盘点：“有意思”的计算机视觉公司

毫无疑问去年的风口在直播，今年转向人工智能，除了巨头们不约而同的开发布会宣布自己 AI 方向的战略布局，越来越多投资人和创业者也争先恐后的 ALL IN 入场，其中最火，也最具商业价值的非计算机视觉这一领域莫属。知道 AI 的人多，了解计算机视觉的人少，这究竟是个怎样的行业，又有哪些“有意思”的公司？

2017 已经过去一半，我们是时候对上半年做一个总结了。

我们为什么需要人工智能？

自深度学习概念引入以来，人工智能的发展速度有目共睹，信息科技的发展按照指数规模爆炸，将导致存储能力、计算能力、芯片规模、带宽规模暴涨，引领第二次自动化浪潮，AI 得以逐渐成长为了游戏高手、围棋大师、语音转录专家、司机、翻译家、图像艺术家、鉴黄师、武器……，她正在以不可估计的力量改变着我们的生活。

人们也开始尝试利用人工智能技术帮助改善一些劳动密集型工作，以及高精度业务，因为它能持续地像人类一样正确描述照片上发生的事，不会感到疲倦，还能阅读并概括出文本大意，最重要的是它还在不断的学习进步。

就像谷歌的联合创始人拉里·佩奇早在2002年说的，谷歌不是用人工智能强化它的搜索能力，而是利用搜索来改善它的人工智能。

计算机视觉风口和难点

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它能够用摄影机和电脑代替人眼对目标完成识别、跟踪和测量等工作。

像素级的处理让算法得以伸展，我们可以从算法的发展来看计算机视觉的变化。传统算法大致可以分为以下4个步骤：图像预处理、特征提取、特征筛选、推理预测与识别，毫无疑问，这需要大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解，然后设计出来特征还需要大量的调试工作。而引入深度学习后，效果得到大幅度提升，一大批如“DeepID”人脸识别、“Region CNN”物体检测、DeepTrack物体跟踪等开源算法的出现让技术的商用变成可能。                                                                                                     

10、智视VCA（视连通）

技术实力：★★ 人才优势：★★ 产品商业化：★★★

智视VCA（视连通）是一家还处在天使轮阶段以计算机视觉和深度学习为基础的科技公司，虽然目前还只有“知·视”一款产品，技术却涉及计算机视觉的方方面面，场景识别、生物识别、泛物品识别、大数据、深度学习、VR/AR等计算机视觉、智能人机交互、人工智能等领域。

尽管年轻，视连通有着清晰的商业模式，目标客户是面向视频产业的内容生产方、广告主、各类播放平台以及更广泛的电商、社交和信息类服务提供商。对收费标准也很理性，两种收费模式并行，一种是按照视频分析时长或内容量级进行计费，另一种则是按照一定场景化广告展示或交互的比例收取分成。

不过在技术人才方面有所缺失，核心成员均非人工智能相关领域研究人员，也未与其他院校及研究机构合作，也没有自有数据库，但值得注意的是，他们已经申请了两项专利（由于时间原因尚未披露），具有一定的技术保护意识。

最后

计算机视觉技术的市场需求日益增多，投资风口也在继续扩张，为更多初创型技术公司带来希望。

不过现实也是很残酷的，大量的计算机视觉技术创业公司都集中在智能安防、医疗等垂直领域，原因很简单，大量有价值的数据都掌握在BAT手中，初创公司无法仅凭一己之力建立一整套完善的数据样本库，这对实现商业化非常不利。另外计算机视觉的技术门槛高，研发周期长，容易造成资金链问题，这些都是创业者需要看见的，不能一味的 ALL IN 入场。

科技让我们拥有了能够想象未来并掌握未来的能力。