圖像識別落地B端應用，商業(yè)化的“繡球”先拋給了哪些行業(yè)？

隨著(zhù)技術(shù)進(jìn)入成熟期，在最容易實(shí)現落地的B端市場(chǎng)，圖像識別正逐漸擴大自己的市場(chǎng)。

近日，美國權威雜志《MIT科技評論》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技術(shù)，其中屬于A(yíng)I范疇有三項技術(shù)，分別是強化學(xué)習、自動(dòng)駕駛貨車(chē)和刷臉支付。

其中，值得我們注意的是，雖然同屬于2017年的突破性技術(shù)，但在距離進(jìn)入成熟期的時(shí)間上，相對于強化學(xué)習和自動(dòng)駕駛貨車(chē)的還需要1-2年和5-10年時(shí)間，刷臉支付技術(shù)現在就已經(jīng)進(jìn)入了這一階段。

根據平安證券發(fā)布的《通信行業(yè)人工智能圖像識別專(zhuān)題報告》顯示，到2020年，作為圖像識別的重要分支之一，人臉識別的市場(chǎng)將從2015年的9億美元增長(cháng)到24億美元，由此延伸，我們便可知悉未來(lái)圖像識別的市場(chǎng)前景之誘人。伴隨著(zhù)技術(shù)進(jìn)入成熟期，我們也看到了圖像識別在行業(yè)應用上的拓寬，尤其是更容易落地的B端市場(chǎng)。

安防監控

在安防監控上，除了字面意思所指的安防和監控，還包括日常上班的刷臉打卡、火車(chē)站的人臉識別過(guò)安檢以及銀行等金融機構的人臉識別驗證等等，從廣義上來(lái)講，這些應用都屬于安防監控的范疇。

在安防監控領(lǐng)域，圖像識別公司格林深瞳應該算是業(yè)界翹楚了，受到了業(yè)界的認可，其次有剛剛獲得億元融資、與多家機構搭建了合作關(guān)系的深醒科技等等。單從未來(lái)的市場(chǎng)前景來(lái)看，安防監控領(lǐng)域的潛力還是非常大的，僅僅是公安和智能家居兩個(gè)市場(chǎng)，其容量大小就不能令人小覷。

與此同時(shí)，在安防監控領(lǐng)域，圖像識別也面臨著(zhù)不小的挑戰，主要問(wèn)題是數據庫的不夠豐富，唯有背靠更為全面和豐富的數據庫，圖像識別的準確率才會(huì )進(jìn)一步得到提升，并在實(shí)際應用中，也能夠提供更為精確的服務(wù)，最典型的案例就是公安部進(jìn)行的嫌疑人圖像的對比等等。

醫療

以患者所拍的片子為依據，進(jìn)而識別并找出其中的病灶，或是識別化驗單以錄入系統等即圖像識別在醫療領(lǐng)域所干的事情。而若有可能，依靠背后的大數據，圖像識別甚至可以找出未來(lái)可能發(fā)生病變的細胞等等。

目前，利用圖像識別技術(shù)來(lái)布局自己智能醫療市場(chǎng)的團隊不在少數，像斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)了一個(gè)圖像識別深度學(xué)習算法，根據皮膚癌識別的測試結果，其綜合準確率達到了91%，而在青光眼的早期診斷上，IBM認知平臺Watson也將準確率提到了95%左右。與此相對的，在數量上，國內在研究圖像識別+醫療的團隊或許沒(méi)有那么多，但也有了相應的成果出來(lái)，像打造了智慧醫療智能影像平臺的依圖科技，以及從事醫療影像智能分析的醫渡云、匯醫慧影等公司。

與安防監控類(lèi)似，在醫療領(lǐng)域的行業(yè)應用上，圖像識別面臨的難題也是數據的不全面，畢竟醫療是一個(gè)極其講究準確性的行業(yè)，不能容忍一絲一毫的誤差。而在準確性的提高上，圖像識別則依賴(lài)于大量數據對算法的訓練，由此，雖然當前圖像識別的準確率趨向接近于完美，但依然還是一個(gè)助手般的存在。

結語(yǔ)

相對于C端市場(chǎng)的難以打開(kāi)，圖像識別在B端市場(chǎng)的活躍度是相當之高，除了以上提及的安防監控、醫療等，鑒黃之類(lèi)的工作對其而言也是家常便飯。此外，在B端行業(yè)應用之中，利用無(wú)人機、機器人、自動(dòng)駕駛/無(wú)人駕駛汽車(chē)等人工智能硬件設備，作為它們的“眼睛”，圖像識別更是間接地開(kāi)拓出了更多的應用領(lǐng)域，像無(wú)人機送快遞、機器人陪護、自動(dòng)駕駛/無(wú)人駕駛汽車(chē)行駛途中等場(chǎng)景中，無(wú)一不透露著(zhù)圖像識別的身影。

不過(guò)，技術(shù)進(jìn)入了成熟期，并不意味著(zhù)技術(shù)已經(jīng)完美。依據各個(gè)不同的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，其系統中的算法也需要進(jìn)行針對性的開(kāi)發(fā)和訓練，從而為技術(shù)在行業(yè)的成熟增添了一個(gè)難度，要知道，在某些行業(yè)中，鑒于某些因素，數據的獲得并沒(méi)有那么的容易。此外，如同語(yǔ)音識別中的降噪，如何降低周邊環(huán)境因素、或是人為破壞所帶來(lái)的影響，這些對于圖像識別準確性的保證也是一個(gè)挑戰。

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