217tyc.com: CV公司“去CV化”:数据、技术与应用,该在哪一环破局?| 智研所

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原标题:CV公司“去CV化”:数据、技术与应用,该在哪一环破局?| 智研所

文 | 搜狐科技 宋婉心

“智研所”沙龙第7期

本期嘉宾:云从科技创新行业副总监赵宇坤、京东集团人工智能业务部智能平台部投资主管徐博、Testin有数总经理贾宇航、锌财经华北合伙人韩琮林

要点提炼:

‘去CV化’实际上是市场化’,早期资本比较关注CV的某一项单点技术,那个时期各个公司都在拼长板,而目前来讲,随着逐渐商业落地,逐渐商业应用,大家都在补短板。
在算法技术之外,CV企业各自向产业上下游延展,通过提出整套解决方案,扩大自身的市场空间。
技术门槛已经不像想象中那么高,这加重了企业需要赶在行业窗口期内建立起自身模式的压力。
赛道内计算机视觉创业公司涌现,谁能拿到更多、更准确的、标注过的数据,可能比谁的算法更好还要重要。

细数去年的AI创投领域,几笔较高金额的融资让CV公司们成为赛道上的明星。

4月,商汤宣布获6亿美元C轮融资,5月底,又宣布再获6.2亿美元C+轮融资,估值超过45亿美元。6月中旬,依图宣布完成2亿美元C+轮融资。

计算机视觉越来越成为人工智能领域的一大吸金赛道,资本热热闹闹,应用场景巨大,然而,似乎没有一家公司现阶段的盈利看起来匹配得上超高的估值。

然而更重要的是,机遇与问题并存。未来的一到三年将是AI升级传统行业格局初定的历史窗口,在这个窗口期,哪家足够强大的AI公司能够率先抢占蓝海,凭借数据和行业经验的反馈建立自身的应用壁垒,很大几率就会成为人工智能领域的下一个巨头。

京东集团人工智能业务部智能平台部投资主管徐博、Testin有数总经理贾宇航、 云从科技创新行业副总监赵宇坤

“去CV化”实际上是“市场化”

2018年是属于CV公司们的高光时刻,然而2019年以来,可以明显察觉的是,在这个领域,算法、技术的提及次数明显下降,行业投资者开始更多地关注产品端落地情况。

这一定程度上说明技术已经进入密尔顿的新技术进化模型的第三个阶段,即推动技术向商品转化的行动阶段,可以理解为CV公司的“去CV化”,CV公司经历了从“一心一意研发技术”走到“弱化单点技术,寻求多元化增长”的阶段,打法面临重塑。

‘去CV化’实际上是一个逐渐转变为‘商品化’、‘市场化’的方向,早期资本比较关注CV的某一项单点技术,那个时期各个公司都在拼长板,而目前来讲,随着逐渐商业落地,逐渐商业应用,大家实际在做的事情是补短板。”Testin有数总经理贾宇航向搜狐科技表示。

无论内容也好,交互体验也好,一定结合不同的技术,很难单点进行突破。单点进行突破的话一定是有问题的,这个企业是做不大的。” 京东集团人工智能业务部智能平台部投资主管徐博认为“去CV化“的本质是“多模态学习”。

每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态,例如,人有触觉,听觉,视觉,嗅觉;信息的媒介,有语音、视频、文字等;多种多样的传感器,如雷达、红外、加速度计等。所以,多模态学习指的是在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。

人其实是一个多模态学习的总和,所以行业内专家一致认为多模态学习是人工智能真正的发展方向。

Testin云测成立于2011年,先后推出了测试、推广、安全、AI大数据产品优化等解决方案,是提供与应用相关的全生命周期服务的企业服务平台。而有数是云测旗下的AI数据服务品牌,自建数据标注基地,提供定制化搭建的数据采集服务。

作为提供to B服务的AI数据公司,贾宇航接触了领域内大量的客户,他在近一至两年明显感觉到服务的客户逐渐从原有只是做计算机视觉相关的数据采集,开始转变为向语音、视觉同步采集,完成更加友好的人机交互体验相关的应用。

Testin有数总经理贾宇

经历过定义企业基因的初期阶段后,时下的CV厂商们已经开始沿着自己的方向,在纵深之外,拓展横向的可能。今年旷视的logo从“Face++旷视”变成了“Megvii旷视”,这正是企业试图摆脱人脸识别算法供应商形象,向智能物联方案专家转变的典型表现。

近日,2019安博会在深圳举办。从传统安防企业、AI 公司,到芯片厂商、系统集成商,产业上下游悉数聚集,各家释放出的新品信号中,能够窥得一二2019年市场大环境推动下的行业动向。

以CV四小龙为例,很明显的是,他们不再强调自己的单点技术,开始往产业下游走,整合产业链。

会上,据机器之能报道,本次商汤科技重点展示了智慧城市解决方案。该方案包括两部分,一个是方舟城市级开放视觉平台,支持 10 万路级视频解析,汇聚智慧城市的各类数据。另一部分是城市视图大数据应用平台,它在数据汇聚的基础上,开发各类城市治理、智慧交通等应用。

云从则重点展示视频大数据和数据治理中心。视频大数据平台提供了人脸/人体数据、车辆数据等,将多维感知数据汇聚一起,可以呈现聚类分析、轨迹分析、综合搜索等。

另一边,依图向上游整合,展示了云端AI芯片的“求索”的落地,而旷视则向应用场景整合,除了推出自身的系列摄像机外,还重点推出城市物联网操作系统(City IoT OS)。

可以看出的是,在算法技术之外,CV企业各自向产业上下游延展,通过提出整套解决方案,扩大自身的市场空间。

据媒体报道,商汤现在推行“1(原创技术基础研究)+1(产品结合)+X(行业伙伴)”模式。包括智慧城市、金融、汽车、智慧零售、智能手机、移动互联网、机器人等。

云从作为孵化于中科院重庆研究院的高科技企业,揽下了银行业人脸识别第一大供应商的名号。主要场景布局涉及金融、安防、交通、手机等领域,并且与公安部、民航总局、四大行有联合实验室。

依图的商业化落地则主要选择在智慧城市、安防、医疗、金融等领域,其中智慧医疗成就显著,其智能辅助诊断系统已经开始规模化落地。除此之外,芯片是依图另一大主攻方向。

CV四小龙各有所长,在各自专攻的领域,都开始了紧锣密鼓的产业升级。云从创新行业副总监赵宇坤对此表示“去CV化”并不是主观选择,而是市场推动的结果。

破局点:技术壁垒与数据稀缺

“大家的技术都差不多。” 徐博告诉搜狐科技,而这样的结论,其实不止适用于中国市场内的CV企业,全球范围内亦然。

徐博指出,从中国和美国各家发布的研究可以发现,其实算法是类似的,“本质上讲,人工智能是经济问题,不是算法越好,运行东西的效率越高,客户不看这个。”

相比较来看,不同的社会及人文环境,给企业提供了完全不同的生长背景。美国对CV,尤其是人脸识别这方面的需求量远不及国内,其CV资源的投入都是围绕着人机交互(HCI)展开,而不是把CV落到单点行业。

“中国讲究应用层的建设,美国目前还处在感知层到认知层逐渐攀升的过程。”徐博说道。

贾宇航曾在美国生活五年时间,期间长期往返于中美之间,他指出,由于美国的稳定性以及更加成熟的社会,因此商业逻辑链条更佳稳固。

以特斯拉为例,即使长时间以来,特斯拉撼动了美国汽车行业,但除了特斯拉之外的汽车品牌销售,都依旧遵循着由经销商以及生产制造商对应的牢固关系。

云从科技创新行业副总监赵宇坤(右)

在行业演进的过程中,技术门槛降低是必然。公开数据显示,以“图像识别”为关键词查询的中国知网论文数量,从2005年的2586篇,到2007年的4211篇,两年的时间论文数量几乎翻倍。2015年以后年论文数量增长接近饱和甚至首次出现了下降。技术门槛已经不像想象中那么高,这加重了企业需要赶在行业窗口期内建立起自身模式的压力。

此前,云从吞下了中国机场业的一笔大单子——北京大兴机场。

九月底开航的大兴机场“黑科技”为大家津津乐道,从机场安防动态布控、安检口人证核验、VIP室贵宾精准服务,到智慧航显、刷脸登机、精准寻人、人群密度热力图等应用场景的产品一一落地,而这背后提供技术支持的正是云从科技。

新兴科技企业赋能传统行业是势在必行的大方向,然而,二者的结合也并不能称为一帆风顺。

“很多产业的人工智能,如果现在做,还有点早期。”徐博表示,自己看好的四个产业是:金融、工业、医疗和农业,而其他很多传统产业的变革节奏并不能很好地和人工智能吻合。

在此之外更现实的一个现象是,有时,面对传统行业中占据渠道优势的企业,新兴计算机视觉公司似乎很难获得平等的资源分配权和定价权。

对此,徐博承认这确实是当下阶段碰到的一个问题,“这是我们在跟传统集成商讨论的一个问题。你在做集成的时候,你的话语权、角色是什么?你要做的轻还是重?”徐博说道。

京东集团人工智能业务部智能平台部投资主管徐博

而从贾宇航的视角来看,计算机视觉企业的困境就是数据的困境。

赛道内计算机视觉创业公司涌现,谁能拿到更多、更准确的、标注过的数据,可能比谁的算法更好还要重要。但现实骨感,这一边,国内互联网巨头垄断用户数据,另一边,传统线下数据高度分散。

“技术平台-商业落地-数据采集-技术平台”的循环难以打破,而商业落地是数据采集的上游环节,因此,要解决这个问题,更多进入人们生活的落地产品是破局点。

公开数据显示,国内的计算机视觉公司大多在最近5年成立,2014年、2015年时达到高峰,同时开始受到资本集中关注。

到目前为止,获得两轮以上融资企业数量占比53%,获得三轮以上融资企业占比10%。另外在融资金额上,融资最多的前4家占据了全部30家企业28.6亿元融资总额的75%。

融资难、投入大、周期长,对于腰部及尾部的小CV公司来讲,这些已经是足够大的障碍,但徐博仍然相信,新玩家有机会入局,下一个人工智能领域里的BAT会存在,“综合了一些投资人的看法,我觉得下一个100亿美金的机会确实比较难,但是下一个10亿美金的机会还是有的。”

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