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行业丨智能影像将成为人工智能下一个爆发点

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人工智能是出现频次最高的发展趋势,几乎世界全部科技巨头都将人工智能作为新的战略发展方向。


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。

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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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