计算机视觉(CV)行业调研

答案 通过机器模拟人类视觉系统,采集、处理、分析视频素材,提取并理解场景信息。 目前CV的落地主要集中在安防、医疗、零售、自动驾驶;在互联网短视频、物流、智能教育几个行业也有少量对特定场景的解决方案。 17年,人工智能市场规模237亿,CV占了34.9%。

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通过机器模拟人类视觉系统,采集、处理、分析视频素材,提取并理解场景信息。

目前CV的落地主要集中在安防、医疗、零售、自动驾驶;在互联网短视频、物流、智能教育几个行业也有少量对特定场景的解决方案。

17年,人工智能市场规模237亿,CV占了34.9%。

其中67.9%的营收都是安防领域贡献的,18.1%来自广告营销。

目前依然是安防占据了CV市场结构中的大头,这可能和行业特点、硬件/算法发展路径有关。

相比其他传统行业,安防行业有更强的"鉴定身份"需求,场景从最初的 1.1v1,1vN,指纹比对? 2.身份证人脸比对 到最新的 3.静态人脸自动检测 4.动态人脸检测&对象行为轨迹分析? 5.智慧案情分析 发展方向从单纯的鉴定身份,逐渐到后续更多的业务场景。

整理18年1—8月人工智能创业公司融资信息,找出最新的行业落地方向,分析产品竞争力。

18年上,融资的创业公司共199家,计算机视觉通用服务方向有36家,和CV有关的30家。

落地行业,按企业数量排序为:医疗、零售、工业检测、智能驾驶、智能教育、安防,其中有专注底层技术,提供多行业解决方案的,比如商汤、旷世,也有聚焦一个行业的,比如哈哈零售、一脉阳光。

医疗:基于计算机视觉技术的,智能CT、智能X线辅助筛查,辅助放射科医生诊断病情,除了初步的辅助诊断病情,还有针对医学痛点的其他AI方案,例如推想科技提供的医疗深度学习平台,药物研发深度学习平台等。运营模式上,基本都是和医院合作,提供智能诊疗系统。行业的难点在高质量数据难以获得,业务场景相对复杂,需要有专业医学背景的标注人员。

零售:提供基于计算机视觉的无人货架方案,自动识别用户拿走的商品,另外根据人流分析、商品销售情况,输出一整套 供应——>运输——>销售数字化方案。

工业检测:?提供基于深度学习的外观缺陷视觉检测、精确测量技术设备,目标行业是手机加工,汽车,3C等,价值在提高企业的加工环节的自动化率,降低人工成本、提高产品质量。

智能教育:和CV相关的,机器阅卷。

根据对AI影响比较重要的几个因素,算法、数据、落地场景,将相关公司分为几类

诸如顺丰、头条类公司,有丰富的数据积累,通过算法,输出AI方案,解决自己业务的痛点。

还有和第三方传统行业龙头战略合作,抱大腿接需求,专门解决对方业务痛点的,例如极视角和华润战略合作。

最后附一张,头部CV公司在各行业的产品布局。

背景:看病流程可以简化为三个步骤,诊前:日常的运动、大保健,对疾病预防。 诊中:智能分流——>辅助诊断——>药方建议。诊后:保养,其他不在主流程里的还有药物研发、医生学习等。

观察整个诊疗过程,有图像产生&高重复性&人工大量集中的环节,主要在诊中,腾讯觅影提供辅助诊断的能力,也是在诊中环节,针对病人CT/X光,给医生提供可能疾病的建议,对医生提效的同事,也提高了初中级医生的判断能力。

从腾讯觅影的官网看,目前能够提供包括肺癌、食道癌等6个癌症的诊断能力,检出率or准确率,都能做到90%以上。

从医院公告来看,主要扮演提醒者,辅助医生作业。

场景很明确,设计电商banner,初期是辅助,后期替换。

四个核心生成步骤:

一,让机器理解设计是什么构成的:通过人工数据标注,对设计的原始文件中的图层做分类,对元素做标注。设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起,我们把专家的经验和知识通过数据输入。这部分核心是深度序列学习的算法模型。

第二步,建立元素中心:当机器学习到设计框架后,需要大量的生产资料。我们会建立元素库,通过机器做图像特征提取,然后分类,再通过人工控制图像质量以及版权问题,我们买了有版权的图库,也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。

第三步,生成的系统:原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布,类似棋盘,生成的系统把元素中心的元素往棋盘放,在这里我们采用了“强化学习”,就好像你在家里放一台扫地机器人,让它自己跑,跑个几圈,它自己会知道哪里有障碍要避开。在强化学习的过程中,机器参考原始样本,通过不断尝试,得到一些反馈,然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。

第四步,评估的系统:我们会抓取大量设计的成品,从“美学”和“商业”两个方面进行评估。美学上的评估由人来进行,这方面有专业众包公司;商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。

从各创业公司的产品分布看,目前有三种模式

1.头部创业公司,竞争力在维持技术优势,未来有新的行业方向,第一时间切上去,因为技术优势,所以哪怕发现晚点,也可以快速形成自己有竞争力的方案。

2.利用行业资源,垂直做一个方向,算法可能不占优势,但因为竞争力在于资源,可以保证产品快速落地,积累资源、数据优势。

3.做方案商,自己没有数据、算力,输出算法能力,抱住一两个传统行业的大腿,接需求,对自己没有沉淀。

目前看,CV价值在两方面

1.替换辅助人工,业务提效

人能做的机器也能做,主要收益在提效,对应鲁班、机器阅卷、人脸监控、无人货架都是解放人力,提高效率。

具体是替换还是辅助,看场景的业务难度。

2.创造新的场景体验

人脸远程比对、视频广告、AI美颜,处理海量数据+低延时要求,人做不了,得靠机器,创造了新的场景和用户体验。

1. 找重复性人力集中的地方? 2.找/视频和用户交叉的地方。

男朋友的哪些行为或细节让你觉得贴心窝心?

不管哪种方式做电商,都要有有整体架构。电商刚红火的时候,有人说电商会取代传统店铺。自媒体的兴起,发现电商已经不单单是卖商品,还要做内容。短视频走红后,又有传言说电商发展到了顶端。不管是电商、自媒体,还是短视频,都只是以商品交换为中心的商务活动中的一环,通俗来说,是工具。

短视频制作,一样要以内容为主。这两年直播、短视频野蛮生长后,新奇的热浪已经退去,读者也更趋于理性。前期粉丝数量比较少,可以蹭一下热点,但不要离自己的行业属性太远。比如是做男性产品,即便蹭热点也要是跟男性关注比较多的**、赛事等等内容。什么口红呀、美容什么的,就少上一点吧。

短视频选材。不管是文字还是视频,都要有可读性。视频素材在平时就注意手机,生活中的积累,关键时候用得上。同行分享的视频,也可以借鉴来用。现在短视频用于商业的不多,大多数人处于娱乐目的,可以请他们拍一些分享给你。有条件的话,每天发5-6条,作为新号,要吸引粉丝,就得多上内容。

短视频变现,是结果,不是目的。少投入,多回报,是人性。但不管做哪个平台,都需要时间积累,特别是想靠粉丝分享传播你的作品,需要优质内容,而不是你赚他钱越多,他越开心,越给你分享。能做网红的毕竟是少数人,而且人家有专业团队做支撑,你只有坚持发布内容来打动读者,才是唯一出路。

有很多次呢,每次相处都能发现一些爱我的细节

。比如我俩去逛街,路过一家香水店,我随口说了一句买瓶香水,实际我连正眼瞧都没有瞧那个店,我都没注意到什么牌子的,我平时也不用香水,然后过了两天,突然有个物流消息,我还纳闷又是软件卡bug吗,然后就听他说给我买了香水,买了五个小样,让我先用着试试,喜欢哪个味道再给我买。(我随口说的一句话,他就记心里了,还花时间去给我挑选)

还有,他休假回来的时候,临走的前两天,要去做核酸检测,我感冒了,早上出门喝了感冒药,我整个人晕晕的然后全程靠着他,回去就立马躺下睡觉,他不让我脱衣服,要穿着里衣睡,我偷偷的脱了,然后他也躺进来,我觉得后背漏风,他在玩手机,我说你把我被子掖好,后面漏风我可冷,他就把他整个人埋进被窝里,好久了,我问他你这样干嘛,不闷吗?他说你不是冷嘛,我出来会漏风,这样暖和。

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