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計算機視覺發(fā)展態(tài)勢良好
計算機視覺應用廣泛,以人臉識別為例,目前已在支付識別、機場安檢公共安全等領域?qū)崿F(xiàn)了應用。據(jù)清華大學數(shù)據(jù),就技術層面而言,計算機視覺占據(jù)整個AI應用的34.9%。
在此背景下,計算機視覺也擁有很強的變現(xiàn)能力。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù),2017年計算機視覺以80億元的行業(yè)收入排AI技術第一。行業(yè)未來發(fā)展態(tài)勢良好。
四小龍陷入同質(zhì)化海大宇增速放緩
整個計算機視覺賽道上,分成四超多強,其中以商湯、曠視、依圖和云從被稱為計算機視覺四小龍,在2018年的融資態(tài)勢下,計算機視覺公司一共融資200多億,四小龍占據(jù)了五分之一。
但從行業(yè)態(tài)勢來看,四小龍基本能夠覆蓋所有細分領域和應用行業(yè)。業(yè)務層面高度重疊,產(chǎn)品落地方面同質(zhì)化現(xiàn)象顯著,在搶奪市場占有率上,各家公司都有著不小的壓力。
從設備生產(chǎn)起家的傳統(tǒng)安防企業(yè)也一直在積極擁抱深度學習和計算機視覺技術。典型代表就是海康威視、大華股份、宇視科技。不過,從營收的同比增長率來看,三家公司從2012年到2018年,增長率均出現(xiàn)不同程度的下降。這與華為、BAT等企業(yè)進駐市場,搶占份額不無關系。
國內(nèi)計算機視覺企業(yè)如何破局?
賽道火熱,給企業(yè)的盈利之路帶來了更多挑戰(zhàn)。計算機視覺競爭力強烈,如何獲得更高的行業(yè)占有率成為企業(yè)要思考的問題。那么,國內(nèi)計算機視覺企業(yè),應如何布局?
其一,選擇較大的領域,例如智慧城市、零售、無人駕駛等,這些產(chǎn)業(yè)均具有較大的市場規(guī)模與發(fā)展前景,其中,在各行各業(yè)智能化升級的趨勢下,傳統(tǒng)行業(yè)或許將成為藍海市場。國產(chǎn)視覺企業(yè)需深入了解這些行業(yè)在檢測中的痛點,本著減少人工、降低成本,提升效率的目的,推出可行的解決方案;其二,選取這個行業(yè)中毛利較高的環(huán)節(jié);其三,及時切入,形成卡位效應,即建立企業(yè)自身的“護城河”,提高行業(yè)壁壘。
當然,盡管目前國內(nèi)人工智能在軟件領域、數(shù)據(jù)資源上都有優(yōu)勢,但是行業(yè)也在期待有更有影響力的計算框架,以便讓更多開發(fā)者參與其中。如何在應用層面上獲得營收,同時在基礎研究上進一步突破,建立更強大的壁壘,仍是計算機視覺公司們面臨的考驗。
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