近年来，人工智能与各细分领域产业的结合正逐步迈向纵深，计算机视觉行业发展态势良好。
而在计算机视觉中，物体的识别主要指对物体进行种类划分以及对同种类物体的细节判断，而物体形状和方位的确认以及运动轨迹的判断主要是基于场景来构建角度以便提前进行行为决策。目前主流的视觉识别硬件有雷达、深度摄像头等。随着算法模型开源逐渐成为趋势，未来硬件的差异化将在视觉解决方案的优劣判断中占据较大权重。
成立于2016年8月西纬科技（WestAlgo），前身是成都西可图像处理团队，早在6年前就致力于计算摄影、机器视觉、人脸识别、虚拟技术（VR/AR）和人工智能领域等前沿科技技术研发，具备强大系统集成能力，能够给品牌客户提供更优的服务支持。公司成立之初，便完成了千万级融资。
目前，西纬科技是目前国内领先的移动平台计算摄影解决方案供应商，主要聚焦于智能终端图像处理、智能驾驶、智能制造三个领域。
在智能终端图像处理领域，西纬科技自主研发的嵌入式AI的算法，能够在移动终端平台中，去改善优化图像拍摄的质量和用户体验。产品涵盖立体视觉、光学变焦、夜景增强、视频美颜、夜景去噪和深度学习等领域，其性能已经处于国内领先地位，并已在众多知名手机品牌上实现大规模量产。目前，西纬的手机双摄算法已完成了整个市场的客户布局。
在智能制造领域，西纬科技基于深度学习的框架，借助生成对抗网络技术，通过训练数千万数量级的“正样本”来鉴别“负样本”深度学习技术，能够在制造领域完全取代传统人工检测的模式，在全自动生产线上实现对精密元器件的外观检测、缺陷检测和脏污检测，打造全自动化的关灯工厂，进一步提升现代化工厂的生产效率和制造效率。2017年，西纬科技已与行业顶级的摄像头模组制造商丘钛科技完成了战略合作。
在智能驾驶领域，西纬科技在2015-2017年间完成了基础技术积累，目前正在打造AVM（360度全景可视系统）和车内驾驶员状态监控系统，研发出车内手势识别、人脸监控、疲劳监控、情绪监控、单目全景泊车、多目鸟瞰视角等产品。这两大系统，都是基于计算机视觉和深度学习技术，通过大规模数据训练、严格测试，实现智能化，具有自动标定、自动校准、轻伤碰撞自主恢复的特性。西纬科技销售副总裁魏征介绍，这两大系统现已进入到实验室验证和外场测试验证阶段，预计在今年第一季度完成全部测试，第二季度完成整个软件加硬件整合的一体化测试，预计在2019年将整套方案推向市场。未来，西纬科技还将计划为整车厂或ADAS系统方案商提供一站式视觉感知融合解决方案，提供值得信赖的计算机视觉硬件模块及配套算法。
西纬科技销售副总裁魏征
魏征告诉猎云网：“不管是在成都、还是国内，近几年人工算法的公司越来越多，同行的技术储备上面都有各自的特色。而因为我们是实业集团下孵化的公司，所以更关注如何让技术积累更好地落地。在图像处理和智能制造领域，西纬的产品及方案均有大量落地。”
据猎云网了解，作为整个人工智能的图像处理算法公司，西纬科技从成立之初，就面临全球化竞争态势。在计算机视觉领域，西纬在全球范围内主要的竞争对手是一家美国公司以及一家台湾公司。目前，在北京、上海、广州、深圳、香港、以色列、硅谷等国家和地区的企业中，西纬科技已与阿尔卡特、TCL、丘钛科技、联想/摩托罗拉、金立、魅族、中国移动、锤子科技等一批知名企业开展了深度或战略性合作，部分合作的产品已实现量产上市。在2018年初，将会有更多搭载西纬计算机视觉算法的产品面市。
同时，西纬科技的智能制造项目将2018年初全面上线。这是由西纬科技自主研发，基于人工智能、计算机视觉技术以及工业机器人为主导的全自动化智能制造生产线，用于试验、验证、测试相关人工智能算法及技术在高端制造业广泛使用的可行性和实用性。
魏征补充道：“西纬科技已具备了移动终端底层系统软件的完善能力体系，包括图像处理理解的能力、包括图像功能优化的能力，以及整个整机嵌入平台的处理能力，因此除了技术落地以外，我们在与客户合作时，除了提供单独的软件图像处理算法外，还会提供从初期的底层系统软件到整体的图像优化和处理，更关注软件和硬件的配合，并给予客户包容度更大的硬件选型空间。” 因此，西纬科技能够快速支持客户的项目从产品立项到生产，再到规模化量产的能力。2017年，西纬科技已支持超过40款手机双摄功能的落地。
他表示，西纬科技的最大优势在于能为企业客户提供极具性价比的产品及方案，优化一站式计算机视觉和深度学习的解决方案流程，帮助客户实现从信息化到智能化的转变，提高效率，降低成本，创造体验，协助大型客户应对人工智能趋势变化。同时，公司还将推动计算机视觉和深度学习技术的工具化，降低中小客户对人工智能技术的使用门槛。
据猎云网了解，西纬科技2017年已完成近千万的销售收入，2018年预计实现销售收入4000万-5000万人民币，能够比较良好地支撑在前期研发方面的投入。此外，公司已获授权发明专利2项；发明专利申请21项，公开进入实审2项。
