【大会实录】极视角CEO陈振杰：图像算法的场景化与机会

以下为演讲实录整理。

现有的人工智能往往只能解决单个问题，即一个应用场景对应一种算法，千万个场景则需要千万种算法来满足……我们仍旧处在「弱AI」阶段。

——极视角CEO陈振杰

在长期深入的案例及场景勘察中我们发现，人工智能「技术」与「应用端」存在很大的信息壁垒，我们现有的算法远不能满足企业真正的应用场景——

如电力场景下的安全帽、翻越皮带检测；写字楼场景下的吸烟识别、会议室占用识别；餐饮场景下的后厨口罩识别、肉类分类；银行场景下的易容分析、放钞员识别；农业病虫害识别；AI健身私教等等。细分场景千千万万。

碎片化的需求对应的是技术端巨大的品类空缺。

我们统计了现有市场内AI视觉算法种类&数量：

 1  热门算法如人脸识别、车辆识别、车牌识别等有超过几十家算法开发公司或开发者；

 2  如场景识别、活体检测、轨迹识别、情绪识别等算法仅存在个位数的开发者；

 3  超过1000种算法功能只有1~2家算法公司或开发者，与人脸等相差近100倍。

——现有算法品类极度聚焦。

造成这样的原因有很多种。

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对需求端而言， AI应用之初，较少的品类案例难以形成有效参考，而定制化的算法往往需要大量人力物力来支撑。

一般的算法团队包括算法研发、算法工程师、测试工程师、数据标注等，高额的非主营业务投入和算法产品的低复制性让普通企业更愿意寻求专业的算法公司。

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相对的，算法公司却面临着算法与产品间的 “最后一公里”问题——

企业场景的多样性决定了算法需求的多样性，单独的算法无法形成行业性的解决方案；此外，算法公司缺乏熟悉行业场景及算法技术的售前支持，定制化周期长而且成本高，同时还面临着基建薄弱等问题。

极视角2015年成立「图像识别算法分发平台」，尝试打破供需双方的最后一公里。

基于长期的评估筛选与深度运营，平台已入驻算法公司80多家，来自香港科技大学、清华大学、北京大学等高校研究所及个人开发者超过6000人。极视角专业的算法工程师、测试工程师会对平台所有算法进行测试与评估，最终形成成熟且标准化的算法产品，供客户自由选择。

前极视角的算法产品已覆盖超过30个行业，随着场景的持续对接，预计本年度旗下算法数将达到1000+。

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此外，极视角高效的定制化业务链条，进一步满足了企业的实际场景需求。

具有长期行业经验的AI架构师会为每一位定制客户进行需求评估与场景定制，从无到有的全新算法，平均开发周期仅在3个月以内。需求评估72h响应。

今年，极视角更与腾讯云签署了战略合作协议，在强大的云架构支持下，全力推进AI应用商业化落地。

安防、工业、农业、医疗、交通……

AI的进一步发展离不开丰富的行业场景，

人工智能的应用化之路必将启发越来越多的传统与新兴行业，

为企业发展提供燃料。

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