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计算机视觉及智能影像报告:未来五年规模超200亿美金

2019-02-27 10:51:43 来源:网易智能 作者:Forrester
资讯频道文章B

[摘要] 根据Forrester统计,全球在计算机视觉领域的投资持续增长,截止到2018年11月末投资较2017年增长113%,在过去的五年中复合增长率高达135%。

  近日,Forrester咨询公司对中国计算机视觉及智能影像市场进行了调查,访问了包括研究机构、科研院校、投资机构以及部分互联网企业,视频行业企业,针对以视频行业为代表的文娱产业中人工智能的应用趋势、面临的挑战进行了分析,并提出相应的战略建议。网易智能节选整理如下:

  近年来,在互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能呈现出飞跃式的进步,进入新的发展阶段。无论是企业还是政府在人工智能方面的关注和投入,都在不同层面推动着人工智能技术和应用的蓬勃发展。各种创新的AI应用逐步开始进入社会生活的各个场景。同时,我们也看到,新兴科技正在推动新一轮全球产业变革,而人工智能毫无疑问成为了释放产业变革潜能的重要力量。作为人工智能技术的重要分支,计算机视觉技术在算法、数据及算力的加持下,更是得到了飞速的发展,已经具备大规模应用的可行性。特别是在文娱产业得到了广泛应用的智能影像技术已经成为行业变革的核心驱动力,将进一步催生新应用、新产品、新产业、新业态、新模式的出现,推动智能影像产业生态的繁荣。

  调查结果摘要

  人工智能为影像分析技术带来变革。人工智能在影像行业的综合应用, 特别是通过对动态视觉内容的理解和重构,是计算机视觉技术及计算机动画技术的交叉和融合,给智能影像产业带来了充满想象力的广阔舞台和空间。

  智能影像技术为产业变革带来强劲动力。过去几年文娱产业经历了快速的发展,以内容制作方、视频平台方为代表行业参与者正面临着诸多的挑战,各方仍在行业变局中摸索前行,期望不断通过运用新兴技术和应用的创新提升自身的核心竞争力。智能影像技术在行业的应用日渐深入,成为新一轮行业变革的核心驱动力。

  把握数字化转型新契机,智能影像技术加速业务变革。智能影像技术不仅成为文娱产业商业价值变现的核心引擎,也在逐渐进入更多的内容原创领域,通过自动化影像加工、生产技术为产业升级提供动力。而且, 智能影像技术也通过全面赋能推动应用在教育、零售等更多领域落地, 成为行业价值创新的基石。

  深耕行业场景,聚焦价值创造,拓展行业生态。智能影像技术企业需要聚焦行业实践、商业价值闭环,以及开放性平台技术,推动智能影像行业的协同发展和生态的进一步繁荣。

  智能影像技术的发展历程

  2006年以来,随着深度学习技术的进展,人工智能再次获得了广泛关注。特别在图像领域,深度学习带来的突破性效果在很多领域已经超过人类水平,各种类型的神经网络不断涌现,伴随着计算力的提升以及海量数据的积累,人工智能为广阔的图像分析领域带来深刻变革。资本市场对与计算机视觉的热度空前高涨。根据Forrester统计,全球在计算机视觉领域的投资持续增长,截止到2018年11月末投资较2017年增长113%,在过去的五年中复合增长率高达135%,在本次访谈调研中了解到,未来五年内全球计算机视觉软件及服务市场规模将超过200亿美金。

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  影像相关的市场规模相当可观,人工智能技术的赋能将会催生更多商业场景,进一步推动整体市场繁荣。在众多细分领域中,智能影像生产技术直接从源头上提高了视频影像的生产能力。除了与影像源头密切相关的文娱产业,智能影像还将赋能广告营销、教育、游戏、零售乃至制造等相关行业。

  影像生产技术以计算机视觉 (Computer Vision) 与计算机图形学为基础。计算机视觉诞生于上世纪六十年代,是指能够赋予机器自然视觉能力的学科,关注图像的识别和分割。在初步兴起的二十年时间里,“识 别”领域进展有限,而分割领域取得了一定的进展。进入本世纪,随着互 联网的不断发展,图片的来源日趋丰富,各类图像数据库开始出现,标注数据进一步促进计算机视觉的发展。在深度学习广泛应用之前,视觉算法一般分为:特征感知、图像预处理、特征提取、特征筛选、推理与识别。手工设计特征需要对相关领域具有足够的积累和经验,对于提取的特征还需要进行大量调试工作。不同的特征对应的后端机器学习算法也有所不同。二者组合起来,通用性差而且需要投入大量工程性工作,进展缓慢且效果不佳,与人类水平有很大差距,迟迟难以大规模商用,对于图像之外的多模态感知识别更是困难重重。

  计算机图形学(Computer Graphics)是指在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据,它同样诞生于上世纪六十年代。自诞生之初开始即开始踊跃发展,分形理论、曲面造型技术、光栅图形学算法、光照模型、光线追踪算法、辐射度算法等技术手段陆续被提出。80年代中期,皮克斯使用SGI计算机创作了第一段完全用计算机生成的短片。1995 年首部计算机生成的动画影片《玩具总动员》全球上映,1996年最早的全三维游戏《雷神之锤》发售。一些事实标准的出现,如SGI公司开发的OpenGL开放式三维图形标准,微软公司的标准接口DirectX,Adobe公司的Postscript等,进一步加速了影像生产的产业化进程。但是,影像生产中大量人工仍然不可避免,具体到面向大众的个性化影像生产而言,重复性的人力劳动已经严重制约了产能,亟需智能化、自动化的影像生产技术推动产业的升级。

  智能影像生产技术的发展现状

  Forrester对人工智能技术进行分类研究时采用了Sense、Act、Think 的框架。类比来看,在感知(Sense)层面,人工智能技术为静态图片识别乃至多模态影像识别带来了突破;在思考(Think)层面,基于多模态识别结合商业需求可以形成深入的影像智能化理解。以感知、思考为基础,在行动(Act)层面,人工智能技术为自动化影像生产带来了强劲动力。为此,我们将智能影像生产技术分为两部分:影像智能化理解(Sense和Think) 和影像自动化生成(Act)。

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  传统的计算机视觉技术大量聚焦在特征生成和选择。端到端深度学习带来了自动特征学习能力,从而极大促进了计算机视觉的发展。深度学习所需的大量训练数据以及运算能力在当下也得到了良好的供应。对于“识别”这种人类无需思考即可在极短时间内作出判断的任务目前是人工智能最擅长的领域。从包括图像、语音、文字的多模态识别,人工智能对于影 像感知和理解能力不断提升,推动了智能影像产业的快速发展。

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  此外,各种神经网络的组合为静态图像识别提供了有力武器。凭借着AlexNet在ILSVRC竞赛的一战成名,卷积神经网络(CNN)因其良好的泛化能力以及优秀的实际效果已经替代了众多传统计算机视觉算法,成为当前图像识别领域的主流。在此基础上,ResNet、Inception、Xception、DenseNet、ShuffleNet等多种改良结构也不断涌现,推动了识别效果的进一步提高,在大规模人脸与人体识别、物体检测与追踪、3D视觉等领域都获得了广泛应用,已经达到了可以广泛实际落地的程度,甚至有的受访者表示这类任务的性能一定程度上已经达到饱和。

  图像、语音、文本等多模态识别进一步丰富了影像识别能力。深度学习不仅赋能了计算机视觉领域,还为语音识别、文本分析领域带来突破。循环神经网络(RNN)及其变种LSTM在这些领域取得令人瞩目的进展而成为主流。以此为基础,各种增强技术如双向LSTM、Attention model等也开始得以广泛应用。深度学习的理论基础在“去黑盒化”的道路上已经取得进展,各种技术的组合为也不断刷新着各类任务的效果新高。多模态识别已成为计算机视觉和AI 最令人激动的领域之一,现有感知能力甚至已经超出商业变现的步伐。寻找应用场景、促进技术落地的难度开始大于技术本身。

  影像语义理解增加了商业模式的可能性。通过视频结构化分析、目标检测跟踪、动作态势感知、人物识别以及情感分析等多模态感知技术,人类已经可以从动态影像中获取浅层信息。但是要做到商业模式变现,仍需进一步从语义的层面深入理解影像内容。在这一领域,需要有大量的行业积累,例如对综艺类视频节目中人物、物体等的识别标注,需要专业的经验,基于编剧、布景、拍摄等角度,对视频进行结构化建模进行分析和学习,把特征空间提升到语义空间。在此基础上对影像数据生成语义标签、业务分类乃至文字描述以供后续业务场景使用。常识的建立可以极大提升机器性能,既有经验与多种深度网络的融合将会形成企业差异化的竞争优势。

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[责任编辑:汪琴丽]

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