崛起的计算机视觉市场:“AI+场景”的落地化

崛起的计算机视觉市场:“AI+场景”的落地化

近年来,在互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术以及经济社会发展需求的共同驱动下,人工智能呈现出飞跃式的进步。作为其重要分支的计算机视觉技术在算法、数据及算力的加持下,更是得到了飞速的发展,已经具备大规模应用的可行性,将进一步催生新应用、新产品、新产业、新业态、新模式的出现。随着中国计算机视觉行业市场不断扩大,新兴企业层出。GLG格理集团有幸邀请到上海扩博智能技术有限公司创始人兼首席执行官(CEO)严治庆先生、首席财务官(CFO)郭一君先生畅谈他们对于计算机视觉市场的心得与体会。以下为网上会议内容摘要。


 

有很多人问,我眼中的行业级的计算机视觉公司是怎样的?在我看来,企业级的计算机视觉公司有着马拉松的基因,靠得是耐力,关键在于是否能聚焦在一个全球性行业深挖下去。在这个发展过程中产品的环节会非常长,其中工程的路径需要很多迭代,对企业在行业理解深度、产品、团队多元化基因方面要求都很高。

“Computer Vision is a pervasive but specialized technology.”

在很多行业中都可以用到图形识别的技术。技术本身不会给行业任何价值,带来的价值在于技术应用到行业里与客户场景结合在一起,为行业解决问题。工具可以是千变万化的,在行业落地需要经历这个行业和领域特殊的打磨。随着计算机视觉和人工智能技术的应用越来越广泛,要做好一个产品更要深耕于行业,了解行业的或者细分赛道的“know how”。在行业中深耕远比单单扩充场景更重要。在行业中的拓展能力、团队的工程能力、以及在中国和全球市场落地是最重要的关键词。

 

与其他人工智能技术一样,计算机视觉也面临着商业化的挑战
无论是国际上的研究机构还是我们自己,都认为这个行业确实面临着一些不可避免的商业化挑战。利润率降低:当面临大量的数据运算时,需要更多的数据学习和算力,这势必造成利润率的降低。

  • 人工智能应用程序在图像、音频或视频等富媒体上运行,这些媒体会消耗更高的计算和存储带宽
  • 当今大多数最先进的人工智能模型的培训都涉及对大型数据集进行人工清理和标记,这既费力又昂贵

规模化挑战:识别10个产品和100万个产品所需的工程能力完全不同,需要清理数据、数据调参、模型建立,在增加数据处理能力的同时加深对行业的了解。

  • 用户往往对产品缺乏直觉,或者假定其具有超人类的能力
  • AI产品的预期功能很大一部分可能存在于用户意图的长尾中

防御护城河减弱:在不同环境下对计算机视觉技术的难度和挑战也会增大,识别准确性会有起伏。

  • 技术差异更难实现,新的模型架构主要是在开放的学术环境中开发的
  • 参考实现(预训练的模型)可以从开源库中获得,并且模型参数可以自动优化

 

划重点:聚焦垂直行业、软件、硬件,缺一不可
聚焦垂直行业:
专注于某些行业和场景,与少量行业头部客户进行深度合作,深挖场景,以规模化为目标把握产品的定制化和标准化。
在头部客户方案落地后,中下游客户有向头部看齐的意愿,同时可以通过口碑效应推广到全球其他地区,企业可以有更大的自主性去选择合作的客户。软件:通过强大的工程设计降低AI模型的复杂性,并最大程度地减少新客户的培训成本和时间。

使用客户的语言提供特定的行业分析,以数据为基础提供行业性的洞见服务,更好地解决行业问题。

硬件:

物联网设备硬件在计算机视觉行业中就是流量的入口。

通过提供基于物联网的实时数据收集和聚合能力,优化数据收集和清理的成本。一旦验证有效,使用场景扩大,进一步提高了产品的不可替代性。


关于作者

 

严治庆,上海扩博智能技术有限公司CEO

严治庆(George Yan)先生于2016年底创建上海扩博智能技术有限公司(Clobotics)并担任首席执行官(CEO),亦兼任中国云体系产业创新战略联盟副理事长。此前,严先生曾任亿航首席运营官(COO)、亿航联合创始人,全面负责亿航集团全球范围内的商务拓展、销售、营销及运营工作。加入亿航前,严先生曾任微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理,全面负责微软大中华区产品推广、市场营销等战略的制定与执行、以及微软大中华区的整体业务运营管理,同时担任微软云与企业事业部总经理,全面负责该事业部在大中华区的中长期发展,主要负责制定并推进微软公有云平台Windows Azure在中国的业务增长。加盟微软前,他曾就职于美国麦肯锡、高盛。

 

郭一君,上海扩博智能技术有限公司CFO

郭一君先生,自2020年初至今在上海扩博智能技术有限公司担任CFO。扩博智能(Clobotics)聚焦计算机视觉和机器学习技术,专注为行业企业用户提供端到端一体化智能服务,拥有独特的实时数据采集技术,以及基于机器学习和计算机视觉的云端大数据处理和分析技术。在此之前,自2015年10月至2020年,郭先生曾在美银美林集团担任工业部董事,主要负责领导大中华区工业领域大数据及机器学习等行业研究,大中华区股权和债务资本市场及并购业务。郭先生长期深耕于工业行业的资本收购、重组、组合/资产出售和资本重组等业务,对工业的领域机器视觉技术等话题有独到见解。


本文改编自GLG格理集团网上会议:崛起的计算机视觉市场:“AI+场景”的落地化。如果您想观看完整网上会议回放,或者想和严治庆、郭一君先生或GLG专家库70多万专家中的任何一位交谈,请与我们联系

 

*以上分析仅代表专家个人观点,格理集团不予置评或背书,并不负责文章中所涉观点的真实性、关联性或完整性。