百度、谷歌、阿里都在关注的机器视觉,成为“魔镜”还有很长的路要走

小时候看白雪公主，给我留下最深入印象的不是皇后和猎人，不是七个小矮人，也不是毒苹果，而是皇背工里，超出了当不时期背景的，“魔镜”。

当时只是认为神奇，目前再回头看看，就发现了“魔镜”到底有多先进。它能够通过 语音操作，能够进行 脸部图象检索，能够自主 推断美丑，还能够 对人脸进行辨认，最后告知皇后：“公主比你漂亮。”

近年，互联网和移动互联网的发展带来了海量的在线图片资源，依据Business Insider的数据，Instagram每天上传的图片超出了6000万张。再加上深度学习理论的推行和运用，机器视觉正在急速发展。事实上，它成为“魔镜”那样的存在只是时间上的问题。

亿欧对国内的机器视觉始创公司进行了清点。

上表即为亿欧清点的，技术领域主要在在图象辨认和人脸识其余国内机器视觉创业公司。图象辨认和人脸辨认，是如今发展比较快速的机器视觉细分领域。表中清点的公司共有15家，位于北京的有6家，占到了所有的40.0%；上海也有三家，占20.0%。

如今比较热门的图象脸部视觉的运用领域是 安防， 金融和 交通。表中清点的15家公司中，有11家都有安防有关的业务，占到了所有的73.3%；有金融和交通有关业务的公司各有6家，分别占所有的40.0%。

如今图象辨认和人脸识其余始创公司大多以to B的业务为主，提供垂直化企业服务。

大部分的图象脸部辨认公司，都在利用技术优势，通过为客户提供技术运用方案获得利润，而且获得大批的数据进一步进行研发。这些公司中，有C端产品和业务的公司只有3家，分别是 淘淘搜， 衣+和 码隆科技。而他们关于图象辨认技术的C端运用，均与电商行业的商品检索有关，这是因为电商行业恰好需求大批图片处置检索技术。

笔者认为，创业公司以垂直化企业服务为切入点，主如果遭到了数据入口的限制。如今机器视觉技术背后必定有深度学习理论的赞同，所以算法的优化离不开大批的图片数据。始创公司普通缺少稳固的数据流量入口，所以通过提供企业服务的方法能够获得必定的数据，而且获得保持研发的利润。

手握数据和资金的互联网巨头们，早已把自己在机器视觉领域的起点定在了“辨认万物”上

对比于中小型创业公司的垂直化战略，手握数据和资金的巨头们为自己设定的起点更高，也更难完成商业化。如今，这些大型公司关于机器视觉的运用主要逗留在娱乐化和工具化上。

除过推出这些自主研发的功能以外，国外巨头还喜爱对该领域始创公司进行投资并购，通过这类方法快速弥补技术短板、数据短板和人才短板。

尽管机器视觉行业处于风口之上，但市场还在早期摸索阶段，不管技术还是运用上都还有很长的路要走。

在运用方面，机器视觉还处在教育市场的阶段。以支付宝推出的刷脸付款为例，尽管概念炽热，大家试用的热情很高，然而在实际的支付场景中其实不能够代替现有的密码或许指纹的验证方法。只有在一些对图象辨认处置要求较高的行业，例如电商、安全、娱乐等领域，机器视觉的运用普及速度才比较快。

而在技术方面，机器视觉尽管已经被众多企业公司在逐步推行，但还有一些不完善的方面。阅面科技CEO赵京雷曾表示，对任何一个视觉辨认任务而言，自然要求的变化，好比像姿势、遮挡，包含光照等各类要求的变化，都极大的影响它的辨认精度和准确率，如何去处理这个问题，实际上是全部计算机视觉面对的最大挑战。

与众多人工智能细分领域一样，机器视觉将来的用处必定是帮助人而不是代替身。机器视觉技术想要发展成为“魔镜”一样的存在还有很长的路要走，但时间上应当不会太远了。

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