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“视联网”或将成为计算机视觉的下一个蓝海

AiChinaTech2019.9.5我要分享

近年来,人工智能公司受到了中国资本,媒体,社会和政府的高度关注。不久前在香港提交IPO招股说明书的蔑视技术也不例外。它率先影响了中国的第一个AI技术。它充满话题性;在2019年上海世界人工智能大会刚刚结束时,上塘科技,Extreme Chain Technology,Fourth Paradigm和Spirit等人工智能公司都专注于去年的创新;斯坦福大学AI实验室基于计算机视觉技术建立了智能医院,以帮助医院降低感染率并改善患者健康。

根据一组数据,2018年,计算机视觉应用程序占中国13个项目人工智能技术的29%,位居第一。在人工智能投资方面,2017年投资频率达到425个历史峰值,2018年投资额达到1045亿元的历史峰值。回顾过去三年人工智能行业的研究和发展成果,不可否认,计算机视觉是中国人工智能应用最成功的技术。与无人技术相比,计算机视觉技术已经大规模商业化。

许多人工智能从业者和技术开发人员认为,领先的AI公司已经面临技术瓶颈。无论技术发展水平如何,计算机视觉的应用都带来了巨大的社会和商业价值,例如AI + Security的“嫌疑跟踪”,AI +零售“无人售货”,AI +物流“单次识别”,AI +医疗“图像诊断”等。随着AI的安全,医疗和金融领域的浪潮,“视觉网络”将成为下一个蓝海。

5G + AI推动“视觉网络”的实现

“下载高清电影仅需十几秒钟。”这是业界对5G速度的描述。在5G + AI的支持下,视频将成为连接人与下一代智能设备,人和互联网的重要媒介。视频作为Internet的主要信息传递介质和功能载体,形成了作为网络。视觉网络中AI技术的核心是对视频的识别,即通过优化计算能力,算法和大数据,而不是手动筛选。一方面,对于网络视频安全,人工智能技术可以实现对视频高频场景的敏感信息的检索,包括屏幕,图片,语言和其他多维信息的筛选。另一方面,集成视频平台每年花费大量资金购买视频播放权,但除了热门内容外,还有大量的视频实现能力有待提高,人工智能技术将优化用户体验并探索视频的商业价值。

视频数据批注

除了提高算法的准确性外,提高数据注释的效率也是许多计算机视觉公司的重要主题之一。诸如Google和Microsoft之类的互联网公司已经推出了AutoML和Cognitive Services。迁移学习和主动学习等算法的应用也是重要的研究方向。

根据网络下的“视频数据注释”,可以将其理解为视频的精细分类。它与用户看到的“惊人”,“喜剧”和“科幻”分类不同。 “内容注释”主要用于整个网络视频。尺寸尺寸。视频链技术将视频分为四个维度:人,物,空间和事件。人和事物可以在空间和场景中细分为多个标签,例如名称,表情,饮食,汽车,品牌,手机等。还包括晚餐,约会,谈判,旅行,加班等。

完善的内容标签可以直接帮助基于视频的VideoOS应用程序市场,使视频应用程序可以直接为用户提供搜索,购物,知识,社区,游戏和其他功能性服务。简而言之,当您看韩剧时,您真的想吃韩式拉面。您可以在口碑相传附近找到最好的韩国食品,也可以通过视频电子商务直接购买快餐食品。

服务入口

场景经济是当今互联网行业的必修课。淘宝是购物服务的入口,滴滴是旅行服务的入口,支付宝是金融服务的入口,互联网是视频场景下各种服务的入口。使用网络模型的目的是在用户观看视频的上下文中提供基于用户需求的平台化服务门户。

硬件和软件日趋成熟

AR/VR和3D建模等技术正在逐渐商业化,AR/VR相似技术的初始应用的商业化路径主要通过游戏和娱乐形式实现。麻省理工学院的研究小组已经发布了相关的研究报告。目前,视频技术可以很容易地生成新视频,并在保持原始视频含义的同时保持脸部改变或视频合成功能。

以智能眼镜为例,当人们带上智能眼镜时,摄像头捕获的视频信息实质上与人所看到的真实世界以虚拟层的形式重叠,从而可以在两者之间进行丰富的交互。但是,这种交互的要求必须是零转换和低延迟。随着软件和硬件的发展以及协作能力的提高,相关的智能设备将成为视频网络成熟阶段用户观看视频的物理介质,并且将出现更多面向网络的应用。

互联网发展的核心是视频识别功能的不断积累。该网络的参与者正在尝试培养自己的算法,以便尽早占据技术制高点并形成独特的产品优势。

应用场景和数据的增加将有助于进一步优化视频识别算法,从而为应用场景带来更好的服务效果,促进业务的更快发展。因此,对于许多以技术为核心的初创企业来说,业务能力的快速扩展不仅可以带来高速增长的业绩,而且是企业生存和竞争的必要选择。

从市场规模的角度来看,现有的广告和电子商务互动形式将支持视觉网络迅速走上数百亿步,而三年的估计是相对保守的衡量标准。我们发现了两个趋势。首先,视频场景广告正在取代传统的前置广告,场景广告的规模已经接近500亿。其次,降低了视频制作的门槛,并且视频量正在迅速增加。视频内容占网络数据存储总量的83%。对于与视觉相关的企业而言,关键是要加强资源整合并形成对工业+技术的全面壁垒。

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近年来,人工智能公司受到了中国资本,媒体,社会和政府的高度关注。不久前在香港提交IPO招股说明书的蔑视技术也不例外。它率先影响了中国的第一个AI技术。它充满话题性;在2019年上海世界人工智能大会刚刚结束时,上塘科技,Extreme Chain Technology,Fourth Paradigm和Spirit等人工智能公司都专注于去年的创新;斯坦福大学AI实验室基于计算机视觉技术建立了智能医院,以帮助医院降低感染率并改善患者健康。

根据一组数据,2018年,计算机视觉应用程序占中国13个项目人工智能技术的29%,位居第一。在人工智能投资方面,2017年投资频率达到425个历史峰值,2018年投资额达到1045亿元的历史峰值。回顾过去三年人工智能行业的研究和发展成果,不可否认,计算机视觉是中国人工智能应用最成功的技术。与无人技术相比,计算机视觉技术已经大规模商业化。

许多人工智能从业者和技术开发人员认为,领先的AI公司已经面临技术瓶颈。无论技术发展水平如何,计算机视觉的应用都带来了巨大的社会和商业价值,例如AI + Security的“嫌疑跟踪”,AI +零售“无人售货”,AI +物流“单次识别”,AI +医疗“图像诊断”等。随着AI的安全,医疗和金融领域的浪潮,“视觉网络”将成为下一个蓝海。

5G + AI推动“视觉网络”的实现

“下载高清电影仅需十几秒钟。”这是业界对5G速度的描述。在5G + AI的支持下,视频将成为连接人与下一代智能设备,人和互联网的重要媒介。视频作为Internet的主要信息传递介质和功能载体,形成了作为网络。视觉网络中AI技术的核心是对视频的识别,即通过优化计算能力,算法和大数据,而不是手动筛选。一方面,对于网络视频安全,人工智能技术可以实现对视频高频场景的敏感信息的检索,包括屏幕,图片,语言和其他多维信息的筛选。另一方面,集成视频平台每年花费大量资金购买视频播放权,但除了热门内容外,还有大量的视频实现能力有待提高,人工智能技术将优化用户体验并探索视频的商业价值。

视频数据批注

除了提高算法的准确性外,提高数据注释的效率也是许多计算机视觉公司的重要主题之一。诸如Google和Microsoft之类的互联网公司已经推出了AutoML和Cognitive Services。迁移学习和主动学习等算法的应用也是重要的研究方向。

根据网络下的“视频数据注释”,可以将其理解为视频的精细分类。它与用户看到的“惊人”,“喜剧”和“科幻”分类不同。 “内容注释”主要用于整个网络视频。尺寸尺寸。视频链技术将视频分为四个维度:人,物,空间和事件。人和事物可以在空间和场景中细分为多个标签,例如名称,表情,饮食,汽车,品牌,手机等。还包括晚餐,约会,谈判,旅行,加班等。

完善的内容标签可以直接帮助基于视频的VideoOS应用程序市场,使视频应用程序可以直接为用户提供搜索,购物,知识,社区,游戏和其他功能性服务。简而言之,当您看韩剧时,您真的想吃韩式拉面。您可以在口碑相传附近找到最好的韩国食品,也可以通过视频电子商务直接购买快餐食品。

服务入口

场景经济是当今互联网行业的必修课。淘宝是购物服务的入口,滴滴是旅行服务的入口,支付宝是金融服务的入口,互联网是视频场景下各种服务的入口。使用网络模型的目的是在用户观看视频的上下文中提供基于用户需求的平台化服务门户。

硬件和软件日趋成熟

AR/VR和3D建模等技术正在逐渐商业化,AR/VR相似技术的初始应用的商业化路径主要通过游戏和娱乐形式实现。麻省理工学院的研究小组已经发布了相关的研究报告。目前,视频技术可以很容易地生成新视频,并在保持原始视频含义的同时保持脸部改变或视频合成功能。

以智能眼镜为例,当人们带上智能眼镜时,摄像头捕获的视频信息实质上与人所看到的真实世界以虚拟层的形式重叠,从而可以在两者之间进行丰富的交互。但是,这种交互的要求必须是零转换和低延迟。随着软件和硬件的发展以及协作能力的提高,相关的智能设备将成为视频网络成熟阶段用户观看视频的物理介质,并且将出现更多面向网络的应用。

互联网发展的核心是视频识别功能的不断积累。该网络的参与者正在尝试培养自己的算法,以便尽早占据技术制高点并形成独特的产品优势。

应用场景和数据的增加将有助于进一步优化视频识别算法,从而为应用场景带来更好的服务效果,促进业务的更快发展。因此,对于许多以技术为核心的初创企业来说,业务能力的快速扩展不仅可以带来高速增长的业绩,而且是企业生存和竞争的必要选择。

从市场规模的角度来看,现有的广告和电子商务互动形式将支持视觉网络迅速走上数百亿步,而三年的估计是相对保守的衡量标准。我们发现了两个趋势。首先,视频场景广告正在取代传统的前置广告,场景广告的规模已经接近500亿。其次,降低了视频制作的门槛,并且视频量正在迅速增加。视频内容占网络数据存储总量的83%。对于与视觉相关的企业而言,关键是要加强资源整合并形成对工业+技术的全面壁垒。