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| 本文作者： camel | 2017-09-29 16:39 |
雷鋒網(wǎng) AI科技評論按：像素的世界已經(jīng)延伸到圖像之外，雖然視頻對于機器學習研究人員來說一直都是個挑戰(zhàn)，但現(xiàn)在的技術能夠使得從視頻中提取信息變得跟從圖像中提取信息一樣簡單。人工智能這個新興“工具”的出現(xiàn)，為人類加速前往高度智慧化形態(tài)提供能量，重構著整個視頻行業(yè)的結構和協(xié)作方式。
下面這份分析報告由Video++提供，并在AI研習社作以分享。這份報告并非針對人工智能領域全局觀，而是解構視頻行業(yè)，圍繞國內視頻內容識別這一垂直領域的創(chuàng)業(yè)公司展開討論，從市場、產品、技術、商業(yè)模式、人才等多個維度出發(fā)，淺析人工智能技術在視頻中的發(fā)展方向。
分享人：孫兆民，Video++ CTO。歷任上市公司 YeahMobiCTO，前新媒體管家 CTO，原百度鳳巢資深研發(fā)，專注大數(shù)據(jù)精準營銷系統(tǒng)、廣告投放系統(tǒng)等專業(yè)領域。
雷鋒網(wǎng)整理分享內容如下：
當前基于大數(shù)據(jù)、云存儲為代表的技術革命爆發(fā)，加上運算速度的大幅提升、算法瓶頸的突破以及相關政策法規(guī)的推進，人工智能在近幾年出現(xiàn)了突飛猛進的發(fā)展，特別是在智能醫(yī)療、無人駕駛、智能安防和文娛社交等領域。
從成熟度曲線來看，計算機視覺在人工智能領域已經(jīng)有了很充足的發(fā)展，僅次于語言計算。
而從計算機視覺領域本身來看，傳統(tǒng)機器學習的算法需要大量的經(jīng)驗，需要研究的人員對這個領域和數(shù)據(jù)特別了解才行。而現(xiàn)在由于深度學習的應用，效果得到了極大的改觀，并出現(xiàn)了一系列針對不同細分領域的算法，例如人臉識別方面有DeepID算法、物體檢測方面有Region CNN算法、Faster R-CNN方法等。
視頻內容識別技術在整個行業(yè)中是比較難的，門檻比較高，所以在這個領域做得比較好的公司并不多，目前國內大概有24家，分別涉及到廣告營銷、游戲、企業(yè)服務、醫(yī)療健康、金融、娛樂、電子商務等領域。
在融資方面我們可以看到兩個特點：第一、大多數(shù)企業(yè)正處在A輪融資階段，這說明大多數(shù)企業(yè)都還處于剛起步階段；第二、專注做文娛的公式占差不多一半左右，這主要是因為目前短視頻播放量增長迅猛，搜索視頻內容、審查、歸類等是許多媒體公司和平臺公司必做的功課，可以極大的降低人力成本。
雷鋒網(wǎng)注——此次分享的視頻回放可以戳這里：第19期 · 分享回顧 | 人工智能行業(yè)報告：視頻內容識別行業(yè)分析
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