AI垂直领域藏商机,视觉化技术是推手 | 智慧产品圈

原创 唐桂荣 2017-11-17
标签 AI

  现在人脸识别更多的是往纵向领域发展,比如应用较为广泛的安防、金融等领域。随着技术的成熟,以及大众对人脸识别认识的加强,这种改变会带来翻天覆地的变化。

  上海阅面网络科技有限公司(以下简称“阅面科技”)CEO赵京雷坦言,这种变化主要体现在目前所有的垂直化行业都开始拥抱视觉化技术,视觉向垂直领域发展,由此带来非常多的长尾机会,可能在每个领域都是如此。

  垂直领域潜藏巨大商机

  人脸识别技术解决三方面问题,第一是安全认证,认证不仅是商业,还有社区等领域;第二是数据采集,比较常见的场景是零售行业;第三方面是人机交互,以机器人为代表。

  人脸识别应用的垂直领域非常广泛,比如学校、医院、连锁店等。而连锁店还可以细分,譬如服装、药品、饮食、汽车4S等连锁店,这些细分领域会延伸出更大的市场机会。

  “每个细分领域的市场机会都有价值的,能抓住一个细分就足以成就一个伟大的企业。”赵京雷表示,跟互联网早期一样,未来几年人脸识别领域可能会出现数十家上市公司,因为人脸识别的垂直领域太广了。

  赵京雷说,目前AI的核心技术集中在底层,但是未来大家的侧重点肯定会不一样,大家将发散到各个垂直领域,这其实是机器计算视觉的未来。

  对于AI公司来说,每家的技术底层可能都不同。但是赵京雷认为,这其实有两大利好,第一,可以避免自己做各种无畏的尝试,少走弯路。第二,对行业认知更加清楚,企业从产品开始做,不一定要拼技术拼研发。“只要有核心技术了,就可以深入进去,落地到场景化领域,产生价值。”

  每个垂直行业都能诞生一个机会,只要足够专注与坚定,那么未来就有很大的爆发力。

  率先切入消费市场

  面对如此多的垂直行业,今年阅面科技首先选择消费级产品市场作为切入点,将AI前端设备与零售行业(如商超、连锁店等)有效结合。

  2017年AI科技不断完善,“智能”与零售行业紧密集合,智能商业的逻辑在于能够高效地去指导生产。



  赵京雷认为,商业的本质是求效率,人工智能的应用可以提高效率,节省人工,加强营销能力。而AI公司在这领域非常有优势。“因为他们知道技术的边界,知道已有的技术能实现什么,不能做什么,结合对行业的理解,实现场景化方案的部署与落地。”

  据悉,目前阅面科技不仅推出了前端的相机,还有针对零售这一垂直领域的AI计算,以及围绕零售领域的AI技术与核心硬件采集能力的解决方案。

  “做零售解决方案的,包括wifi解决方案,甚至商场自己的AI处理部门等,都可以快速将阅面的解决方案整合到系统里面。”赵京雷强调,这套方案是对外开放的。

  基于公有云的AI开放服务市场,未来是BAT等巨头的展出,在这个领域创业公司优势不大,而视觉在垂直领域的应用,尽管前景广阔,但是在数据采集等方面已经不是技术能够解决的事情,目前也有很多大公司在做。而视觉算法在消费级市场的应用目前看起来空间更广阔,未来会有爆发性的增长。

  让AI进入大众生活

  阅面科技的愿景是围绕与大众生活相关的领域,让AI进入大众生活。事实上,AI发展最终也是要进入大众生活的。

  AI如何才能做到进入大众生活呢?

  首先是大家能用得起,以往AI主要应用于军工领域,涉及到的设备成本也非常昂贵,普通大众根本消费不起。

  硬件是人工智能的重要载体,而AI要想成为水和电一样在基础设施的过程中推广和普及,就需要满足成本低、功耗低等条件。

  “让AI降低门槛,变得更便宜,像水电一样,大部分家庭都能够接入这个设施。”赵京雷说,阅面科技也将围绕生活家用设备及外围设备,在学校楼宇社区商场等领域,做垂直应用场景。

  另外,为了让计算机视觉技术以低门槛进入大众生活,阅面科技一口气推出了三款产品,让AI简单、有效、贴近生活。

  跨模态人脸识别引擎UniFace:与目前主流算法不同的是,UniFace打破了不同Sensor,不同环境,不同场景,不同领域人脸特征表达的限制,例如同一张注册照片能在可见光、红外、3D三种不同的Sensor中进行识别,做到真正以FaceID为连通的人脸识别体系。

  AI芯片视觉模块:阅面科技将其核心算法成果UniFace集成了一块AI芯片视觉模块,这块AI芯片视觉模块由Sensor+ISP+VPU+嵌入式深度学习视觉算法组成,能从芯片端智能输出结构化数据。在模块设计上,阅面科技也使用了常规的38mmX38mm的尺寸,此举也是为了保障模块能够做到即插即用、方便便携,模块还支持多种数据输出接口,方便集成,能够降低开发智能视觉产品的技术成本。

  繁星——人脸识别模块:通过宽动态Sensor获取图像或视频流,分析图像或视频流中的人脸图像进行检测和识别,输出结构化数据,可同时追踪和抓拍30人,抓取最清晰、角度最好的人脸,抓拍率99%,误检率小于0.5%,抓拍重复率低于10%。同时,支持2万人内的完全本地人脸识别。支持本地特征提取后传云端,满足大于2万人的人脸识别场景。

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