極視角劉若水：計算機視覺(jué)的碎片化需求，還可以如何被滿(mǎn)足？

截至目前，極視角平臺已經(jīng)鏈接30萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，定制化開(kāi)發(fā)1200+算法，覆蓋100+行業(yè)。

立足計算機視覺(jué)賽道，它的場(chǎng)景需求有多“碎片化”呢？

比如一個(gè)工地，就可能存在反光衣識別、安全帽識別、工服識別（紅/黃）、安全帶識別、滅火器識別……面對這些零散需求，頭部方案供應商看不上，腰尾部供應商可以提供，但在精確度上或有降低。

如何在滿(mǎn)足需求的同時(shí)，也能夠做到高性?xún)r(jià)比，成為腰尾部項目迫切希望解決的問(wèn)題。

對此，一家名為“極視角”的AI公司選擇打出一套組合拳——算法商城+開(kāi)發(fā)者生態(tài)，且“野心”不僅僅是拿下腰尾部項目，還包括了終端客戶(hù)、集成商與行業(yè)解決方案商。

帶著(zhù)對這一模式的更多好奇，鎂客網(wǎng)有幸采訪(fǎng)了極視角聯(lián)合創(chuàng )始人兼副總裁劉若水，聽(tīng)她講述算法商城模式的故事。

圖 |極視角聯(lián)合創(chuàng )始人兼副總裁劉若水

算法廠(chǎng)商外，碎片化需求的另一個(gè)選擇

依據中研產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022年計算機視覺(jué)行業(yè)市場(chǎng)調研報告》，在中國計算機視覺(jué)市場(chǎng)中，安防影像以67.9%的占比位居市場(chǎng)第一，其次是廣告營(yíng)銷(xiāo)分析、泛金融身份認證（解決方案）、互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè )、泛金融認證（云服務(wù)、SDK等）、手機、創(chuàng )新領(lǐng)域，分別占比18.1%、4.0%、3.8%、3.7%、1.7%、0.9%。

但我們從前面工地場(chǎng)景的舉例也可以看到，即便是在市場(chǎng)占比最高的安防影像領(lǐng)域，也依舊存在著(zhù)諸多碎片化需求。

用劉若水的話(huà)來(lái)說(shuō)，針對某些場(chǎng)景的算法應用，大廠(chǎng)會(huì )用高薪聘請算法工程師、科學(xué)家開(kāi)發(fā)算法，每年可能投入2000萬(wàn)人力，但最終市場(chǎng)容量就1000萬(wàn)左右，準確率高但價(jià)格不低。再看中小算法廠(chǎng)商，他們價(jià)格不高，但是技術(shù)水平可能還處于上一代，算法質(zhì)量把控不佳。

“在2017年、2018年的時(shí)候，企業(yè)可能還會(huì )試一試，準確率高一點(diǎn)低一點(diǎn)可能無(wú)所謂，但經(jīng)過(guò)這兩年經(jīng)濟影響，大家都變得精打細算，好不容易批下來(lái)預算，肯定還是希望獲得很好的效果、能夠很好地滿(mǎn)足需求。”

可以說(shuō)，無(wú)法同時(shí)兼顧識別準確率與價(jià)格適宜的大廠(chǎng)和中小算法廠(chǎng)商于碎片化項目來(lái)說(shuō)，都不是很好的選擇。在這一點(diǎn)上，算法商城相當于提供了第三個(gè)選擇——一端連接算法開(kāi)發(fā)者，一端連接終端客戶(hù)、集成商與方案商，以“C to B”這類(lèi)開(kāi)發(fā)模式，充分調動(dòng)社會(huì )層面上的算法開(kāi)發(fā)者資源，免去終端客戶(hù)大海撈針般尋求算法的麻煩，也能夠讓后者以適宜的價(jià)格購買(mǎi)到一個(gè)足以滿(mǎn)足自身需求的算法。

此外，商城模式還能幫助一些集成商、方案商省去算法開(kāi)發(fā)的時(shí)間、人力成本投入，以一種更高性?xún)r(jià)比的方式打造行業(yè)解決方案，進(jìn)而更好地服務(wù)終端客戶(hù)。

事實(shí)上在最初的幾年，有許多方案商都選擇自建算法團隊的。“雖然算法只是一個(gè)模塊，但需要考慮到它如何與整套業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)，包括如何運行、如何與系統做連接，以及過(guò)程中如何實(shí)現高性?xún)r(jià)比的迭代優(yōu)化，這些工作具有很強的專(zhuān)業(yè)性，僅靠一個(gè)三五人的算法團隊是不太可能實(shí)現的。”劉若水表示，“好比我現在想吃西瓜，是直接買(mǎi)一個(gè)現切，還是從種子開(kāi)始種起呢？結果很顯然，后面大部分公司都拋棄了算法自研。”

30萬(wàn)開(kāi)發(fā)者、1200+算法、100+場(chǎng)景覆蓋……

截至目前，極視角的算法商城已經(jīng)鏈接30萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，主要是在校學(xué)生與在職算法工程師等群體，成熟算法超過(guò)1200個(gè)，覆蓋100+個(gè)行業(yè)。

以最初的“極市”平臺為起點(diǎn)，如今極視角旗下已經(jīng)拓展到4個(gè)平臺，分別是：

極市——AI算法開(kāi)發(fā)訓練平臺，面向算法開(kāi)發(fā)者提供一站式核心算法開(kāi)發(fā)工具，將算法開(kāi)發(fā)與工程化效率提升60%以上；

極星——AI算法推理部署平臺，幫助客戶(hù)快速部署AI模型、發(fā)布AI應用，跳過(guò)算法落地過(guò)程中復雜的工程技術(shù)問(wèn)題；

極棧——私有化AI中臺，提供算法全生命周期管理服務(wù)平臺，主要客戶(hù)群體是政企、高校、科研院所等；

極光——邊緣計算盒子，主要用于滿(mǎn)足更為碎片化的場(chǎng)景需求，省去部署網(wǎng)絡(luò )架構、系統架構的過(guò)程，做到算法的即插即用。

“最初，極市和極星是我們的底層基建產(chǎn)品，極棧和極光則是根據之后的客戶(hù)形態(tài)以及自身產(chǎn)品的一些能力所打造出來(lái)的應用產(chǎn)品。”

值得注意的是，由于開(kāi)發(fā)者生態(tài)的特殊模式，極視角迄今為止平臺上的算法基本上都是定制化開(kāi)發(fā)而來(lái)。對于此，劉若水也強調稱(chēng)：“我們能夠在行業(yè)內闖出一條路，能夠將算法商城搭建起來(lái)，很重要的一點(diǎn)就是我們能夠提供大量的定制化算法開(kāi)發(fā)，這也是我們能夠跟各大廠(chǎng)競爭的明顯優(yōu)勢。”

“標準化算法都是按照產(chǎn)品形態(tài)去打造，之后不斷地積累數據進(jìn)行優(yōu)化迭代，可能各家的標準化算法都差不了多少，而我們有大量的開(kāi)發(fā)者，且不存在排期問(wèn)題，永遠都能找到算法工程師進(jìn)行新任務(wù)的開(kāi)發(fā)。”

從客戶(hù)發(fā)布需求到開(kāi)發(fā)者接單，一直到后面的算法開(kāi)發(fā)、測試與最終交付，極視角打造了一個(gè)全生命周期的閉環(huán)環(huán)境。“在整個(gè)算法定制化開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，每個(gè)環(huán)節該怎樣壓縮到最短時(shí)間，以及怎樣優(yōu)化流程上的一系列問(wèn)題，我們豐富的經(jīng)驗能夠幫助實(shí)現最快的定制化算法開(kāi)發(fā)。”

劉若水稱(chēng)，目前極市平臺上定制化算法的開(kāi)發(fā)周期已經(jīng)縮減至6-8周，在一些極限情況下，甚至可以在2-4周時(shí)間內開(kāi)發(fā)出一個(gè)新的算法，“這個(gè)速度，基本上算是業(yè)內最快能夠去定制化算法的，甚至高于一些高校。”

已經(jīng)紅海的市場(chǎng)，即將迎來(lái)“價(jià)格戰”

成立至今，極視角也已經(jīng)快8歲了，過(guò)往也一直專(zhuān)注在計算機視覺(jué)賽道。對于往后的發(fā)展，劉若水表示暫時(shí)還是堅定當前的方向不動(dòng)搖。“在計算機視覺(jué)領(lǐng)域，我們的模式比較占優(yōu)，但在其它一些領(lǐng)域，這套模式就不一定非常適用了。”

她以ChatGPT為例，“不管是交互式對話(huà)，還是背后的自然語(yǔ)言理解，其實(shí)并不需要找很多的開(kāi)發(fā)者來(lái)運營(yíng)，直接一個(gè)大模型就可以解決所有問(wèn)題，而這一塊已經(jīng)有成熟公司在用成熟的方式運行。如果客戶(hù)需要的話(huà)，我們可以直接找尋這類(lèi)廠(chǎng)商進(jìn)行合作，就不必再投入這一塊的開(kāi)發(fā)工作了。”

可以看到，經(jīng)過(guò)這幾年的發(fā)展，曾經(jīng)被馬云拿在手上展示的計算機視覺(jué)技術(shù)，應用場(chǎng)景正從頭部公司下沉到越來(lái)越多的腰尾部企業(yè)，各類(lèi)應用也變得愈加成熟。

而與此同時(shí)，就在這個(gè)本就已經(jīng)被稱(chēng)作“紅海”的計算機視覺(jué)市場(chǎng)，新一輪“價(jià)格戰”已然在暗中拉開(kāi)帷幕。

就在今年，劉若水對鎂客網(wǎng)表示，一些B端企業(yè)客戶(hù)的預算變得非常緊張，“算法價(jià)格戰已經(jīng)在進(jìn)行了。”

“企業(yè)能否在價(jià)格戰中生存下來(lái)，取決于企業(yè)的技術(shù)水平、運營(yíng)效率以及商業(yè)模式是否能夠支撐。”劉若水表示。

在這一背景下，一些問(wèn)題仍待企業(yè)投入成本去解決和實(shí)現。

以數據標注為例，目前已經(jīng)有許多企業(yè)在嘗試利用AI做這部分工作，但在一些企業(yè)的招聘中，我們仍能夠看到“數據標注員”這一崗位需求。

“至少在計算機視覺(jué)領(lǐng)域，有多少智能，前面就有多少人工。”劉若水表示。“如何用小樣本去做更高精度的算法開(kāi)發(fā)，依舊是各家算法公司研究的問(wèn)題，就像ChatGPT一樣，是不是也存在這樣一種大模型，能夠去覆蓋很多場(chǎng)景。”

此外還有算法工程師的高空缺、高成本問(wèn)題。

去年脈脈曾發(fā)布一份《2022人工智能頂尖人才數據圖鑒》，結果顯示算法相關(guān)崗位招聘難度最大、熱度最高，在最難招TOP10中占據7席。其中視覺(jué)算法工程師的供需比低到0.08，這意味著(zhù)平均12.5家企業(yè)爭奪1個(gè)人才。

“這部分人才其實(shí)并沒(méi)有看起來(lái)的那么‘卷’，事實(shí)上優(yōu)秀的算法工程師遠沒(méi)有能夠滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)需求的數量。”人員不足，繼而帶來(lái)的就是“人才成本高”的問(wèn)題，緊接著(zhù)這部分成本也累計到算法開(kāi)發(fā)成本，最后使得客戶(hù)的算法使用成本增加。

“每個(gè)行業(yè)都需要考慮投入產(chǎn)出比的問(wèn)題，這些都是要去解決的。”對于接下來(lái)的價(jià)格戰而言，這并不是一個(gè)有利的現象。

最后

可以注意到，在成立以來(lái)的8年里，極視角保持著(zhù)每年一輪融資的穩定節奏，且除了天使輪之外，之后的每一輪融資都偏向于戰略資源的引入，優(yōu)秀的產(chǎn)業(yè)和資本為其開(kāi)放了許多優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景，這也是極視角能夠積累100+場(chǎng)景、1200+算法的重要原因之一。

在這樣的融資節奏下，劉若水也向鎂客網(wǎng)透露，新一輪的融資已經(jīng)在進(jìn)行中，當前正在與資方進(jìn)行溝通。

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