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计算机视觉逼近赛点高估值AI公司的焦虑与未来

时间: 2024-08-08 06:34:22 |   作者: 热电偶

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  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快速地增长的态势。

  目前计算机视觉已经融入到所有的领域,如工业、商业、广告,甚至应用于学术探讨方面,并且成为各行业发展的重要支撑。整个计算机视觉赛道上,分成四超多强,其中以商汤、旷视、依图和云从被称为计算机视觉四小龙,在去年的融资态势下,计算机视觉公司一共融资200多亿,四小龙占据了五分之一。

  旷视科技发力AI物联网硬件结合,涉及安防、金融、零售等领域;云从科技将金融和安防作为重点探索的场景;依图科技聚焦服务于安防、金融、民生等行业;商汤同样深耕金融、移动互联网、安防监控三大行业,最近也密集发布要做智能医疗的信号。而其他创企在个别垂直领域具备明显差异化优势。例如,AI+视频赛道头部企业极链科技着重于视联网,重点探索视联网小程序生态和营销生态。玛隆科技专注于新零售消费赛道。

  从行业态势来看,四小龙基本能够覆盖所有细致划分领域和应用行业。业务层面高度重叠,产品落地方面同质化现象严重,在抢夺市场占有率上,各家公司都有着不小的压力。同时毋庸置疑的是,传统势力如海康、BAT的阻击,也让CV新贵们面临着冲击。竞争力强烈,如何获得更高的行业占有率成了四小龙要思考的问题。赛道火热,给企业的盈利之路带来了更多的挑战。

  对于勇于探索商业模式的公司来说,变现的压力是非常大的。整个计算机视觉领域应用,目前还是在比较初级的阶段。即使是头部企业,也还在努力探索大规模商业化的路径。虽然说整个行业从融资数据、估值上是呈现欣欣向荣的状态,但背后还有一个数据,是慢慢的变多的初创企业在不断倒下,倒闭的原因无外于受限于资本压力,即缺乏商业变现。

  我们在研究多家AI企业的成长路径时,不难发现,头部AI公司都是在开拓过程中,不断找到应用场景,然后赶紧切入,在这基础上再摸索短期的变现机会,并一步步不断打磨,发现长期的商业模式。如果技术没有应用价值,对公司来说,永远是浮在云端的东西,没有一点商业价值。

  可以这么说,如果一个企业短期内没有变现能力的话,公司只会面临倒闭,跳进“伪需求”里面的也终将被淘汰,反而聚焦在垂直领域的企业会更有机会,或者说先生存下来,再扩大商业版图。

  2018年前,我们大家可以看到AI公司的融资数据非常亮眼,就像2013年的互联网热潮,那是大量资本方抢着买船票。而2019年1月-5月,AI行业的投资频数下降为2018年全年的23.7%。《北京人工智能产业发展白皮书 (2018)》的多个方面数据显示,截至2018年底,全国AI企业4040家,但拿到风险投资的公司仅有30%。当资本方重新审视AI公司变现能力和扩展空间,估量投入和产出时,资本热度逐渐消退,谋求上市之路或许更大的原因,是受困于资金压力。

  前段时间,旷视科技抢先IPO。从旷视科技提交的招股书来看,其2016年、2017年和2018年的营业收入分别达到人民币6780万元、3.13亿元和14.27亿元,亏损分别为人民币3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元。而到了今年上半年,旷视科技亏损额度达到惊人的52亿元。

  估值高,盈利能力不够,持续亏损的状态,能否保证大规模盈利有待于时间的考验,一旦登陆长期资金市场是否会出现倒挂的情况很难保证。旷视科技招股书的提交,对于众多AI企业来说,既是将要成功的信号,也是敲响的警钟。

  计算机视觉公司的战局将进入一个新的分水岭。技术并不能成为一家 AI 勇于探索商业模式的公司的“护城河”。真正在技术积累、商业化应用方面做得好的公司,相信未来估值依然会提升。如何用 AI 技术解决实际问题,找到比较合适的落地场景更为重要。

  信息的学科。它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。人工智能则是研究如何使

  (Computer Vision, CV)作为AI领域的一个重要分支,致力于使

  能够像人眼一样理解和解释图像和视频中的信息。随着深度学习、大数据等技术的快速发展,

  领域的十大算法,包括它们的基础原理、应用场景和优缺点。这些算法在图像处理、目标检测、人脸识别等领域有着广泛的应

  的十大算法 /

  是人工智能领域的一个重要分支,它致力于让机器能够像人类一样理解和解释图像。随着深度学习和神经网络的发展,人类对于如何让

  如何识别与理解图像 /

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