2018/12/24
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智能影像将成为人工智能下一个爆发点
但是人工智能的发展最终都要完成落地才能飞得更高，走得更坚实。
智能影像作为人工智能目前最为实际和可行的落地方向，如果真如所愿，那么它将成为人工智能下一个爆发点。
令人可喜的是，我国在人工智能领域，每个阶段都走在世界前端，特别在智能影像中，作为前行者在不断探索，利用人工智能等新兴技术的快速发展，弯道超车并不是遥远的梦。
1、智能影像是人工智能商业化落地的方向
目前人工智能主要落地在安防、医疗、自动驾驶和文娱。而这几大领域全都与影像端有关。
安防需要借助视频结构化、人脸识别、车辆识别等AI技术，对视频内容进行分析处理;
医疗领域需要AI辅助医生处理医疗影像，提升患者就医效率;
自动驾驶是AI的终极场景，而实现的第一步是通过影像端感知周围环境，从而做出反应;
文娱领域面临着视频行业井喷式发展的趋势，急需AI等新技术提升视频营销效果，增强视频商业化能力。
2、计算机视觉成为智能视觉发力关键点
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。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。
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。
3、智能影像将给医疗行业带来新的解决方案
影像检查资料大量都属于客观资料，信息标准化的程度较好，早在人工智能技术出现之前，人们已经尝试通过各种方式提高影像诊断效率。
其中以CAD(计算机辅助决策系统)应用最为广泛，它通过专家提取特征，制定分类规则，建立各种复杂严密的数学模型，实现了对影像的自动分析。
但被固定的分析模型仅能处理和识别非常有限的影像表现，无法自主学习和优化。
基于深度学习的人工智能影像分析技术解决了这一不足，深度学习通过广泛的图像训练，从底层提取特征，能够实现对更加多样化的影像表现识别并不断自动优化。
基于人工智能的新的解决方案给医学影像分析带来诸多益处：
高效的处理和分析影像速度，快速给出辅助判断结果;
良好的灵敏度，降低筛检中的漏诊率;
专家知识学习，定量数据分析，填补医技间鸿沟，提高基层检查质量。
4、中国智能影像有天生的生产土壤
中国已成为全球人工智能重要创新地和强劲发展引擎，尤其值得一提的是，视频的飞速发展为智能影像生产技术应用提供了成长的土壤，一键式智能化、批量式智能影像生产成为近期市场亮点和人工智能应用的重要方向。智能影像生产实现的是整个行业万倍以上生产效率的提升。
智能影像生产是利用人工智能、计算机视觉、视频结构化、深度学习、智能计算等技术融合创新并应用于影像生产中，打造AI影像场景商业化服务平台，为产制源头至渠道播出的视频产业链各环节带来增值收益，深度挖掘视频媒体增量价值。
中国已成为全球AI领域发展最快的国家之一，在国内互联网发展迅速、国家政策大力支持人工智能、人工智能市场前景广阔的三重驱动力下，人工智能在各垂直领域的应用已经全面绽放。
5、风口上的未来思考
人工智能正处风口，能蹭得上，企业自然能“飞”起来。但AI终归只是一门技术，只有找到行业落地，发挥商业价值，企业才能在风口褪去后依然笑看江湖。
在国内，大部分AI创业公司都在拼主赛道，比如无人驾驶、AI+安防、AI+医疗、AI+教育等垂直行业，最后大部分都是陪跑。
站在人工智能的风口，赢者通吃的局面还没有形成，而如何抓住机遇，跟上节奏，考量着每一个AI从业者的眼光和胸怀。
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