『No21:  人工智能--机器视觉的商业逻辑』


大家好,我叫谢伟,是一名程序员。

迫于生活的压力,最近的更新的频度,吓人,好在没人催更。

本期的主题:人工智能--机器视觉的商业逻辑。

人工智能是一个非常热门的话题,涌现了诸多的人工智能公司,每家公司都标榜自己是人工智能公司。

那么其中机器视觉类的人工智能公司的商业逻辑是什么?

本期就从后端的角度,讲述人工智能--机器视觉的商业逻辑。

1. 机器视觉

机器视觉的核心是识别。有识别物体的,也有识别人的。

识别物体的,有这类产品,比如机器人、拍照识图之类的,现在的很多的智能手机,采用某些公司的成熟算法,识别这块往往成为卖点。

对于这类创业公司,这是变现的一个途径,即把算法卖给手机厂商。这类算法,往往达到识别的目的就没有类后续的分析。

识别人的,这类产品比较高大上,比如常见的刷脸系统、美颜之类的。当然有公司做平台,比如Face++; 也有公司提供解决方案,比如商汤科技。也有做芯片的,即将算法集成在嵌入式芯片内。

那么这类的识别人的卖点是什么?

  • 安防
  • 门禁
  • 零售
  • ...

识别领域,第一拼的是识别正确率,第二拼的是速度。后台人脸数据往往10万是一个等级,100万是一个大的等级。

2. 安防

传统的安防领域,靠的是摄像头,起到的作用的监控,比如楼宇的安防,比如交通系统的安防,报警系统等。

这类安防,靠的是谁的摄像头质量过硬,比如国内比较出名的海康、大华等。

安防领域,集成了人工智能,又会发生什么样的火花?

传统主要做监控,发生异常,可以及时处理,加入人工智能,可以用于防范、预测。

此时的摄像头已经不是传统意义上的摄像头,它变成了一个数据采集入口。通过对人脸系统的识别,得到体量庞大的数据,结合数据分析,能够得出一些有用的信息,这些才是加入人工智能之后的有用价值。

比如通过数据分析,大数据挖掘,可以提前感知,某地的危险,达到提前预防的目的。

3. 门禁

传统的门禁,需要的带有芯片的卡,这样才能通过某通道。加入人工智能之后,只需识别人脸特征,比对历史数据库内内容,可以感知人是否有权限进入,识别速度快、精准对高。大大的提高了效率,比如春运,火车站人员复杂,人员基数大。使用这类产品,做到无感识别,是否是有权限通过,大大提高效率。

结合公安系统,甚至可以做到识别犯罪嫌疑人的信息之类的。

4. 智慧零售

新零售也是互联网大佬们喜欢谈的话题。线下零售本质上要提高产品的销量,有针对性的向用户推荐产品。

线下不同于线上,可以收集到用户的历史数据信息,结合推荐系统,可以向用户推荐产品,以提高销量。

前面说了,集成人工智能的摄像头,是数据采集源头。针对采集到的人脸信息,可以分析出用户的基本信息,比如性别,年龄。

得到这些基本信息,之后的操作好办了,体量大的购物中心,可以有源源不断的数据源,通过采集到的用户信息,可以进行数据分析,比如30岁年龄段的女性喜欢什么产品,比如某个人的进店记录,消费水平,这样可以针对性的推荐产品,引导店铺进货信息和推荐信息。

  • 推荐产品
  • 针对性的进货

这样也可以找到卖点。所以摄像头拼的是什么?价格+算法。有公司的产品低功耗、识别率高,你买不买?

有公司的产品芯片识别速度快,卖点再识别率,你买不买?

上述就是简单的分析机器视觉的商业逻辑。

通过这套逻辑的分析。你大概就知道绝大多少机器视觉公司在做些什么?

  • 维护识别算法:1. 准确率 2. 数据容量级别
  • 芯片:集成算法
  • 摄像头:模块化
  • 后台:管理系统、数据分析、大数据挖掘

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