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艾瑞计算机视觉行业报告:影谱科技技术优势明显

来源:互联网 作者:王翠 人气: 发布时间:2018-01-11
摘要:纵观2017年,得益于深度学习算法的成熟应用,计算机视觉技术逐步扩大商业价值,金融、安防、互联网、手机、医疗、工业等领域均借此实现智能升级。2017年下半年,数家计算机视觉公司单笔融资上亿美元,再次将计算机视觉推向人工智能领域最受关注的方向之一。聚

   纵观2017年,得益于深度学习算法的成熟应用,计算机视觉技术逐步扩大商业价值,金融、安防、互联网、手机、医疗、工业等领域均借此实现智能升级。2017年下半年,数家计算机视觉公司单笔融资上亿美元,再次将计算机视觉推向人工智能领域最受关注的方向之一。聚焦于计算机视觉技术现阶段的应用与研发,艾瑞咨询发布《2017中国计算机视觉行业研究报告》,报告研究对象以技术层典型企业为主,分析技术供应商对各行各业的商业赋能及优化。行业图谱显示,视觉技术企业影谱科技(836488)在广告营销领域技术和商业模式创新并重,具有突出贡献和领先地位,是计算机视觉行业的典型技术企业,可供产业界、投资界、政策制定者及关注人工智能领域的社会各界研究参考。    

    

  计算机视觉大规模爆发,6大细分领域将撑起725亿市场

  2016年下半年,1:N人脸识别、视频结构化等计算机视觉相关技术在安防领域的实战场景中突破工业化红线,敲响了计算机视觉行业市场大规模爆发的前奏。伴随人脸识别、物体识别等分类、分割算法不断提升精度,在2017年占比较高的安防、视频广告、泛金融、手机及互联网娱乐领域之外,医疗影像、工业制造、批发零售等现阶段的创新领域也将逐步解锁,成为行业整体快速发展的重要支撑。艾瑞预测,2017年中国计算机视觉规模预期为40亿,凭借安防领域的爆发性增长,预期2020年将增长至725亿。

  

  广告营销占比18.1%,市场空间广阔

  营销从来没有缺席过每一次新兴技术的应用,新的广告营销技术对产品、营销渠道、品牌传播、售后服务、消费者培育、市场开拓等都有着不容忽视的影响。艾瑞数据显示,在中国计算机视觉行业市场构成中,广告营销占比18.1%,仅次于安防影像分析领域,位列第二。艾瑞分析认为,计算机视觉技术可在长视频、短视频等点播平台、直播平台以及利用手机摄像头的AR应用中,为广告主提供多种形式的互动化、与内容强相关的场景广告,通过智能挖掘影像内容广告位,构建了新型的营销模式。

  

  在这个过程中,技术供应商的角色不容小觑。作为视觉技术领先企业、国内原生视频广告引领者,影谱科技在深挖视频广告增量市场上突破了传统思维,通过对计算机视觉、像素运动、大数据信息服务等技术进行一系列自主创新研发及核心算法升级,对传统视频广告制作投放模式进行了颠覆性的变革,可以在视频制作完成后将品牌元素与视频内容无缝结合,在同等流量下开辟新的广告位置、增加广告曝光机会,实现媒体资源价值的最大化。在这个过程中,将CV(计算机视觉)和CG(计算机动画)结合,解决广告投放过程中的追踪、识别,以及其后的广告自动化、批量化“真实”呈现,是影谱科技与其他企业拉开差距的独特之处。并且,影谱科技与中科院自动化所联合成立“智能媒体计算联合实验室”,致力于合作研发更多更具价值的产品和服务,带来更深层次的计算融合和体验创新。

  算法迭代加速渗透各行业,解锁更多场景应用

  虽然终极愿景道阻且长,但分类任务的日益精准已解锁并将不断解锁更多场景应用。如同过去5年计算机视觉技术在人脸识别上的不断突破,误报率从2015年的千分之一提升至2017年的十亿分之一(在通过率为90%的情况下),商业服务、城市安全、大众娱乐等诸多场景均体会到不同层次的智能升级,商品、道路环境、医疗影像、遥感影像等更多对象的识别、分类问题也将会逐步突破工业化红线,从仅做辅助补充的非关键性应用拓展到切实提升核心业务效率的关键性应用。各行各业的创新型智能应用将纷至沓来,而人脸识别的性能亦将继续攀升,追求百亿、千亿规模上的可行性。

  

  前沿算法之外,商业壁垒有赖于产品、服务、市场等综合建设

  艾瑞分析认为,对于更为广泛的传统行业或线下使用场景的潜在客户,计算机视觉的技术落地往往涉及对具体业务场景的硬件设备改造、软件集成以及本地计算设施的部署,算法、技术的实际功效更需要建立在对客户真实业务场景的深层理解之上的针对性开发。既要注重前沿算法研发,又要注意现阶段商业落地与市场拓展,这些都为以高新技术人才为主的计算机视觉公司提出了更为综合的挑战。以影谱科技为例,影谱科技以技术为驱动领先布局原生视频广告市场,通过构建多方共赢的商业模式确立商业壁垒,形成先发优势,继而切入产业链上下游,构建良好产业生态。 

  

  

  

  艾瑞预测,未来,随着数据驱动下的深度学习算法不断升级,计算机视觉技术将与语言接轨,由感知智能上升至认知智能。再进一步,分类仅为视觉系统应有的基础功能之一,终极目的应为打造出可与世界交互的机器人智能视觉系统,由机器人所要解决的更加综合复杂的现实问题来驱动其选择要感知的事物与感知的精准度,支撑其圆满完成任务。(部分图文来自艾瑞《2017中国计算机视觉行业研究报告》《2017年中国原生广告市场研究报告》)

责任编辑:王翠
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