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深度剖析:智能影像将成为人工智能下一阶段爆发点

时间:2018-11-13

据美国《财富》中文网报道,每一波重大的科技浪潮袭来时,都会产生几家非常有价值的科技公司,有的市值甚至会达到几千亿美元。不过在这股浪潮袭来之初,通常很难判断谁才会成为“大赢家”。

只要你研究科技史就会发现,当这些技术浪潮袭来时,有两类公司的价值和收入增长得最快:一类是生产底层系统和半导体硬件的公司,另一类是生产终端软件或应用的公司。

比如在PC时代,最有价值和盈利最多的“大赢家”是制造半导体的英特尔和做垂直应用的微软。到了移动时代,半导体和硬件端的大赢家是高通和ARM,垂直应用端的大赢家则是Google、Facebook和Uber等等,它们都有了几千亿美元的市值。其他几次技术浪潮也各自催生出了自己的弄潮儿,比如网络领域的博通和游戏领域的英伟达等等。

报道认为,现在,一股新的科技浪潮正在席卷世界,它就是机器学习和人工智能。它跟以往的技术浪潮大同小异,也会在半导体和终端用户垂直应用领域里催生出一批新的“大赢家”。

这一新兴技术既为科技巨头的业务升级和拓展带来转机,也给了新创企业颠覆现有格局的机会。

产业机会一:计算机视觉将孵化出“大赢家”

作为人工智能三大领域之一的计算机视觉应用市场规模持续扩大。MarketsandMarkets 报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7 亿美元,预计2023年达到 253.2亿美元。根据新思界产业研究中心发布的《2018-2022年中国计算机视觉市场可行性研究报告》显示,2017年,我国计算机视觉市场规模达到80.2亿元,同比增长166%,预计未来三年我国计算机视觉市场规模仍将保持高速增长的发展态势。

计算机视觉是人工智能核心技术之一,其应用领域非常广泛,包括安防、金融、驾驶、医疗等多个领域。我国计算机视觉技术处于国际先进水平,应用市场火热发展。在我国计算机视觉市场中,政府、金融和互联网是支出规模最大的三个领域,平安城市和人脸身份验证是支出规模最大的两个场景。

得益于市场的快速发展,计算机视觉成为中国人工智能公司最多的领域。2017年融资143亿元,占人工智能企业融资总额23%。

资本的助推及市场广阔的应用场景,让如商汤、旷视、依图、云从等公司进一步集中市场份额变成可能,四家公司市场合计占比达69.4%。互联网巨头如腾讯、百度、阿里、金山等亦在加紧布局,传统安防设备厂商如海康、大华、易华录等对计算机视觉技术进行大量投资及孵化。

可以预见,计算机视觉企业进入商业化应用场景落地的争夺战。如AI企业影谱科技以行业思维+视频识别技术构筑的智能影像生产方案助推广电系统AI升级,这是一个很特别的计算机视觉公司,基于多年广电及在线视频服务经验,创建一款或多款新型大文娱行业解决方案,以应对数百万的视频图像处理,关键帧提取,进行自动结构化,为下游任务如视频搜索、原生视频内容营销、视频内容创作、视频人脸识别、游戏生产等提供大量数字化资源。

产业机会二:AI+影像场景将孵化出“大赢家”

像游戏领域的英伟达一样,受益于中国年轻人已把视频作为主要信息载体方式这一新模式带来的周期经济,智能影像这一垂类将孵化出“大赢家”。

数据进一步佐证这一现象的来临:2017年朋友圈日发表视频次数6800万,较同期增长22%; 日语音发布次数60亿次,较同期增长26%;音视频日通话次数2.05亿次,同比增长106%;2018年9月短视频月度活跃用户数达5.18亿,渗透率46%;2018年中国长视频用户已增长到5.6亿以上,渗透率约45%。

中国人这一以音视频为主要信息载体的变迁,为人工智能应用场景打开无限想象空间,可以预见,AI+影像将迎来中国人工智能最重要的发展周期。

影像行业最主要的商业模式包括内容付费收入与广告收入。2017年影视剧市场规模约为460亿元,其中网剧市场约为258亿元,传统电视台的电视剧市场约为198亿元。而长远来看,网络端市场总规模可达700亿元,电视端可达300亿元,海外市场空间会在100-150亿元之间,合计超过1100亿。

以华谊兄弟、华策传媒等几家影视行业的平均营业成本占营业收入比约60%核算,影视剧企业每年在影像制造上将投入270亿元。经相关人工智能专家预测,如果加载智能影像生产方面的技术,将直接降低影像生产成本约30%。

事实上,通过智能影像生产降低视频内容生产成本的想法,已经成为现实。包括Facebook、迪士尼、影谱科技等已经在技术储备上完成准备,迎来下一阶段的规模化应用。

Facebook Reality Lab开发Deepfake视频AI系统,是一种基于人工智能的图像合成技术,将现有图像和视频组合并叠加到源图像或视频上。

据TechCrunch报道,影谱科技则创建一款新型的“从视频中捕获动作(MCVS)”的框架,可以实现不再需要预先进行动作捕捉合成的高度结构化数据,就可以让机器直接模仿大量已存视频片段来学习高难度技能,允许数据驱动的模仿以生成无监督学习。事实上,MCVS已成为实现智能影像生产技术大规模商业化的基础。

据TC研究者称,目前影谱科技MCVS已率先在原生视频内容营销领域大规模应用,帮助中国的在线视频网站、电视台实现了最佳的商业化变现路径。下一步,还会用这种技术来理解及模仿视频中出现的人类动作,以实现影像内容的自动化制作。

这一人工智能系统可以帮助播放器、视频网站、电视台、影像制作企业等理解社交网络上每天诞生的数十亿的图像和视频,并实现自动化内容再生。

对此,专家一致认为,中国视频播放平台在面临内容的严格审查周期时期,使用该人工智能对视频内容监督起到巨大推动作用,进一步降低内容生产企业的制造成本。

人工智能将帮助影像制造及分发企业改善现有业务流、降低营业成本、提高商业化程度上发挥巨大能效。除在影像自动生成外,在安防、AR/VR、动态识别、道路检测、教育、机器人、医疗影像应用、自动驾驶等领域的应用也在崛起,未来发展潜力巨大。

但毫无置疑的是,新经济周期的“大赢家”是属于大规模商用技术已经准备好的企业。


标签: 智能影像 人工智能 爆发点 机器学习

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