機器視覺曠視的野心和CV的未來

2019-09-27  來自: 重慶杰控電氣自動化有限公司 瀏覽次數:68

誰也不會懷疑,人工智能將是未來十年中得到廣泛應用的技術之一。自2015年以來一級市場對人工智能投資的火爆在2018年趨冷,人工智能的創業窗口期可能已經過去,市場對人工智能的投資將進入到確定性更高的二級市場階段,曠視遞交的招股說明書徹底拉開了以AI技術為核心業務的創業公司的上市序幕,半年來的各種傳言得到了證實。可以預想見,AI獨角獸們將在未來的1-2年內紛紛上市,在二級市場中融得資金作為下一輪競爭的。AI賽道的競爭剛至中局,可能是一場獨角獸之間的“無限戰爭”。


機器視覺(ComputerVision,CV)因其算法成熟度高和應用范圍廣,是眾多人工智能技術中獲得市場看好和商業應用的分支,也在2017年成功孕育出被公眾所熟知的“CV四小龍”——商湯、曠視、依圖和云從。


本文就以曠視提交招股說明書為契機,來分析一下以曠視的戰略布局和CV企業未來的發展。


一、CV頭部四小龍和跟隨者的差異化競爭


人工智能公司如何能夠擺脫作為算法提供商被集成者的命運,是CV四小龍和跟隨企業自2017年以來共同探索的元問題。也許是意識到彼此之間的技術能力和業務模式實在是太同質化了,尋求差異化發展和跨行業布局成為了CV四小龍之間的“默契”。


商湯向“后”,賦能百業。從公開資料和官網信息來看,商湯更希望自己可以成為一個真正的AI賦能者,通過算法+算力構建競爭壁壘。因此后端的基礎算法自訓練平臺、自研芯片、建立AI算力平臺成為商湯的發展重心。商湯的長尾算法孵化器可以實現高效的長尾算法開發,以適應不同應用場景下的實際需求,降低了算法開發成本。商湯的AI超算平臺支持14000片GPU的并行計算,峰值計算達16億億次/秒,為更多高難度識別項目提供基礎支撐。即使是國內云計算業務的領先者阿里云,目前也無法給出超10000塊GPU的并行人工智能計算能力。


曠視向“前”,打通城市物聯網“端到端”。所謂安防領域的端到端,即曠視想要覆蓋前端感知-中端計算-后端分析的全棧安防流程,以一家算法公司的企業基因實現軟硬件一體的野心。從本質上來講,曠視希望以端到端方式實現對原有安防市場格局的革新。再加上城市物聯網解決方案占曠視總業務的比重最高,2017年、2018年以及2019年上半年,該項收入為1.68億元、10.57億元、6.95億元,分別占同期總收入的53.6%、74.1%、73.2%。因此可以視曠視的AIOT戰略,大致上集中于智慧城市領域的物聯網業務,個人IOT業務占比較小。


億歐智庫對于曠視“端到端”安防業務的優勢理解為,曠視作為算法起家的公司,終于可以有能力將前端邊緣計算的快捷反應和后端云計算平臺深度運算相結合,實現人工智能技術和物聯網技術的深度融合,其動態優化運算資源的分配將建造一個更精準快速的安防體系。如果說商湯的做法是為安防構建了更為堅實的算法和算力基底,那么曠視想做的軟硬件一體、云端協同安防體系的行為更激進。


依圖向醫,多元發展。依圖在成立之初就將很大一部分業務放在醫療影像的識別上,經過幾年的探索和積累成為了AI醫療影像方面的領先者,其擁有不少成熟的落地應用實踐,已經在數十家三甲醫院部署了AI醫療產品。依圖在AI芯片領域的努力值得一提,其自主研發的云端視覺推理芯片“求索”,“以其高性能和低功耗,可以很大程度上降低云端部署成本和運維費用。”


云從科技作為國家隊,戰略更保守和穩妥。云從作為中國銀行業人臉識別的市占率第一的廠商,在機場和其他非銀金融的應用也有相當成功的拓展。其在安防領域沒有太大的野心,無意挑戰既有市場格局,處于被集成的一類。


第二梯隊的影譜采用結構化視覺分析技術進行視頻內容的自動創作和投放,Video++采用圖像識別技術將視頻內容結構化并進行精準營銷,眼神科技提供生物識別中的虹膜識別技術,圖麟科技提供玻璃產品的機器視覺檢測,云天勵飛有和曠視類似的端到端產品規劃,等等。可以說在近幾年的發展中,CV初創企業都在差異化競爭中努力尋找商業化途徑,不斷的更新自己的業務范圍和拓展企業經營邊界。


曠視的野心和CV的未來


二、CV算法供應商的定位已經裝不下四小龍的估值


烈火烹油般的CV應用始于2015年底,機器視覺技術的成熟配合時代的需要,提供的人臉識別能力似乎一下子應用到了各個領域,手機等終端設備的人臉識別與美顏,金融領域的人臉登錄與核身,公安及安防系統的身份比對。市場對技術的認可和資本的追捧讓CV一時間成為最熱賽道之一,CV四小龍和其他CV創業公司期間獲得了大大小小的融資機會。


熱情和追捧往往能掩蓋掉初創公司面對的很多問題。


第一、核心算法具有強者通吃的特性。如果僅從技術角度考慮,應用商在選擇合作對象時,肯定會對綜合實力和技術支撐最強的那家優先考慮。這就導致了商湯和曠視等廠商在爭取手機廠商等終端用戶時往往面對殘酷的背靠背競爭,技術的微弱差距需要競賽團隊全力以赴的拼搏,在商業上的結果是失去了定價權和對市場主動權的控制。


第二、任何行業的門檻都是相對的。有人說人工智能是一個門檻很高的行業,創業者往往需要龐大的研發團隊和巨額的研發投入來確保優勢。但門檻都是相對的。初創企業的進入難,并不意味著巨頭進入也難。面對即將到來的人工智能時代,有哪一家科技巨頭會認為人工智能算法無足輕重?百度的深度學習平臺PaddlePaddle、騰訊的優圖團隊、阿里達摩院的視覺實驗室、海康大華的人工智能實驗室,巨頭們都在積累相關CV技術。哪怕暫時使用初創公司的產品,也難保以后的自研技術替代,甚至成為直接競對。


第三、商業模式上的疑問。早期的商湯和曠視等更像是研究院而不像是商業化的公司。僅提供算法接口API或者軟件開發包SDK,并不算是一個完整的商業閉環,需要合作和依靠的外部企業太多了,在行業格局中弱勢地位突出。甚至于虹軟科技已經開始實行軟件免費,硬件收費的競爭策略。

關鍵詞: 機器視覺           

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