據美國《財富》中文網報道，每一波重大的科技浪潮襲來時，都會產生幾家非常有價值的科技公司，有的市值甚至會達到幾千億美元。不過在這股浪潮襲來之初，通常很難判斷誰才會成為“大贏家”。

只要你研究科技史就會發現，當這些技術浪潮襲來時，有兩類公司的價值和收入增長得最快：一類是生產底層系統和半導體硬件的公司，另一類是生產終端軟件或應用的公司。

比如在pc時代，最有價值和盈利最多的“大贏家”是制造半導體的英特爾和做垂直應用的微軟。到了移動時代，半導體和硬件端的大贏家是高通和arm，垂直應用端的大贏家則是google、facebook和uber等等，它們都有了幾千億美元的市值。其他幾次技術浪潮也各自催生出了自己的弄潮兒，比如網絡領域的博通和游戲領域的英偉達等等。

報道認為，現在，一股新的科技浪潮正在席卷世界，它就是機器學習和人工智能。它跟以往的技術浪潮大同小異，也會在半導體和終端用戶垂直應用領域里催生出一批新的“大贏家”。

這一新興技術既為科技巨頭的業務升級和拓展帶來轉機，也給了新創企業顛覆現有格局的機會。

產業機會一：計算機視覺將孵化出“大贏家”

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。marketsandmarkets 報告顯示：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。根據新思界產業研究中心發布的《2018-2022年中國計算機視覺市場可行性研究報告》顯示，2017年，我國計算機視覺市場規模達到80.2億元，同比增長166%，預計未來三年我國計算機視覺市場規模仍將保持高速增長的發展態勢。

計算機視覺是人工智能核心技術之一，其應用領域非常廣泛，包括安防、金融、駕駛、醫療等多個領域。我國計算機視覺技術處于國際先進水平，應用市場火熱發展。在我國計算機視覺市場中，政府、金融和互聯網是支出規模最大的三個領域，平安城市和人臉身份驗證是支出規模最大的兩個場景。

得益于市場的快速發展，計算機視覺成為中國人工智能公司最多的領域。2017年融資143億元，占人工智能企業融資總額23%。

資本的助推及市場廣闊的應用場景，讓如商湯、曠視、依圖、云從等公司進一步集中市場份額變成可能，四家公司市場合計占比達69.4%。互聯網巨頭如騰訊、百度、阿里、金山等亦在加緊布局，傳統安防設備廠商如海康、大華、易華錄等對計算機視覺技術進行大量投資及孵化。

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。

產業機會二：ai+影像場景將孵化出“大贏家”

像游戲領域的英偉達一樣，受益于中國年輕人已把視頻作為主要信息載體方式這一新模式帶來的周期經濟，智能影像這一垂類將孵化出“大贏家”。

數據進一步佐證這一現象的來臨：2017年朋友圈日發表視頻次數6800萬，較同期增長22%; 日語音發布次數60億次，較同期增長26%;音視頻日通話次數2.05億次，同比增長106%;2018年9月短視頻月度活躍用戶數達5.18億，滲透率46%;2018年中國長視頻用戶已增長到5.6億以上，滲透率約45%。

中國人這一以音視頻為主要信息載體的變遷，為人工智能應用場景打開無限想象空間，可以預見，ai+影像將迎來中國人工智能最重要的發展周期。

影像行業最主要的商業模式包括內容付費收入與廣告收入。2017年影視劇市場規模約為460億元，其中網劇市場約為258億元，傳統電視臺的電視劇市場約為198億元。而長遠來看，網絡端市場總規模可達700億元，電視端可達300億元，海外市場空間會在100-150億元之間，合計超過1100億。

以華誼兄弟、華策傳媒等幾家影視行業的平均營業成本占營業收入比約60%核算，影視劇企業每年在影像制造上將投入270億元。經相關人工智能專家預測，如果加載智能影像生產方面的技術，將直接降低影像生產成本約30%。

事實上，通過智能影像生產降低視頻內容生產成本的想法，已經成為現實。包括facebook、迪士尼、影譜科技等已經在技術儲備上完成準備，迎來下一階段的規模化應用。

facebook reality lab開發deepfake視頻ai系統，是一種基于人工智能的圖像合成技術，將現有圖像和視頻組合并疊加到源圖像或視頻上。

據techcrunch報道，影譜科技則創建一款新型的“從視頻中捕獲動作(mcvs)”的框架，可以實現不再需要預先進行動作捕捉合成的高度結構化數據，就可以讓機器直接模仿大量已存視頻片段來學習高難度技能，允許數據驅動的模仿以生成無監督學習。事實上，mcvs已成為實現智能影像生產技術大規模商業化的基礎。

據tc研究者稱，目前影譜科技mcvs已率先在原生視頻內容營銷領域大規模應用，幫助中國的在線視頻網站、電視臺實現了最佳的商業化變現路徑。下一步，還會用這種技術來理解及模仿視頻中出現的人類動作，以實現影像內容的自動化制作。

這一人工智能系統可以幫助播放器、視頻網站、電視臺、影像制作企業等理解社交網絡上每天誕生的數十億的圖像和視頻，并實現自動化內容再生。

對此，專家一致認為，中國視頻播放平臺在面臨內容的嚴格審查周期時期，使用該人工智能對視頻內容監督起到巨大推動作用，進一步降低內容生產企業的制造成本。

人工智能將幫助影像制造及分發企業改善現有業務流、降低營業成本、提高商業化程度上發揮巨大能效。除在影像自動生成外，在安防、ar/vr、動態識別、道路檢測、教育、機器人、醫療影像應用、自動駕駛等領域的應用也在崛起，未來發展潛力巨大。

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