用数据说话：安防和金融备受图像识别公司青睐

【中国安防展览网 市场分析】英国作家在《心智的构建》一书中提到，我们对世界的感知依赖于“无意识推理”。视觉是这个过程中最及时和准确的信息获取渠道，人类感觉信息中的80%都是视觉信息。机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像识别技术。 用数据说话：安防和金融备受图像识别公司青睐

近日，腾讯优图发布了一份《中国95后流行色报告》。这不是一份普通的报告，而是腾讯优图人工智能经过识别千亿公开照片后分析出来的，报告结论95后最爱“95度黑”。感到有意思的同时，不能不感叹图像识别技术在各个行业的应用中存在很大的想象空间。 　　计算机视觉CV领域大致可以分为两块，机器视觉和基于图像大数据的识别应用。前者如谷歌的无人驾驶汽车视觉技术，可以理解成机器的眼睛。而后一种图像识别多为2B端的生意，应用场景巨大，为很多的创业公司带来了发展契机。

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图像识别公司以初创企业为主

从公开的融资数据中，筛选出了云从科技、商汤科技、旷视科技、格林深瞳等国内30家有代表性的图像识别公司。在这30家公司中，完成C轮的公司只有2家，完成B轮融资的公司有4家，战略投资1家，其他皆为初创阶段。值得关注的是旷视科技在B轮时接受蚂蚁金服(阿里巴巴集团)入股，腾讯优图是腾讯社交平台旗下的优图实验室创立。 图1.图像识别市场发展趋势 　　国内的图像识别公司大多都是在最近5年成立的，2014年、2015年时达到高峰。此间成立公司数量较多，同时开始受到资本集中关注。

到目前为止，获得两轮以上融资企业数量占比53%，获得三轮以上融资企业占比10%。 另外在融资金额上，融资最多的前4家占据了全部30家企业28.6亿元融资总额的75%，投资机构的钱相对集中，头部明显。 图2.应用层形态分布 　　30家公司中应用于安防的企业占比33%；应用于金融的占比27%。值得注意的是，单笔融资额排在最前面的明星企业，都是拿下了安防和金融业务。

安防和金融是独角兽们聚焦的赛道 　　综合实力排名较为靠前的旷视、商汤、云从、依图、格灵深瞳都不约而同地重点进攻安防和金融市场。目前估值数亿的依图科技，最初就是挖掘到安防领域的刚性需求起家，为公安系统开发智能识别系统。 　　安防市场增长空间巨大。2016年我国的GDP增长为6.7%，而安防行业的增速是它的两倍。随着我国社会经济发展水平的提升，对于人脸识别技术的应用需求也将扩大。根据前瞻产业研究院发布的数据，预计到2021年，人脸识别市场规模将达到51亿元左右。 　　格灵深瞳创始人何博飞曾给媒体算过一笔账：“我国安防领域2014年的市场规模约为4000亿元，而且超过30%的复合增长率，这个市场甚至比智能手机更大、增长更快。” 　　同时，伴随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控高清化的进一步普及，将使得数据采集上的阻碍大幅度减小，有助于人工智能在这一领域的应用。 　　一方面是图像识别技术和安防的刚性需求天然契合。公共安防的重点区域在公共交通场所，人流大、工作量大、环境复杂。而智能视频分析技术，可以解决视频监控必须由人工查看的问题，实现自动化安防；依图开发的“车辆识别系统”可有效识别套牌车，协助公安系统破案；人脸比对可以大大提高破案效率，准确率高达98%。

金融智能化是大趋势

图像识别技术的另一大应用领域就是金融。可以说，是互联网金融的兴起，才真正助推了图像识别应用产业在2015年的公司成立热潮和2016年的投资热潮。 　　根据融360的数据，当前移动金融的渗透率不到2%，如果这个比率上升到电商12%的水平，那么人脸识别技术的应用将得到极大的推广。此外，传统金融机构的市场潜力不容忽视。银行有很多应用场景，整体的智能化是大趋势。

技术壁垒不再，优质数据稀缺

资本热热闹闹，应用场景巨大，但真正的变现却并非一帆风顺。至今，图像识别领域没有任何一家企业公布2016年盈利情况。创业企业面临的最大的困难是数据的困境。最近这一年中国涌现了几十个“计算机视觉”的公司，这个生意里面，怎么拿到海量的、准确的、标注过的数据，比谁的算法好要有价值的多。人工智能本身是算法驱动型，如果没有数据，很难用算法迭代。 　　森亿智能CEO张少典在谈及医疗行业困境时表示，“目前各个医院的IT信息系统都互相孤立，难以统一。国家尚未出台医疗信息的整套行业标准，数据无法互通。”事实上，国内以BAT为代表的巨头形成的数据垄断，而另一头传统线下的数据呈现着高度的碎片化。如何加速技术的商业落地，形成闭环的数据链来打磨技术平台，成为创业公司共同课题。

这是一个高门槛的创业领域。30家企业的创始人中，博士学历占绝大多数，多位创始人具有海外留学背景。但是，随着行业的发展，技术门槛也在逐年降低。以“图像识别”为关键词查询中国知网论文数量，从2005年的2586篇，到2007年的4211篇，两年的时间论文数量几乎翻倍。2015年以后年论文数量增长接近饱和甚至首次出现了下降。技术门槛已经不像想象中那么高。 　　现有的公司定位在打造技术服务平台，通过API调用次数收费，针对金融、安防、物业、购物、鉴黄、直播等领域提供定向解决方案。在竞争激烈下如果只做技术服务商，技术壁垒很快会被打破。创业者们亟需加固新的壁垒。 　　码隆科技的创始人黄鼎隆接受采访时表示：“技术门槛降低是必然的也是应该的。创业者要随时准备跑赢时间，在行业窗口期把自己的商业模式建立起来。”

对于图像识别领域来说，最佳的商业模式至今仍然没有被探索出来。但可以预见的是，更多创业者涌入，B端快速增长。2017年人工智能所服务的企业会找到新的盈利点。创业创新的本质是整个社会效率的提高。我们看到，一次次的技术变革确实是让这个世界变得更美好一点点的原动力。尽管困难重重，但当资本的泡沫渐渐消退，真正的勇士会继续前行。