China Surveillance: Smart cameras help track almost every move
人工智慧是出現頻次最高的發展趨勢，幾乎世界全部科技巨頭都將人工智慧作為新的策略發展方向。
但是人工智慧的發展最終都要完成落地，才能飛得更高，走得更堅實。
智慧影像作為人工智慧，目前最為實際和可行的落地方向，如果真如所願，那麼它將成為人工智慧下一個爆發點。
中國自稱在人工智慧領域，每個階段都走在世界前端，特別在智慧影像中，作為前行者在不斷探索，利用人工智慧等新興技術的快速發展，他們說彎道超車並不是遙遠的夢。
1、智慧影像是人工智慧商業化落地的方向
目前人工智慧主要落地在安控、醫療、自動駕駛和文娛。而這幾大領域全都與影像端有關。
． 安控需要借助影像結構化、人臉辨識、車輛辨識等AI技術，對影像內容進行分析處理；
． 醫療領域需要AI輔助醫生處理醫療影像，提升患者就醫效率；
． 自動駕駛是AI的終極場景，而實現的第一步是透過影像端感知周圍環境，從而做出反應；
．文娛領域面臨著影像行業井噴式發展的趨勢，急需AI等新技術提升影像行銷效果，增強影像商業化能力。
2、電腦視覺成為智慧視覺發力關鍵點
作為人工智慧三大領域之一的電腦視覺應用市場，規模持續擴大。2017 年基於人工智慧的電腦視覺全球市場規模為 23.7 億美元，預計 2023 年達到 253.2 億美元。
可以預見，電腦視覺企業進入商業化應用場景落地的爭奪戰。如 AI 企業影譜科技以行業思維＋影像辨識技術構築的智慧影像生產方案，助推廣電系統 AI 升級，這是一個很特別的電腦視覺公司。
基於多年廣電及在線影像服務經驗，創建一款或多款新型大文娛行業解決方案，以應對數百萬的影像圖像處理，關鍵幀提取，進行自動結構化，為下游任務如影像搜索、原生影像內容行銷、影像內容創作、影像人臉辨識、遊戲生產等提供大量數位化資源。
3、智慧影像將給醫療行業帶來新的解決方案
影像檢查資料大量都屬於客觀資料，資訊標準化的程度較好，早在人工智慧技術出現之前，人們已經嘗試透過各種方式，提高影像診斷效率。
其中以CAD（電腦輔助決策系統）應用最為廣泛，它透過專家提取特徵，制訂分類規則，建立各種複雜嚴密的數學模型，實現了對影像的自動分析。
但被固定的分析模型，僅能處理和辨識非常有限的影像表現，無法自主學習和優化。
基於深度學習的人工智慧影像分析技術，解決了這一不足，深度學習通過廣泛的圖像訓練，從底層提取特徵，能夠實現對更加多樣化的影像表現辨識，並不斷自動優化。
基於人工智慧的新的解決方案，給醫學影像分析帶來諸多益處：
高效的處理和分析影像速度，快速給出輔助判斷結果；
良好的靈敏度，降低篩檢中的漏診率；
專家知識學習，定量數據分析，填補醫技間鴻溝，提高基層檢查質量。
4、中國智慧影像有天生的生產土壤
中國已成為全球人工智慧重要創新地和強勁發展引擎，尤其值得一提的是，影像的飛速發展為智慧影像生產技術應用，提供了成長的土壤，一鍵式智慧化、批量式智慧影像生產，成為近期市場亮點，和人工智慧應用的重要方向。智慧影像生產實現的，是整個行業萬倍以上生產效率的提升。
智慧影像生產是利用人工智慧、電腦視覺、影像結構化、深度學習、智慧計算等技術融合創新，並應用於影像生產中，打造AI影像場景商業化服務平台，為產制源頭至通路播出的影像產業鏈，各環節帶來增值收益，深度挖掘影像媒體增量價值。
中國他們自己說，他們已成為全球AI領域發展最快的國家之一，在他們國內互聯網發展迅速、國家政策大力支持人工智慧、人工智慧市場前景廣闊的三重驅動力下，人工智慧在各垂直領域的應用，已經全面綻放。
5、風口上的未來思考
人工智慧正處風口，能蹭得上，企業自然能「飛」起來。但AI終歸只是一門技術，只有找到行業落地，發揮商業價值，企業才能在風口褪去後，依然笑看江湖。
在對岸中國，大部分AI創業公司都在拼主賽道，比如無人駕駛、AI＋安防、AI＋醫療、AI＋教育等垂直行業，最後大部分都是陪跑。
站在人工智慧的風口，贏者通吃的局面還沒有形成，而如何抓住機會，跟上節奏，考量著每一個AI從業者的眼光和胸懷。
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