『No21: 人工智慧--機器視覺的商業邏輯』

人工智慧機器視覺 · 發表 2018-09-18 16:04:10

摘要：大家好，我叫謝偉，是一名程式員。迫於生活的壓力，最近的更新的頻度，嚇人，好在沒人催更。本期的主題：人工智慧--機器視覺的商業邏輯。人工智慧是一個非常熱門的話題，湧現了諸多的人工智慧公司，每家公司都標榜自己是人工智慧公司。那麼其中機器視覺類的人工智慧公...

大家好，我叫謝偉，是一名程式員。

迫於生活的壓力，最近的更新的頻度，嚇人，好在沒人催更。

本期的主題：人工智慧--機器視覺的商業邏輯。

人工智慧是一個非常熱門的話題，湧現了諸多的人工智慧公司，每家公司都標榜自己是人工智慧公司。

那麼其中機器視覺類的人工智慧公司的商業邏輯是什麼？

本期就從後端的角度，講述人工智慧--機器視覺的商業邏輯。

機器視覺的核心是識別。有識別物體的，也有識別人的。

識別物體的，有這類產品，比如機器人、拍照識圖之類的，現在的很多的智慧手機，採用某些公司的成熟演算法，識別這塊往往成為賣點。

對於這類創業公司，這是變現的一個途徑，即把演算法賣給手機廠商。這類演算法，往往達到識別的目的就沒有類後續的分析。

識別人的，這類產品比較高大上，比如常見的刷臉系統、美顏之類的。當然有公司做平臺，比如Face++; 也有公司提供解決方案，比如商湯科技。也有做晶片的，即將演算法整合在嵌入式晶片內。

那麼這類的識別人的賣點是什麼？

識別領域，第一拼的是識別正確率，第二拼的是速度。後臺人臉資料往往10萬是一個等級，100萬是一個大的等級。

傳統的安防領域，靠的是攝像頭，起到的作用的監控，比如樓宇的安防，比如交通系統的安防，報警系統等。

這類安防，靠的是誰的攝像頭質量過硬，比如國內比較出名的海康、大華等。

安防領域，集成了人工智慧，又會發生什麼樣的火花？

傳統主要做監控，發生異常，可以及時處理，加入人工智慧，可以用於防範、預測。

此時的攝像頭已經不是傳統意義上的攝像頭，它變成了一個數據採集入口。通過對人臉系統的識別，得到體量龐大的資料，結合資料分析，能夠得出一些有用的資訊，這些才是加入人工智慧之後的有用價值。

比如通過資料分析，大資料探勘，可以提前感知，某地的危險，達到提前預防的目的。

傳統的門禁，需要的帶有晶片的卡，這樣才能通過某通道。加入人工智慧之後，只需識別人臉特徵，比對歷史資料庫內內容，可以感知人是否有許可權進入，識別速度快、精準對高。大大的提高了效率，比如春運，火車站人員複雜，人員基數大。使用這類產品，做到無感識別，是否是有許可權通過，大大提高效率。

結合公安系統，甚至可以做到識別犯罪嫌疑人的資訊之類的。

新零售也是網際網路大佬們喜歡談的話題。線下零售本質上要提高產品的銷量，有針對性的向用戶推薦產品。

線下不同於線上，可以收集到使用者的歷史資料資訊，結合推薦系統，可以向用戶推薦產品，以提高銷量。

前面說了，整合人工智慧的攝像頭，是資料採集源頭。針對採集到的人臉資訊，可以分析出使用者的基本資訊，比如性別，年齡。

得到這些基本資訊，之後的操作好辦了，體量大的購物中心，可以有源源不斷的資料來源，通過採集到的使用者資訊，可以進行資料分析，比如30歲年齡段的女性喜歡什麼產品，比如某個人的進店記錄，消費水平，這樣可以針對性的推薦產品，引導店鋪進貨資訊和推薦資訊。

這樣也可以找到賣點。所以攝像頭拼的是什麼？價格+演算法。有公司的產品低功耗、識別率高，你買不買？

有公司的產品晶片識別速度快，賣點再識別率，你買不買？

上述就是簡單的分析機器視覺的商業邏輯。

通過這套邏輯的分析。你大概就知道絕大多少機器視覺公司在做些什麼？