Il mercato globale della computer vision (CV) raggiungerà il valore di 32,8 miliardi di dollari nel 2030, in crescita dell’11% anno su anno rispetto agli attuali 12,5 miliardi di dollari. È quanto emerge dall’ultimo report di GlobalData che analizza l’esplosione del volume dei dati visivi, trainata da una sempre maggiore sofisticazione delle reti neurali artificiali e alla disponibilità di chip creati appositamente per i processi di intelligenza artificiale (AI).
”La prossima frontiera per i CV è rappresentata dai veicoli autonomi e dai robot mobili autonomi (Amr), in quanto il livello di intelligenza di base richiesto è notevolmente superiore a quello necessario per riconoscere i volti o leggere i codici a barre – spiega Josep Bori, direttore di ricerca di GlobalData Thematics Intelligence – È necessaria una rappresentazione interna tridimensionale del mondo, una consapevolezza spaziale e capacità di pianificazione e ragionamento. I veicoli completamente autonomi non sono previsti prima del 2035, soprattutto a causa di queste sfide CV. Ma la concorrenza in questi campi si intensificherà nei prossimi anni”.
Le sfide etiche e normative
L’utilizzo dei CV nel riconoscimento facciale aumenterà le divergenze sugli standard e sugli approcci normativi, per motivi etici e politici. Questo stato di cose determinerà, secondo GlobalData, a un disaccoppiamento della catena di fornitura nel segmento dei CV, come è già in corso nei semiconduttori.
Anche i CV infatti stanno alimentando l’escalation delle tensioni commerciali tra Stati Uniti e Cina, in quanto si basano su chip di intelligenza artificiale: la disputa commerciale in corso tra i due Pasi, che ha portato Washington a vietare l’export di tecnologie verso Pechino sconvolgerà il panorama competitivo del settore della computer vision.
“A meno che la Cina non riesca a risolvere il problema dell’accesso alla tecnologia di litografia a ultravioletti estremi (Euv), indirettamente impedita dalle sanzioni statunitensi, e non sarà in grado di produrre chip più potenti e miniaturizzati (cioè su nodi a 5 e 3 nanometri), si troverà in difficoltà nel settore dell’AI nei data center e nei campi correlati, come quello dei CV”.