安防和金融备受图像识别公司“宠爱”

　　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。