資本涌入的計算機視覺,卻逃不開商業(yè)化“擺爛”?

科技云報道原創(chuàng)。

計算機視覺,無疑是目前AI行業(yè)最具商業(yè)化價值的賽道。

數(shù)據(jù)顯示,2020年,國內(nèi)有35%的AI企業(yè)聚集計算機視覺領(lǐng)域,市場規(guī)模在所有領(lǐng)域中占比達(dá)57%,排名第一。

在國內(nèi),計算機視覺技術(shù)基本已經(jīng)覆蓋農(nóng)林牧漁、生產(chǎn)制造、城市交通、安防、出行、零售,幾乎所有的人類生活生產(chǎn)領(lǐng)域。

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最常見的計算機視覺技術(shù)應(yīng)用,例如人臉識別,中國已將其用在了警察工作、支付識別、機場安檢,甚至在北京天壇公園分發(fā)廁紙、防止廁紙被盜,以及其他許多場景。

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計算機視覺的大規(guī)模應(yīng)用落地,帶來了資本市場的繁榮。除了BAT等巨頭之外,國內(nèi)也誕生了如商湯、云從、曠視、依圖“四小龍”的獨角獸企業(yè)。

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與此同時,一大批3D視覺初創(chuàng)企業(yè)相繼獲得資本青睞,跨維智能、地標(biāo)科技、翌視科技等順利完成大額融資。僅2022年第一季度,3D視覺領(lǐng)域發(fā)生融資就超過10起。

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隨著AI領(lǐng)域大刀闊斧地前進(jìn),整個計算機視覺市場仍在高速增長。

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數(shù)據(jù)顯示,中國計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模由2017年的68億元快速增長至2020年的780億元,預(yù)計2021年可達(dá)1120億元,2017年-2021年的年均復(fù)合增速達(dá)到101.45%。

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或許正是市場過于熱絡(luò),所堆砌的泡沫也在慢慢溢出。

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賠本搞研發(fā),盈利陷入僵局

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這幾年,視覺市場對于頭部以下的企業(yè)來講,是一個不可多得的出頭機會。

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以曾經(jīng)深受資本寵愛的格靈深瞳為例,2020年以后,是格靈深瞳“發(fā)跡”的起點,僅是雙光溫測智能識別設(shè)備在當(dāng)年就創(chuàng)下4716.02萬元,占當(dāng)年營收的19.43%。

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只不過在凈利潤上,數(shù)值依舊不忍直視。根據(jù)調(diào)查顯示,2018年-2020年公司凈利潤分別為-7456.55萬元、-41758.32萬元和-7820.16萬元,格靈深瞳2021年上半年凈利潤更是高達(dá)-5703.79萬元。

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科技圈研發(fā)一向是個燒錢的長線游戲。賠本也要搞研發(fā),這是視覺賽道最無可奈何的游戲規(guī)則。

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相關(guān)資料顯示,格靈深瞳2018年至2020年累計研發(fā)投入合計28308.78萬元,占最近三年累計營業(yè)收入的比例為77.37%,尤其是2018年和2019年,研發(fā)投入遠(yuǎn)超營業(yè)收入。

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更讓年輕企業(yè)和腰部企業(yè)發(fā)愁的是,頂著熱度與壓力前行,往前卻難以撼動頭部們龍蟠虎踞的格局,往后又無法割舍這個日益堅實的市場。

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就目前來看,視覺風(fēng)口的最終落腳點還是繞不過技術(shù)重心,視覺創(chuàng)業(yè)公司融資用途,除了團隊拓展,便是產(chǎn)品研發(fā)。

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年輕企業(yè)愁存亡,老牌企業(yè)的鬧心事也不少。尤其天下視覺千千萬,安防市場占一半,傳統(tǒng)安防企業(yè)本身的硬件成本居高不下,那些靠安防站穩(wěn)計算機視覺領(lǐng)域的企業(yè)多數(shù)困于盈利漩渦。

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海康威視在全球的視頻監(jiān)控市場占有22.6%的市場份額,毛利率和同期的人工智能其他公司相比,諸如科大訊飛、曠視科技、虹軟科技卻是最低的。提供智能手機AI解決方案的虹軟科技毛利率能達(dá)到94.29%,海康威視則不到50%。

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國內(nèi)掀起視覺風(fēng)云的主力軍是互聯(lián)網(wǎng),百度早在2013年就成立百度深度學(xué)習(xí)研究院,展開包括計算機視覺在內(nèi)的多領(lǐng)域研究。

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2017年,百度還全資收購了美國視覺科技公司xPerception。2018年,百度全線開放人臉識別、文字識別、圖像審核、圖像識別等五大類、共58項基礎(chǔ)能力。

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但根據(jù)媒體報道,迄今為止也只有20萬開發(fā)者在使用百度的計算機視覺能力。

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如今,一向無利不起早的互聯(lián)網(wǎng)也多少有點迷茫,諾大的視覺行業(yè),家家有本難念的經(jīng)。

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商業(yè)化落地。?TO G還是TO C?

盡管計算機視覺在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用,但在實際商業(yè)化落地過程中依然還面臨一些阻礙。

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就現(xiàn)階段而言,計算機視覺商業(yè)化大都是由G端買單。

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根據(jù)艾瑞咨詢的研究報告,超過60%的計算機視覺機構(gòu)服務(wù)于安防相關(guān)的應(yīng)用場景。而安防市場多以公安行業(yè)的人臉識別-動態(tài)布控應(yīng)用作為切入,為公安人員處理案件帶來精度和效率的提升。

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另外一塊重點應(yīng)用在于政務(wù)服務(wù)。在全國各省市的“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”改革中,計算機視覺技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)信息的智能采集和處理,以及身份證、戶口本等材料的掃描錄入與識別處理,讓業(yè)務(wù)辦理實現(xiàn)智能化,改善政務(wù)服務(wù)的體驗。

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此外,計算機視覺作為城市的“眼睛”,在智慧城市的管理中也扮演著重要的角色,通過低功耗傳感器、攝像頭和計算機視覺軟件相結(jié)合的方式,不斷監(jiān)測城市的高效運行。

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不難發(fā)現(xiàn),當(dāng)下公共安全、城市治理等是計算機視覺技術(shù)應(yīng)用較為迫切的場景,因而政府成為其頭部客戶。

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而在To B市場,計算機視覺的市場才剛起步。

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根據(jù)中商情報網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,計算機視覺行業(yè)按市場結(jié)構(gòu)分類,安防影像分析占據(jù)一半以上的市場份額,達(dá)到67.9%,緊隨其后的廣告營銷分析、泛金融身份認(rèn)證(解決方案)、互聯(lián)網(wǎng)娛樂、泛金融身份認(rèn)證(云服務(wù)、SDK等)加起來的份額僅為29.6%。

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隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G時代的到來,如何走好消費領(lǐng)域的商業(yè)化,將最終決定計算機視覺的“落地面積”。

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現(xiàn)階段在新零售、服務(wù)機器人、在線娛樂等to C場景,已經(jīng)有相當(dāng)多的業(yè)務(wù)場景可以實現(xiàn)落地。

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然而,C端市場并沒有被打開,一方面是技術(shù)上還有欠缺,另一方面是C端市場還沒有形成為技術(shù)買單的廣泛意識,還需要時間進(jìn)行培育。

從實驗室到商業(yè)化,何時越過鴻溝?

一項技術(shù)從實驗室到商業(yè)化場景之間,往往存在巨大的鴻溝。

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盡管計算機視覺在解決某些領(lǐng)域問題的時候已經(jīng)逐漸成熟,甚至效率可以超過人類,但在更多領(lǐng)域問題上卻無法達(dá)到很高的精度。

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無論是自動駕駛,還是工業(yè)檢測,要求的精度是非常高的,但現(xiàn)階段計算機視技術(shù)還達(dá)不到行業(yè)實踐所需要的精度,從而在一定程度上阻礙了技術(shù)推廣和商業(yè)化落地。

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此外,計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注,需要較長的研發(fā)周期來達(dá)到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度。如何降低算法的開發(fā)時間和成本,也成為計算機視覺商業(yè)化的一大鴻溝。

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值得注意的是,計算機視覺是由一個龐大且復(fù)雜的系統(tǒng)組成,里面涵蓋了多種硬件。隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn),針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備,對計算機視覺算法進(jìn)行持續(xù)的設(shè)計與開發(fā),也是一大技術(shù)挑戰(zhàn)。

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當(dāng)計算機視覺持續(xù)滲透到各個場景,如何保證設(shè)備的有效使用也成為實際落地之后的問題。

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其中,“用戶體驗”就成為決定高頻次使用的重要因素,一方面要過硬的產(chǎn)品質(zhì)量,另一方面要真正觸及用戶實際作業(yè)痛點,這就要求計算機視覺服務(wù)商能夠充分深入行業(yè),找到合適的切入點來落地技術(shù)。

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而如何兼顧技術(shù)研發(fā)與商業(yè)落地的平衡,對于任何科技企業(yè)而言,從來都不是一道簡單的選擇題。

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全球競爭中“偏科”?商業(yè)化前路幾何?

計算機視覺領(lǐng)域,從某種層面來看,應(yīng)用范圍比較宏觀,也正因如此,視覺之戰(zhàn)早就在全球的各個角落打響。

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首先,在整個視覺領(lǐng)域,海外的入局時間與速度都不可置否。

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《2017年-2024年全球計算機視覺市場行為分析和預(yù)測》顯示,英偉達(dá)、英特爾、高通、蘋果、谷歌等多家海外巨頭,被列入全球計算機視覺市場的主要參與者。

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這其中,我國企業(yè)的身影寥寥無幾。

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其次,在以工業(yè)為主的機器視覺,目前全球機器視覺產(chǎn)品的高端市場仍然被美、德、日品牌占據(jù),比如美國康耐視、國家儀器,德國巴斯勒、伊斯拉視像,日本基恩士、歐姆龍……其中,光康耐視和基恩士就壟斷了近50%的全球市場份額。

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反觀國內(nèi),視覺資本下半場終于開始青睞工業(yè)板塊,熱烈而又略顯空白的市場背景是最好的解釋之一。

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事實上,我國計算機視覺技術(shù)姍姍來遲,目前比較能拿得出手的是人臉識別。

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根據(jù)國際調(diào)研機構(gòu)GenMarketInsight發(fā)布的《2018年全球人臉識別設(shè)備市場研究報告》,2023年,中國將占全球面部識別市場份額的45%。

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美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院對全球人臉識別算法測試結(jié)果顯示,排名前11名的企業(yè),只有兩家來自美國,剩下來自中國、俄羅斯和立陶宛,其中中國企業(yè)包攬了前五名。

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可以看到,在視覺商業(yè)化上,我國缺少了一定的領(lǐng)域基因。

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一個很明顯的趨勢是,海外的視覺賽道早已成批企業(yè)化,我國依舊是學(xué)術(shù)大于技術(shù)落地,比如美國企業(yè)參與支持的相關(guān)論文數(shù)量就是官方的七倍。

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不過比較欣慰的是,我國的視覺技術(shù)正在逐漸從“紙上談兵”走入現(xiàn)實,走入資本。當(dāng)然,如果泡沫再少一點,局面肯定會更加明朗。

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2022-04-13
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