“視聯網”或將成為計算機視覺的下一個藍海

近些年人工智慧企業在中國受到了資本、媒體、社會以及政府的高度關注。前一段時間在香港提交IPO招股說明書的曠視科技也不例外，拿出了衝擊中國AI科技第一股的架勢，可謂話題感滿滿；2019上海世界人工智慧大會也剛剛落幕，商湯科技、極鏈科技、第四正規化、思必馳等人工智慧企業集中展示了一年來的創新成果；史丹佛AI實驗室基於計算機視覺技術打造智慧醫院，幫助醫院降低感染率並改善病人的健康。

一組資料顯示，2018年中國13專案人工智慧技術中計算機視覺應用佔比為29%，排名第一。AI投資方面2017年投資頻次達到歷史峰值425筆，2018年的投資金額達到歷史峰值1045億元。回顧三年內人工智慧行業的研發成果，不可否認，計算機視覺是人工智慧在中國落地應用最順利的技術了。相比程式坎坷無人駕駛技術，計算機視覺技術已經大規模的實現了商業化落地。

不少人工智慧從業者和技術研發者認為：頭部AI企業已經面臨技術瓶頸。不管技術研發到何種地步，計算機視覺的場景化應用已經帶來了巨大的社會價值和商業價值，比如AI+安防的”疑犯追蹤“、AI+零售的”無人售貨“、AI+物流的”面單識別“、AI+醫療的“影像診斷”等。在AI賦能安防、醫療、金融領域浪潮過後，“視聯網”或將成為下一個藍海。

5G+AI驅動“視聯網”實現

“下載一部高清電影，只需要十幾秒”這是業界對5G速度的描述，在5G+AI支援下，視訊將成為連線人與下一代智慧裝置、人與網際網路的重要媒介，進而形成以視訊作為主要資訊傳遞介質和功能載體的網際網路形態——視聯網。AI技術在視聯網中的核心是對視訊的識別，即通過算力、演算法、大資料的優化，代替人工篩查。一方面對於網路視訊安全，AI技術可以實現，對視訊的高頻場景進行敏感資訊的檢索，包括畫面、圖片、語言、等多維度的資訊篩查。另一方面，綜合視訊平臺每年耗費大量資金購買視訊播放版權，但是除了熱播內容外還有大量視訊的變現能力亟待提高，AI技術將優化使用者體驗以及挖掘視訊的商業價值。

視訊資料標註

除了提高演算法精度以外，提高資料標註的效率也是當前眾多計算機視覺公司的重要課題之一。Google、Microsoft等互聯公司相繼推出了自動標註系統AutoML和Cognitive Services。遷移學習、主動學習等演算法的應用也是重要研究方向。

視聯網下的“視訊資料標註”，可以理解為對視訊的精細化分類，不同於使用者所看到“驚悚”、“喜劇”、“科幻”分類，“內容標註”主要針對全網視訊進行多種維度的標註。極鏈科技VideoAI技術將視訊劃分出人、物、空間、事件四大維度，其中人、物可細分為姓名、表情、吃、汽車、品牌、手機等多個標籤，而在空間、場景中還包括、聚餐、約會、談判、旅行、加班等。

內容的精細化標註分類，可直接助力於視聯網VideoOS應用市場，讓視訊應用直接為使用者提供搜尋、購物、知識、社群、遊戲等多種功能服務。簡言而之，當你在看韓劇時非常想吃韓式拉麵，通過視訊應用可以發現周邊口碑最好的韓式美食，以及視訊電商直接購買相關的速食食品。

服務入口

場景經濟，是當今網際網路行業的必修課程。淘寶是購物服務的入口，滴滴是出行服務的入口，支付寶是金融服務的入口，視聯網就是視訊場景下的各種服務的入口。視聯網模式要做的就是在使用者觀看視訊的場景下，基於使用者需求的平臺化服務入口。

軟硬體日趨成熟

AR/VR、3D建模等技術正在逐步實現商用化,而AR/VR類似技術應用初期的商業化路徑，多數是通過遊戲和娛樂形式來實現的。MIT研究團隊釋出了相關研究報告，目前視訊技術已經可以輕易做到在維持原有視訊含義的情況下，自動生成新的影片，實現換臉或視訊合成等功能。

以智慧眼鏡為例，當人們帶上智慧眼鏡後，本質上是將攝像頭捕捉到的視訊資訊以虛擬層的形式與人看到的真實世界進行重合，進而可以在兩者間展開豐富的互動，但這種互動的要求必然是零轉換、低延時的。隨著軟硬體的開發和協同能力的提高，相關智慧裝置或將成為視聯網成熟階段使用者觀看視訊的物理介質，同時會有更多視聯網應用出現。

視聯網發展的核心是視訊識別能力的不斷積累，視聯網的參與主體們都在努力修煉自身演算法，以期儘早佔據技術高地，形成獨一無二的產品優勢。

應用場景和資料的增多會有助於進一步優化視訊識別演算法，從而為應用場景帶來更好的服務效果，促進商務的更快擴充。因此，對於以技術為核心的眾多初創企業而言，迅速擴充商務能力不僅能帶來高速增長的業績，更是企業生存和競爭必要選擇。

從市場規模看，當前已有的廣告和電商的互動形式將支援視聯網迅速踏上百億級的臺階，三年的估算是一個相對保守的測算。我們發現兩個趨勢，一是視訊場景廣告正在替代傳統前貼片廣告，而場景廣告現有規模已經接近500億之多；二是視訊生產的門檻降低，隨之而來視訊量迅速增多，視訊內容佔全網資料儲存量的83%。對於視聯網企業而言，加強資源整合，形成行業+技術的綜合壁壘將是關鍵。

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