近期，CVPR2020論文接收情況揭曉，在6656篇有效投稿中，共有1470篇論文被接收，接收率為22%左右。近年來，CVPR的有效投稿數開始呈指數級增長。其數量從2018年的3300篇，一躍飛漲至2020年的6656篇。投稿數量高增長的背後，是近幾年來研究人員數量以及投入精力的增加，這也意味著AI研究領域經過幾十年時間的沉澱，已經從少數人專精的純理論研究開始進入多數人創新的實際應用階段。另一方面，雖然最近幾屆CVPR的投稿數量猛增，但其含金量並沒有因此而降低。自2018年始，伴隨投稿數量激增，接收率開始經歷了一個持續下降的過程。近三年來，CVPR論文接收率從2018年的29%左右降至2019年的25%左右，而今年的論文接收率僅為22%。
在論文接收率下降的同時，中國科技企業被錄取論文數量卻不約而同地實現了不同數量的增長，戰績斐然：百度今年中選19篇，比去年的17篇增加了兩篇；而京東數科也中選了8篇，在去年中選7篇的數量上有所增加，用科技力證明了自身在AI領域進軍的決心。快手一共中選了6篇，虎牙也有一篇中選。
CVPR，全稱IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議，在計算機視覺領域是和ICCV、ECCV 並稱的三大頂尖會議。由於計算機技術發展迅速，相比於學術期刊，計算機視覺領域的研究者更傾向於將論文投至學術年度會議。從一個由計算機學術領軍人物發起的小型研討會，到如今每年舉辦一次有近萬人參加的頂級國際會議，CVPR日益興盛的發展史，就是一部計算機視覺在應用領域開花結果的歷史。
事實上，近些年CVPR蓬勃發展的重要原因，有很大一部分正是源自於中國科技公司的貢獻。自深度學習得到學界普遍認同後，視覺領域與實踐的結合愈發緊密。科技企業需要解決在自身產品的實踐應用中所產生的實際問題，從而加大應用研究的投入，而CVPR則成為了科技公司展示研究成果的最佳舞臺。而中國擁有最大的應用市場，現在5G技術領先的優勢也為計算機視覺在中國的發展打下了堅實的基礎。在中國的科技企業中，諸如阿里、騰訊、百度、京東數科、曠視，都是CVPR的常客。從這些科技公司的技術中，有不少技術都是當下實際應用領域中領先的技術。比如，人臉防偽技術在如今的人臉識別系統中具有至關重要的地位，而深度監督學習是解決人臉防偽問題中最有效的方式之一。雖然深度監督學習已經取得了巨大的成功，但是大多數先前的工作仍然是通過增加深度損失來進行處理問題，而忽視了詳細的細粒度信息以及面部深度和移動信息之間的相互作用。京東數科在《基於深度空間梯度和時序深度學習的人臉防偽》中，從多幀圖像中設計了一種新的抵禦攻擊的方法，並且提出了一種新穎的「對比深度「損失，使之能夠進行更加精確的深度監督。這項技術的提出，也標誌著京東數科在人臉防偽領域取得了業界領先成果。
今後，隨著計算機視覺應用越來越廣泛，AI技術將成為科技公司競爭的焦點。可以預見，未來大量的潛在需求和廣闊的市場空間將會催生更多的AI企業在神州大地拔地而起。率先佔領技術高地的，必將是未來同時掌握AI理論創新和AI應用落地的頭部科技企業。中國未來的頭部科技企業，或許早就在CVPR的璀璨名單中，畫下了歷史的暗號。