软硬件一体化渐成趋势，视觉产业市场的“新蓝海”在哪里？

智能时代，“计算机视觉+普通相机”已经不能满足需求，作为“硬件主体”的相机是时候升级了。

包括计算机视觉、智能语音等在内，人工智能的分支有很多，其中的“C位”也是变化多样。

不过落实到市场，人们最终更为关心的依旧是什么技术拥有最多市场，且变现更快？针对这个问题，视觉人工智能技术必然首当其冲。

AI领域占比34.9%、行业收入排名第一，“视觉”产业市场可期

最近一段时间，关于“AI换脸”的争论依然没有停歇，作为其中“主角”的视觉人工智能技术也是备受争议。不可否认，这一应用背后数据隐私的安全问题不容忽视，但从另一方面，人们还能看到视觉人工智能技术的落地之“容易”。

清华大学曾有数据显示，在技术层面，视觉人工智能的应用在整个AI应用领域中的占比已经达到了34.9%，成为各行业发展的重要支撑之一。

截至目前，视觉人工智能技术已经在多个领域实现了落地，以安防为例，在政府对“智能安防”、“智慧城市”的大力推动下，道路监控、小区/学校安全监控、各类门禁等皆成为了视觉人工智能技术的落地场景。

中国信通院有数据统计，视觉人工智能技术在2017年凭借80亿元的收入排名AI的行业第一，时至今日，当初的数据也已经发生了变化。2018年，视觉人工智能的市场规模已经突破了100亿元，预计今年的规模将进一步扩大至300亿元，另有数据预计，这一市场的年均复合增长率将达到125.5%，预计2020年的市场规模将达780亿元。

根据不同的统计标准和衡量维度，各调查机构的数据肯定是有所不同的，但无一例外的是，视觉人工智能市场还在继续快速增长，市场前景可期。

除了各调查机构的数据预期，依据资本流向也可看出某个特定市场的被看好。比如视觉人工智能，这一产业在2017年获得了超过230亿元的融资，在中国人工智能领域的投资当中占比超过三分之一，被称为人工智能领域“最吸金”的产业。在被称为“资本寒冬”的2018年，这一金额非但没有降低，更是高出近30亿元，达到了260亿元，可见这一市场的“吸金”程度。

到了2019年，视觉人工智能的产业热度依旧没有下降：应用方面，视觉人工智能继续在安防、智能制造、娱乐、营销等多个应用场景中落地开花；融资方面，近乎每周都有相关企业获得资本青睐，就在日前，双目立体视觉技术提供商小觅智能在Pre-B轮融资中获得由江苏民营投资控股有限公司投资的数千万元。

视觉人工智能的本质：让机器“看得清”、“看的准”

市场层面，视觉人工智能的前景是无疑是可以期待的。为什么这一技术能够拥有这么大的产业规模？因为客户有需求。

以智能机器人为例，这一AI时代下的产物需要能够面向人类提供智能服务，譬如餐厅里的服务机器人需要做到端茶送水、工厂里的工业机器人需要能够将产品精准拼接等等。在智能时代，机器人已经不再是过往孩童拿在手上把玩的玩具，而是一个功能性自动化工具。

面对来自市场的需求，为了提供更好的自然人机交互体验和智能服务，眼睛、耳朵、嘴巴已经成为当下机器人的标准配置。

数据统计，2019年全球机器人市场规模预计将达到294.1亿美元，由此来进行推断，机器人对于“视觉”的需求可想而知。

了解到市场有需求之后，新的问题又来了：市场对于“视觉”的需求究竟是什么？总结下来，无非是看得见、看得清、看得准三点。这其中，“看得见”是最简单的，一个最为普通的摄像头就可以做到，而“看得清”和“看得准”就没那么简单了，要求机器能够做到精准识别和避障。

在这件事情的实施上，仅仅依赖“计算机视觉+普通相机”是不可行的，其中作为硬件且不可缺少的相机是时候进行升级了。针对这一点，业内的主流偏好是“深度相机”，具体解决方案包括结构光、TOF、双目等等，在最终的效果上各有优劣。

细细来看，TOF和结构光都属于主动光，易受可见光和物体表面干扰，更适用于室内和短距离的应用场景，而纯双目适用于室内外，测量范围更大，但不适用于无纹理物体和全黑环境中物体的识别。基于此，一些公司选择将不同的解决方案相结合，实现效果的叠加。

这其中，双目结构光这一组合被更多的公司看好。基于这一组合，机器可以做到无障碍识别室内白墙等无纹理物体，同时适用于室内外和黑暗场景。不过这一组合方案并不是完美的，比如识别精度还不够高，对于这个问题，各家也有自己不同的解决方案。

这方面，小觅智能的做法是在双目结构光这一组合中加入惯性导航，后者可以为既有VSLAM的应用提供精动的云端互补数据，在效果上相比其他方案拥有更高精度和高鲁棒性，让机器看得清、看的准，实现精准定位与导航。

当能够看得见、看得清、看的准之后，机器就具备了基本的“视觉”感知能力，做到定位导航和三维避障，从而实现自主移动和环境感知等功能。

如何商业化落地，一道不得不解答的问题

可以看到，从去年到今年，“商业化落地”就成为了一道摆在AI创企面前，且不得不做出解答的题目。至于最终的答案如何判定？这个还得交给市场。

就目前而言，虽然视觉人工智能领域内涌现的独角兽企业越来越多，也不乏新入玩家，但当谈及商用化落地，即使是独角兽，也不一定能给出一个很好的解决方案。

究竟什么样的产品才能够更快被用户接受，并在市场实现落地？从镁客网过往的采访来看，企业的回答是多种多样的，但绕来绕去终究逃不过三点：高性价比、高效、服务完备。

就“视觉”而言，算法平台的收费大同小异，彼此之间的落差并不是太大，客户最大的支出在于“硬件”这一块。众所周知，相比于激光雷达等，基于相机的视觉导航在成本和计算方式上拥有显著优势。基于双目、结构光等技术，相机不仅仅能够实现视觉定位导航，还能做深度识别与跟踪等等，做到以低成本实现高效用。

与此同时，依据近一两年的市场局势来看，“软硬件一体化”或“软硬件结合”正在成为视觉人工智能的一种新的趋势。过往，视觉人工智能企业更多的是提供软件平台层的服务，让客户通过调用API接口等方式实现人脸识别、精准定位等等。发展到现在，这种仅仅基于软件平台的服务模式正在潜移默化的发生变化，一些以往提供这一类服务的公司渐渐地开始涉足硬件产业，研发并提供相机等终端硬件产品，

这一前提下，诸如小觅智能这些早早涉足软硬件一体化的公司逐渐开始尝到甜头。眼下，小觅智能已有超过5款双目标准模组产品在市场上销售，包括小觅双目摄像头标准版、小觅双目摄像头标准彩色版、小觅双目摄像头深度版、小觅双目摄像头深度Mobile版等。落地上，包括服务机器人、扫地机器人、安防机器人、无人车、无人机和辅助驾驶ADAS在内都能够成为小觅智能产品的应用场景。

不过需要注意的是，产品质量把控一直是硬件产品研发商最为需要关注的问题之一。硬件产品产业链覆盖了多个产业圈，若企业想要在产品成效、质量上实现更好地把控，所能做的就是尽可能的让自身覆盖产业上中下游。

围绕这个问题，小觅智能也是类似考量。目前，他们已经打通“芯片+模组+硬件+产品”的完整产业链，包括在FPGA上实现的双目深度计算、以双目为核心的三维视觉模组、VIO视觉里程计、VSLAM视觉定位导航、3D避障、行业解决方案等。这意味着，小觅智能已经能够从根源处开始着手，把控产品的关键流程。

眼下，在商用服务机器人、物流移动机器人、扫地机器人、体积测量等领域，小觅智能已经与一些头部企业相继签订了合作协议。就目前而言，机器人等多个领域对于“视觉”都有着极大的需求，小觅智能能不能拿下更多市场，依照目前的产品和客户矩阵，值得期待。

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