人工智能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能作為新的戰略發展方向。

但是人工智能的發展最終都要完成落地才能飛得更高，走得更堅實。

智能影像作為人工智能目前最為實際和可行的落地方向，如果真如所愿，那么它將成為人工智能下一個爆發點。

令人可喜的是，我國在人工智能領域，每個階段都走在世界前端，特別在智能影像中，作為前行者在不斷探索，利用人工智能等新興技術的快速發展，彎道超車并不是遙遠的夢。

1、智能影像是人工智能商業化落地的方向

目前人工智能主要落地在安防、醫療、自動駕駛和文娛。而這幾大領域全都與影像端有關。

？ 安防需要借助視頻結構化、人臉識別、車輛識別等AI技術，對視頻內容進行分析處理；

？ 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，而實現的第一步是通過影像端感知周圍環境，從而做出反應；

？ 文娛領域面臨著視頻行業井噴式發展的趨勢，急需AI等新技術提升視頻營銷效果，增強視頻商業化能力。

2、計算機視覺成為智能視覺發力關鍵點

作為人工智能三大領域之一的計算機視覺應用市場規模持續擴大。2017 年基于人工智能的計算機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，計算機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＋視頻識別技術構筑的智能影像生產方案助推廣電系統 AI 升級，這是一個很特別的計算機視覺公司。

基于多年廣電及在線視頻服務經驗，創建一款或多款新型大文娛行業解決方案，以應對數百萬的視頻圖像處理，關鍵幀提取，進行自動結構化，為下游任務如視頻搜索、原生視頻內容營銷、視頻內容創作、視頻人臉識別、游戲生產等提供大量數字化資源。

3、智能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于客觀資料，信息標準化的程度較好，早在人工智能技術出現之前，人們已經嘗試通過各種方式提高影像診斷效率。

其中以CAD（計算機輔助決策系統）應用最為廣泛，它通過專家提取特征，制定分類規則，建立各種復雜嚴密的數學模型，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識別非常有限的影像表現，無法自主學習和優化。

基于深度學習的人工智能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，從底層提取特征，能夠實現對更加多樣化的影像表現識別并不斷自動優化。

基于人工智能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、中國智能影像有天生的生產土壤

中國已成為全球人工智能重要創新地和強勁發展引擎，尤其值得一提的是，視頻的飛速發展為智能影像生產技術應用提供了成長的土壤，一鍵式智能化、批量式智能影像生產成為近期市場亮點和人工智能應用的重要方向。智能影像生產實現的是整個行業萬倍以上生產效率的提升。

智能影像生產是利用人工智能、計算機視覺、視頻結構化、深度學習、智能計算等技術融合創新并應用于影像生產中，打造AI影像場景商業化服務平臺，為產制源頭至渠道播出的視頻產業鏈各環節帶來增值收益，深度挖掘視頻媒體增量價值。

中國已成為全球AI領域發展最快的國家之一，在國內互聯網發展迅速、國家政策大力支持人工智能、人工智能市場前景廣闊的三重驅動力下，人工智能在各垂直領域的應用已經全面綻放。

5、風口上的未來思考

人工智能正處風口，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后依然笑看江湖。

在國內，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，最后大部分都是陪跑。

站在人工智能的風口，贏者通吃的局面還沒有形成，而如何抓住機遇，跟上節奏，考量著每一個AI從業者的眼光和胸懷。