『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