【新股圆桌会】过去“看得清”,未来要“看得懂”;人工智能行业迎来新的 “ TA”

日期: 2022-03-22

【新股圆桌会】过去“看得清”,未来要“看得懂”;人工智能行业迎来新的 “ TA”


3月17日,格灵深瞳将登陆科创板

 

格灵深瞳以“让计算机看懂世界”为愿景,专注于将先进的计算机视觉技术和大数据分析技术与应用场景深度融合,提供面向城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康、轨交运维等领域的人工智能产品及解决方案。


其中城市管理领域已覆盖全国多省市的公安局、公安交通管理局、政法委员会等政府机关或企事业单位;智慧金融领域已覆盖农业银行全国各省市的上千家分支机构;商业零售领域已覆盖中国石化、现代汽车等多家国内外知名企业。是国内计算机视觉行业和算法技术的早期探索者和实践者。

 

人工智能技术,让机器视觉更智能

 

人工智能技术是指研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能一门技术科学,其产业链可分为基础层、技术层、应用层。其中技术层是人工智能发展的重要基石。主要为人工智能提供核心的算法与应用技术,包括以深度学习为代表的算法模型,以及计算机视觉、智能语音、机器学习、生物特征识别、知识图谱等关键技术。

 

随着人工智能技术的不断进步与发展,部分技术进入产业化发展阶段,其中计算机视觉已成为人工智能中技术率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一,在人工智能中占据重要地位。

 

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。在计算机视觉方面,深度学习和深度网络在图像物体识别方面取得了变革性成果,在物体视觉方面较传统方法体现了巨大优势。2015 年基于深度学习的计算机视觉算法在 ImageNet 数据库上的识别准确率首次超过人类,计算机视觉技术得到显著进步。

 

由于人类 70%以上的信息获取依靠视觉,而各领域模仿人类视觉均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。因此具备精准的大数据采集与识别归纳能力,可实现多场景、多目标的视觉数据采集、多重属性提取与智能识别的计算机视觉在城市管理、金融、互联网、零售、交通、医疗、工业等诸多领域拥有广泛应用,并在人工智能中占据重要地位。


基于人工智能技术,机器正从“看得见”、 “看得清”向“看得懂”的方向转化。


应用场景,路在何方


随着人工智能技术的不断进步与发展,智能应用已成为当前及未来较长发展周期的核心要义,与此同时,人工智能视觉技术正与生产生活的各个领域相融合。提供面向城市管理、商业零售、体育健康、工业等领域的人工智能产品及解决方案。

 

城市管理领域

 

人工智能视觉技术在公安、交管、司法、政务、 国土资源、环保等城市管理的方方面面均发挥了重要的作用。

 

近年来,我国城市管理逐渐走向集约化治理、协同化治理、精细化管理等方向,尤其是新冠肺炎疫情爆发以来,基于视图大数据,有效提升了政府机构情报收集、协作办案和快速反应处置的能力,促进了交通管理效率的提高,提升社区对相关事件的预测、预警、预防和预控能力。有效提升了战“疫”的精准性和智能化,进一步激发出城市管理创新的巨大潜能。


消费与体育产业

  

我国零售业蓬勃发展,规模稳步扩大。人工智能技术在零售领域的渗透,主要是围绕品牌商、零售商、消费者等参与主体及零售产业链条,构建数据打通、场景贯通、深度触达的“AI+零售”体系。其中,视觉技术主要应用场景包括商品识别分析、智能运营及无人零售等。


零售企业引进人工智能视觉技术,可提高运营能力、降低人工等经营成本;且可通过改善顾客消费体验,促进消费者转化率提升,为零售企业业务发展增添动能。未来, 零售业在采购、生产、供应链、营销、服务等多环节的运营模式和消费者体验将不断优化,智能化水平将不断提高。

 

在体育产业方面,人工智能视觉技术在体育领域的首先应用于竞技体育中,其在运动员的评估选 拔、身体监测、训练反馈、伤病预防以及战术制定与赛事预测等场景中的作用日益显著。

 

在工业智能制造上

 

虽然目前人工智能视觉技术在工业领域的应用尚处于探索发展阶段,但是基于人工智能视觉技术的智能检修与运维,能够有效应对工业作业中的部件结构复杂、检修范围广、 细小部件多、检修频次高、作业强度大等难点,显著提升检修与运维效率,有力保障工业作业中的运行安全。


机器视觉细分市场规模


近年来,数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面,互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能,海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面,机器学习算法取得重大突破,以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高,为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面,计算力提升突破瓶颈,以 GPU 为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力,使得运算更快,同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。


【新股圆桌会】过去“看得清”,未来要“看得懂”;人工智能行业迎来新的 “ TA”

数据来源:大象研究院


【新股圆桌会】过去“看得清”,未来要“看得懂”;人工智能行业迎来新的 “ TA”

数据来源:大象研究院


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数据来源:大象研究院


上述三大因素不断进步极大促进了人工智能视觉技术的发展。2021年工业领域、零售领域以及体育产业领域机器视觉市场规模分别达145.11亿、6.34亿和362.79亿元。


利用人工智能视觉技术进行“降本增效”是各领域的普遍诉求,未来随着科技发展,与智能机器视觉技术的融合将成为各行业的重要发展方向,基于人工智能机器视觉技术等多个场景也将逐步形成成熟的行业解决方案。

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