“人工智能”概念自 1956 年达特茅斯会议首次提出以来，已发展了 60 余年。目前，人工智能正处于第三次发展高潮之中，在这一阶段，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究，存在于实验室的技术也开始用于生产实践，进一步面向实际商业场景快速落地，赋能实体经济。近年来，物联网、云计算、大数据、芯片等技术的深度发展为人工智能各项技术的突破提供了充足的数据支持和算力支撑。 

根据清华大学数据显示，在诸多人工智能技术方向中，计算机视觉（Computer Vision）是中国市场规模最大的应用方向，在整体中国人工智能市场应用中占比为 34.9%。计算机视觉技术的研究目标是使计算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、理解动态场景，已经广泛应用于智慧城市与新基建、安防、金融、医疗健康、电商与实体零售、无人驾驶等各类场景。人脸识别、图像搜索、文字识别、车辆分析、视频结构化、动作识别等算法为生产活动带来了安全保障与效率提升，也为人类生活提供了更多便捷与乐趣。 

2020 年，计算机视觉领域不断涌现新的成果，如 Visual Transformer 系列（DETR，ViT），自监督学习系列（SimCLR，MoCo），AutoML 系列（EfficientDet），实时目标检测（YOLOv4/v5），生成对抗 GAN 系列（StarGAN，MSG-GAN），生物蛋白质预测 AlphaFold 等等，这些成果为计算机视觉技术发展演化打开广阔的新天地，也极大推动了相关工程落地应用。在新冠疫情中，计算机视觉技术为抗疫和复工复产作出了突出贡献：热成像测温、肺片识别、口罩识别、非接触配送等应用场景让更多人感受到科技向善的力量。 

在技术与应用高速发展的另一面，是日渐突出的“人才荒”问题。根据工业和信息化部人才交流中心编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）年》数据显示，我国人工智能产业中，有效人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。其中，计算机视觉领域岗位人才供需比为 0.09，相关人才属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求。 

当前我国正大力推动人工智能技术落地、培养人工智能应用型人才，为了更好地解决“人才荒” 的问题，极市平台、中国图象图形学学会、德勤共同发起 2020 年度中国计算机视觉人才调研活动，旨在深度调研人工智能领域最受关注的计算机视觉方向研发人员，包括但不限于高校师生、算法研究者、企业算法工程师等群体，洞悉“后疫情”时代下计算机视觉领域专业人才的学习与工作现状、未来规划、发展瓶颈，了解企业与社会对计算机视觉领域的人才诉求，为政府、企业、高校、科研院所等产业链相关机构提供参考，以加速我国计算机视觉人才的培养与发展。