資本涌入的計算機視覺，卻逃不開商業(yè)化“擺爛”？

科技云報道原創(chuàng)。

計算機視覺，無疑是目前AI行業(yè)最具商業(yè)化價值的賽道。

數(shù)據(jù)顯示，2020年，國內(nèi)有35%的AI企業(yè)聚集計算機視覺領(lǐng)域，市場規(guī)模在所有領(lǐng)域中占比達57%，排名第一。

在國內(nèi)，計算機視覺技術(shù)基本已經(jīng)覆蓋農(nóng)林牧漁、生產(chǎn)制造、城市交通、安防、出行、零售，幾乎所有的人類生活生產(chǎn)領(lǐng)域。

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最常見的計算機視覺技術(shù)應(yīng)用，例如人臉識別，中國已將其用在了警察工作、支付識別、機場安檢，甚至在北京天壇公園分發(fā)廁紙、防止廁紙被盜，以及其他許多場景。

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計算機視覺的大規(guī)模應(yīng)用落地，帶來了資本市場的繁榮。除了BAT等巨頭之外，國內(nèi)也誕生了如商湯、云從、曠視、依圖“四小龍”的獨角獸企業(yè)。

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與此同時，一大批3D視覺初創(chuàng)企業(yè)相繼獲得資本青睞，跨維智能、地標科技、翌視科技等順利完成大額融資。僅2022年第一季度，3D視覺領(lǐng)域發(fā)生融資就超過10起。

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隨著AI領(lǐng)域大刀闊斧地前進，整個計算機視覺市場仍在高速增長。

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數(shù)據(jù)顯示，中國計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模由2017年的68億元快速增長至2020年的780億元，預(yù)計2021年可達1120億元，2017年-2021年的年均復(fù)合增速達到101.45%。

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或許正是市場過于熱絡(luò)，所堆砌的泡沫也在慢慢溢出。

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賠本搞研發(fā)，盈利陷入僵局

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這幾年，視覺市場對于頭部以下的企業(yè)來講，是一個不可多得的出頭機會。

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以曾經(jīng)深受資本寵愛的格靈深瞳為例，2020年以后，是格靈深瞳“發(fā)跡”的起點，僅是雙光溫測智能識別設(shè)備在當年就創(chuàng)下4716.02萬元，占當年營收的19.43%。

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只不過在凈利潤上，數(shù)值依舊不忍直視。根據(jù)調(diào)查顯示，2018年-2020年公司凈利潤分別為-7456.55萬元、-41758.32萬元和-7820.16萬元，格靈深瞳2021年上半年凈利潤更是高達-5703.79萬元。

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科技圈研發(fā)一向是個燒錢的長線游戲。賠本也要搞研發(fā)，這是視覺賽道最無可奈何的游戲規(guī)則。

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相關(guān)資料顯示，格靈深瞳2018年至2020年累計研發(fā)投入合計28308.78萬元，占最近三年累計營業(yè)收入的比例為77.37%，尤其是2018年和2019年，研發(fā)投入遠超營業(yè)收入。

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更讓年輕企業(yè)和腰部企業(yè)發(fā)愁的是，頂著熱度與壓力前行，往前卻難以撼動頭部們龍蟠虎踞的格局，往后又無法割舍這個日益堅實的市場。

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就目前來看，視覺風(fēng)口的最終落腳點還是繞不過技術(shù)重心，視覺創(chuàng)業(yè)公司融資用途，除了團隊拓展，便是產(chǎn)品研發(fā)。

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年輕企業(yè)愁存亡，老牌企業(yè)的鬧心事也不少。尤其天下視覺千千萬，安防市場占一半，傳統(tǒng)安防企業(yè)本身的硬件成本居高不下，那些靠安防站穩(wěn)計算機視覺領(lǐng)域的企業(yè)多數(shù)困于盈利漩渦。

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?？低曉谌虻囊曨l監(jiān)控市場占有22.6%的市場份額，毛利率和同期的人工智能其他公司相比，諸如科大訊飛、曠視科技、虹軟科技卻是最低的。提供智能手機AI解決方案的虹軟科技毛利率能達到94.29%，?？低晞t不到50%。

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國內(nèi)掀起視覺風(fēng)云的主力軍是互聯(lián)網(wǎng)，百度早在2013年就成立百度深度學(xué)習(xí)研究院，展開包括計算機視覺在內(nèi)的多領(lǐng)域研究。

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2017年，百度還全資收購了美國視覺科技公司xPerception。2018年，百度全線開放人臉識別、文字識別、圖像審核、圖像識別等五大類、共58項基礎(chǔ)能力。

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但根據(jù)媒體報道，迄今為止也只有20萬開發(fā)者在使用百度的計算機視覺能力。

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如今，一向無利不起早的互聯(lián)網(wǎng)也多少有點迷茫，諾大的視覺行業(yè)，家家有本難念的經(jīng)。

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商業(yè)化落地。?TO G還是TO C?

盡管計算機視覺在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，但在實際商業(yè)化落地過程中依然還面臨一些阻礙。

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就現(xiàn)階段而言，計算機視覺商業(yè)化大都是由G端買單。

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根據(jù)艾瑞咨詢的研究報告，超過60%的計算機視覺機構(gòu)服務(wù)于安防相關(guān)的應(yīng)用場景。而安防市場多以公安行業(yè)的人臉識別-動態(tài)布控應(yīng)用作為切入，為公安人員處理案件帶來精度和效率的提升。

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另外一塊重點應(yīng)用在于政務(wù)服務(wù)。在全國各省市的“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”改革中，計算機視覺技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)信息的智能采集和處理，以及身份證、戶口本等材料的掃描錄入與識別處理，讓業(yè)務(wù)辦理實現(xiàn)智能化，改善政務(wù)服務(wù)的體驗。

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此外，計算機視覺作為城市的“眼睛”，在智慧城市的管理中也扮演著重要的角色，通過低功耗傳感器、攝像頭和計算機視覺軟件相結(jié)合的方式，不斷監(jiān)測城市的高效運行。

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不難發(fā)現(xiàn)，當下公共安全、城市治理等是計算機視覺技術(shù)應(yīng)用較為迫切的場景，因而政府成為其頭部客戶。

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而在To B市場，計算機視覺的市場才剛起步。

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根據(jù)中商情報網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，計算機視覺行業(yè)按市場結(jié)構(gòu)分類，安防影像分析占據(jù)一半以上的市場份額，達到67.9%，緊隨其后的廣告營銷分析、泛金融身份認證（解決方案）、互聯(lián)網(wǎng)娛樂、泛金融身份認證（云服務(wù)、SDK等）加起來的份額僅為29.6%。

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隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G時代的到來，如何走好消費領(lǐng)域的商業(yè)化，將最終決定計算機視覺的“落地面積”。

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現(xiàn)階段在新零售、服務(wù)機器人、在線娛樂等to C場景，已經(jīng)有相當多的業(yè)務(wù)場景可以實現(xiàn)落地。

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然而，C端市場并沒有被打開，一方面是技術(shù)上還有欠缺，另一方面是C端市場還沒有形成為技術(shù)買單的廣泛意識，還需要時間進行培育。

從實驗室到商業(yè)化，何時越過鴻溝？

一項技術(shù)從實驗室到商業(yè)化場景之間，往往存在巨大的鴻溝。

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盡管計算機視覺在解決某些領(lǐng)域問題的時候已經(jīng)逐漸成熟，甚至效率可以超過人類，但在更多領(lǐng)域問題上卻無法達到很高的精度。

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無論是自動駕駛，還是工業(yè)檢測，要求的精度是非常高的，但現(xiàn)階段計算機視技術(shù)還達不到行業(yè)實踐所需要的精度，從而在一定程度上阻礙了技術(shù)推廣和商業(yè)化落地。

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此外，計算機視覺算法需要大量的數(shù)據(jù)與人工標注，需要較長的研發(fā)周期來達到應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度。如何降低算法的開發(fā)時間和成本，也成為計算機視覺商業(yè)化的一大鴻溝。

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值得注意的是，計算機視覺是由一個龐大且復(fù)雜的系統(tǒng)組成，里面涵蓋了多種硬件。隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備，對計算機視覺算法進行持續(xù)的設(shè)計與開發(fā)，也是一大技術(shù)挑戰(zhàn)。

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當計算機視覺持續(xù)滲透到各個場景，如何保證設(shè)備的有效使用也成為實際落地之后的問題。

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其中，“用戶體驗”就成為決定高頻次使用的重要因素，一方面要過硬的產(chǎn)品質(zhì)量，另一方面要真正觸及用戶實際作業(yè)痛點，這就要求計算機視覺服務(wù)商能夠充分深入行業(yè)，找到合適的切入點來落地技術(shù)。

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而如何兼顧技術(shù)研發(fā)與商業(yè)落地的平衡，對于任何科技企業(yè)而言，從來都不是一道簡單的選擇題。

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全球競爭中“偏科”?商業(yè)化前路幾何？

計算機視覺領(lǐng)域，從某種層面來看，應(yīng)用范圍比較宏觀，也正因如此，視覺之戰(zhàn)早就在全球的各個角落打響。

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首先，在整個視覺領(lǐng)域，海外的入局時間與速度都不可置否。

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《2017年-2024年全球計算機視覺市場行為分析和預(yù)測》顯示，英偉達、英特爾、高通、蘋果、谷歌等多家海外巨頭，被列入全球計算機視覺市場的主要參與者。

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這其中，我國企業(yè)的身影寥寥無幾。

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其次，在以工業(yè)為主的機器視覺，目前全球機器視覺產(chǎn)品的高端市場仍然被美、德、日品牌占據(jù)，比如美國康耐視、國家儀器，德國巴斯勒、伊斯拉視像，日本基恩士、歐姆龍……其中，光康耐視和基恩士就壟斷了近50%的全球市場份額。

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反觀國內(nèi)，視覺資本下半場終于開始青睞工業(yè)板塊，熱烈而又略顯空白的市場背景是最好的解釋之一。

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事實上，我國計算機視覺技術(shù)姍姍來遲，目前比較能拿得出手的是人臉識別。

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根據(jù)國際調(diào)研機構(gòu)GenMarketInsight發(fā)布的《2018年全球人臉識別設(shè)備市場研究報告》，2023年，中國將占全球面部識別市場份額的45%。

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美國國家標準與技術(shù)研究院對全球人臉識別算法測試結(jié)果顯示，排名前11名的企業(yè)，只有兩家來自美國，剩下來自中國、俄羅斯和立陶宛，其中中國企業(yè)包攬了前五名。

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可以看到，在視覺商業(yè)化上，我國缺少了一定的領(lǐng)域基因。

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一個很明顯的趨勢是，海外的視覺賽道早已成批企業(yè)化，我國依舊是學(xué)術(shù)大于技術(shù)落地，比如美國企業(yè)參與支持的相關(guān)論文數(shù)量就是官方的七倍。

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不過比較欣慰的是，我國的視覺技術(shù)正在逐漸從“紙上談兵”走入現(xiàn)實，走入資本。當然，如果泡沫再少一點，局面肯定會更加明朗。

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