的普及： 原本在 NLP 领域取得巨大成功的 Transformer 架构，也被成功地引入到 CV 领域（如 Vision Transformer ViT），并在许多任务上取得了优异的性能。这为 CV 研究提供了新的思路和工具。
生成式模型（Generative Models）的爆发： 除了文本到图像，还有文本到视频、视频到视频的生成模型，以及各种数据增强、合成数据生成技术，这些都拓展了 CV 的应用场景。
更高效的模型和算法： 随着模型规模的不断扩大，研究者们也开始关注如何设计更高效、更轻量级的模型，以适应边缘计算和资源受限的环境。例如，量化、剪枝、知识蒸馏等技术。
物理世界交互与具身智能： 将 CV 与机器人学、控制学相结合，实现机器人在物理世界中的感知、决策和行动，例如具身智能（Embodied AI）等方向，正在成为新的热门研究领域。
4. 资本和人才流向的转移：
资本风向的转变： 随着 LLM 和多模态 AI 的兴起，资本市场的关注点和投资重点也随之转移。一些早期专注于纯视觉任务的创业公司可能面临融资困难，而那些能够与 LLM 结合、或者在多模态领域有突破的公司则更容易获得青睐。
人才的跨领域流动： 许多原本在 CV 领域深耕的研究者和工程师，也开始将目光投向了 LLM 和多模态方向，参与到新的研究和应用开发中。
总结：
“不看好 CV 方向了”并不是说 CV 就没有前途了，而是：
纯粹的 CV 领域，特别是那些已经高度成熟、且缺乏突破性创新的子方向，可能面临增长放缓和竞争加剧的局面。
CV 的价值正在与其他 AI 技术（尤其是 NLP 和生成式模型）深度融合，形成新的、更强大的能力。 未来 CV 的发展更可能是在这些交叉领域，而不是孤立地发展。
未来的 CV 研究将更加注重实用性、鲁棒性、可信度、效率以及与真实世界的交互。
因此，与其说“不看好”，不如说 CV 正经历着一次“价值重塑”和“边界拓展”。那些能够拥抱变化、与新技术融合、解决实际问题的 CV 研究和应用，依然具有巨大的潜力和广阔的前景。
网友意见
因为cv入行最容易，所以最内卷。
nlp还要学点分字分词语法分析啥的，数据清洗里面一堆trick。
语音更是mfcc怎么算都要学半天，完事一堆decoding。
RL先要学一堆policy value q啥的概念，然后里面一堆不足为外人道的trick，你不懂你的模型根本就不收敛。
只有cv会rgb就行了，lab都不需要的。。。
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