近期，CVPR2020论文接收情况揭晓，在6656篇有效中，共有1470篇论文被接收，接收率为 22%左右。近年来，CVPR的有效数开始呈指数级增长。其数量从2018年的3300篇，一跃飞涨至2020年的6656篇。数量高增长的背后，是近几年来研究人员数量以及投入精力的增加，这也意味着AI研究领域经过几十年时间的沉淀，已经从少数人专精的纯理论研究开始进入多数人创新的实际应用阶段。另一方面，虽然最近几届CVPR的数量猛增，但其含金量并没有因此而降低。自2018年始，伴随数量激增，接收率开始经历了一个持续下降的过程。近三年来，CVPR论文接收率从2018年的29%左右降至2019年的25%左右，而今年的论文接收率仅为22%。
在论文接收率下降的同时，中国科技企业被录取论文数量却不约而同地实现了不同数量的增长，战绩斐然：百度今年中选19篇，比去年的17篇增加了两篇;而京东数科也中选了8篇，在去年中选7篇的数量上有所增加，用科技力证明了自身在AI领域进军的决心。快手一共中选了6篇，虎牙也有一篇中选。
CVP梦见鞭炮声R，全称 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，在计算机视觉领域是和 ICCV、ECCV并称的三大顶尖会议。由于计算机技术发展迅速，相比于学术期刊，计算机视觉领域的研究者更倾向于将论文投至学术年度会议。从一个由计算机学术领军人物发起的小型研讨会，到如今每年举办一次有近万人参加的国际会议，CVPR日益兴盛的发展史，就是一部计算机视觉在应用领域开花结果的历史。
事实上，近些年CVPR蓬勃发展的重要原因，有很大一部分正是源自于中国科技公司的贡献。自深度学习得到学界普遍认同后，视觉领域与实践的结合愈发紧密。科技企业需要解决在自身产品的实践应用中所产生的实际问题，从而加大应用研究的投入，而CVPR则成为了科技公司展示研究的最佳舞台。而中国拥有最大的应用市场，现在5G技术领先的优势也为计算机视觉在中国的发展打下了的基础。在中国的科技企业中，诸如阿里、腾讯、百度、京东数科、旷视，都是CVPR的常客。从这些科技公司的技术中，有不少技术都是当下实际应用领域中领先的技术。比如，人脸防伪技术在如今的人脸识别系统中具有至关重要的地位，而深度监督学习是解决人脸防伪问题中最有效的方式之一。虽然深度监督学习已经取得了巨大的成功，但是大多数先前的工作仍然是通过增加深度损失来进行处理问题，而忽视了详细的细粒度信息以及面部深度和移动信息之间的相互作用。京东数科在《基于深度空间梯度和时序深度学习的人脸防伪》中，从多帧图像中设计了一种新的抵御的方法，并且提出了一种新颖的“对比深度“损失，使之能够进行更加精确的深度监督。这项技术的提出，也标志着京东数科在人脸防伪领域取得了业界领先。
今后，随着计算机视觉应用越来越广泛，AI技术将成为科技公司竞争的焦点。可以预见，未来大量的潜在需求和广阔的市场空间将会催生更多的AI企业在神州大地拔地而起。率先占领技术高地的，必将是未来同时掌握AI理论创新和AI应用落地的头部科技企业。中国未来的头部科技企业，或许早就在CVPR的璀璨名单中，画下了历史的暗号。
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