本文摘要：在此期间，女性在网上传播被陌生男性伤害的录像，引起了舆论的普遍关注。
在此期间，女性在网上传播被陌生男性伤害的录像，引起了舆论的普遍关注。但是，义愤填补后就没有了，实际意义真的很小。
只是站在正义的角度，发泄了自己的感情。之后的捕获是最重要的，但我们现在更期待事情刚发生，没有适当的解决办法。傻瓜式视频安全的弊端越来越突出，在环境威力法则下，人们对计算机视觉技术的慢慢落地感到更加紧迫。
实际上，对于计算机视觉公司来说，总结2019年上半年很难找到，算法、技术的提及次数大幅度上升，业界的员工、投资者、观察者们最关注的只是落地情况。这种解释技术早已转入密尔顿新技术演化模式的第三阶段，即推广技术转化为商品的行动阶段，不切实际的技术方案通过价值构建潜力的比较，构成被市场拒绝的产品主导设计形式。技术、人才竞争时代过去，场景锚定时代到来，作为2B或2G领域，CV企业的商业落地能力已经成为综合实力判断的最重要标准，也是获得高评价的有利条件。其中，最不受关注的是商汤、无视、依图、云从这条四小龙。
从商业角度来看，科学技术落地:CV四小龙堆积清晰的场景自由选择现在的CV厂商们的战争已经从人才实力下降到场景落地，这只是技术逐渐发出南北成熟期的信号。在这个过程中，不同的企业根据自己的基因和背景，探索不同的发展脉络。商汤实施1(原始技术基础研究)1(产品融合)x(行业伙伴)模式。其场景渗透范围仅次于智能城市、金融、汽车、智能零售、智能手机、移动互联网、机器人等。
科学技术至今实施的还是1(原始技术基础研究)、3(个人IOT、公共IOT、商业IOT)的产业布局。今年，无视的标志从Face无视变成了Megvi无视，抛弃了过去视觉感觉软件提供商的定位，从基础科学的脸部识别算法提供商晋升为智能物联方案专家。云从产卵在中国科学院重庆研究院的高新技术企业，不包括金钥匙出生的技术团队创业，是中国银行业人脸识别的第一大供应商的标签。
主要场景布局涉及金融、安全、交通、手机等领域，与公安部、民航总局、四行有领导实验室。根据图的商业落地主要自由选择在智能城市、安全、医疗、金融等领域，特别是在智能医疗领域，其智能辅助诊断系统已经开始大规模落地。此外，芯片是基于图和许多主要攻击方向。
今年5月9日，questcore芯片发布，主要针对计算机视觉分析任务。总体来说，商汤、旷视、云从、计算机视觉领域的四小龙涉及的领域很多。
彼此只是有自己的领导地。例如，商汤布局方面可能更大，无视的移动终端和零售、物流布局、云从的银行业、依赖的医疗领域。
他们优势领域建立的前提是自己有足够的资源和渠道，在自己更熟悉的联系更密切的领域开展产业升级的顺利性更大。因此，CV领域的普遍现象之一是企业客户多也是投资者。事实上，在计算机视觉发展的前两个阶段，CV制造商的公开发布信息只是企业不想让外界知道的。
现在很明显，第一线计算机视觉公司的算法本身没有差别。各种各样的比赛和数据也被视为IPO和融资的小费，确实场景的落地竞争只不过是企业级市场的关系和渠道。
除了自己的关系围墙之外，CV四小龙也不会堆积在一些领域。这些领域往往没有以下特征。
一、目标行业玩家的大小分散:大，特别强调规模，骑士特别强调玩家的数量，次发生垄断的情况。例如，智能城市建设有不同的城市，可以自由选择不同的技术供应商。例如，疗市场，医疗机构本身的数量和规模符合大而散的特征，医学本身的种类也很多，不同种类的适当运营逻辑和实际市场的需求也大不相同，不应该比较的机会也不多。
二、不触摸或以投资方式转移到其他计算机视觉公司的优势显着，自己资源少的领域:例如，云在银行业面部识别方面积累得很深，但作为竞争对手的视野不能自由利用投资者蚂蚁，保护支付宝面部识别的场景，商汤科学技术的客户除了商业银行以外主要面向很多网络金融机构。此外，在输掉可能擅长的领域，CV四小龙也可能采用投资支持代理人的模式。例如，根据医疗领域的布局很多，输掉的商汤科学技术领术领域，医疗网络公司的禾联健康，通过股票投资加快了商业着陆场景。三、保护升级市场需求更加紧迫的场景。
需要升级的识别标准主要包括两个维度。一个是行业没有痛点，二个是行业短期内没有越来越激烈的可能性，这也对应着市场潜在空间不大。
这种场景也是计算机视觉技术落地的最佳场景，其中最不具代表性的是安全。安全领域现在已经成为国家高度评价的方向，而且与医疗、金融等领域相比，安全领域的内部逻辑和拒绝相对不低，短期内不可能越来越激烈。另外，在手机领域，智能手机市场的同质化相当严重，在寻找新卖点的大背景下，计算机视觉技术不是粗俗的想法。
在互联网江湖(VIPIT1)团队中，CV四小龙除了各自擅长的领域和相互积累的人气领域外，其他领域还有更多的探索和标要素。面对陌生场景，基于新兴技术向产业进化的标准化机制，CV企业必须明确业务中哪个过程可以应用于计算机视觉技术，决定哪个算法和模型必须有效。如何确保收集高质量的数据。
上一个过程OK后，必须在长时间、循环制、倒数周期内进行测试、回归、训练、检查和改良，构建更接地的算法。确实落地的计算机视觉技术必须包括多种技术在不同主体之间移动的能力、技术价值网的构建等。总的来说，过去CV技术的着陆仍然以圆形缓慢的渐进式风格展开，但现在随着傻瓜式视频弊端的减少，至少在安全治安方面，CV商业着陆或进入加速阶段。
未来，随着智慧城市的理解，街头暴力等违法行为，警察可以在最初的时间注意到行动，最大限度地减少受害者的损害。击中最痛苦的地方:价值虚无主义被杀害，简单的功能主义永远转移到缓慢的落地阶段是动力和压力，转换推进可以加速开放。否则，就不能逐渐出局。商汤、旷视、依图、云从被冠CV四小龙的称号，从多个维度来看，这四家公司在计算机视觉市场显然没有足够的实力。
从资金状况来看，关于CV四小龙，被拒绝比业务本身更好的是高额融资。相关资料显示，2018年中国人工智能创业公司融资总额为1131亿元，四小龙共获得总额的五分之一。
据说今年年初商汤科学技术获得了阿里巴巴集团投资的6亿美元c回合融资。3月，云从今年开始也完成了新的融资。5月8日，无视也宣布完成d回合第二阶段的股票融资，总融资额约为7亿5千万美元。
从场景渗透率和布局领域来看，四小龙也没有意义上的领先优势。但是，对于四小龙来说，必须面对两个竞争对手。另一方面，来自各个横向领域的失败。首先，四小龙的场景往往是实力的反映，但同时也要考虑场景布局过多，如何考虑收益问题。
利用甲骨文、IBM等世界级2B企业的创业史，2B市场本身前期投入大，利润生活，短期规模经济难以构筑。此时，大规模的力量产业互联网有可能陷入多线登录作战奔走的状况，引起资金压力。
尽管对计算机视觉技术的投资大幅度减少，但未来计算机视觉在许多不同场景中的应用仍将长期存在，如何组合变革应用仍需仔细观察，何时确实落地？我不知道。这伴随着产业投入不是多年的过程。横向公司不同，往往不盯着短期内可能变得越来越激烈的领域。因为拖不动，所以找不到能慢慢落地的领域。
没有必要考虑其他事情。怀疑不多。
其次，企业级市场与2C消费互联网不同，算法难以构筑一手不吃天下。因为不同的场景对应不同的环境和拒绝，识别的要点也大不相同吗？即使在同一个行业有不同的公司也有不同的关注点。这知道商汤和忽视者必须进入自己涉及的场景中进行适当的积累，构成自己对行业的理解和服务能力，对症疗法一击即中。但是问题来了，相对于横向场景公司的专注，你知道四小龙在横向场景中的投入力比它强吗？不一定。
另一方面，正如以前提到的那样，现在的算法等问题本身什么都没有。四小龙的领导者主要是基于技术先发的窗口期占有优势，获得更多的资金和自己的背景补充。但是，如果去寻找接近企业级客户的市场需求，随时都有分散的可能性，横向领域的企业有急转弯的机会。
这一点已经反映在云计算市场上，不同行业的云灾害准备方案更为重要。明尼苏达大学的研究显示，在云服务器遭遇灾害的同时，没有灾害备份和完全恢复计划的云计算服务提供商中，最多60%的云服务提供商在2~3年后解散市场，至今为止品牌知名度高的企业也没有低概率出局的威胁。企业级市场不会比c末端市场更现实。
使用方便是使用方便，鸡肋是鸡肋，品牌有多响并不是说不行，但可以确认的是接近决定性。另一方面，输的是BAT。现在的CV四小龙相当于CV市场的土着BAT，面对BAT这样的残暴者来到某种程度上必须警告。
在基础算法的积累方面，BAT可能比商汤更无视，但自己有很多CV着陆场景。因此，BAT在计算机视觉技术落地方可能上限较低。但是，在下限方面，可能不如CV四小龙。
在互联网江湖(VIPIT1)团队中，BAT在互联网的前半部分建立新业务是毫不犹豫、慢慢使用的后半部分是长周期论证、长周期决策，新业务只能高涨。互联网上半年根据流量的逻辑，流量红利产生的项目大量出现。后半部分的多样化布局，有人知道蚂蚁腾讯的云服务。
在CV领域，BAT有可能横向固定在某个横向领域工作吗？答案很明显。而且BAT几乎没有下功夫理解。许多技术布局只为战略防御。主要是通过股票投资开展卡，例如蚂蚁已经投资了CV四小龙中的三家证明。
显然，对于计算机视觉领域的竞争，主要威胁商汤的忽视者是横向领域的公司。现在看起来遥遥领先的CV四小龙，但相比之下不能放心。在最后一部电影《少数派报告》中，所有犯罪场景都不会被先知预先展示给警察，通过先知的脑光盘识别犯罪现场的状况，以此为线索避免犯罪的现实再次发生，警察们提前制止犯罪。现实情况是，这种情况的应验技术一点也没有出现，唯一能做的就是在犯罪再次发生的第一时间慢慢构筑系统、行动、阻止犯罪，尽量增加危害，这也反映了现在安全领域的痛点。
CV企业改建的不仅是某个产业和某个领域，也是人们生活的许多基础设施。霸权技术是加强或新技术创新，取代传统和既定技术，以新产品和新经营方式解决问题，构建新市场。
在这个过程中，企业必须通过大的试行错误唤起和优化自己的功能，确认使用什么样的产品思考和项目思考，以同一产业的优先识别，寻找行业社会人的市场需求，逐渐占领市场，构教育人的技术完整想法。价值虚无主义被杀，简单的功能主义永生，计算机视觉的未来谁执着牛耳？拼写的是谁能加深铁环。
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