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日期:2017-06-02瀏覽:824次
北京西莫羅人臉識別閘機(jī)的市場
現(xiàn)在任何一家公司基本上都要經(jīng)歷這五個階段,北京西莫羅是成立比較早,所以時間窗上相對來講會有一定優(yōu)勢,其他家現(xiàn)在是在紅色部分的區(qū)域范圍之內(nèi)。
我們再說從業(yè)務(wù)場景上,其實(shí)AI大家談的很多,但真正商業(yè)落地的時候,非常的廣泛,甚至有人向我們咨詢,他們養(yǎng)雞場養(yǎng)小雞,讓我們分析一下、識別一下小雞到底有沒有問題或者是有多少只,還有有做地稱的,讓我們把人臉識別也加進(jìn)去,還要在農(nóng)副產(chǎn)品市場我們要加上人臉識別,說怎么著。這些東西其實(shí)需求是非常泛泛,我們怎么甄別在這些需求當(dāng)中哪些是偽需求或者是哪些能夠真正形成商業(yè)落地、商業(yè)化的角度,我們大概總結(jié)為四個維度。
*,盤子足夠大,能夠支撐公司的長遠(yuǎn)發(fā)展。在這個領(lǐng)域中我不能說整個市場規(guī)模只有一億還是只有幾千萬,這個盤子本身就這么大還沒有算其他的競品和競爭對手,所以盤子必須得足夠大。
第二,數(shù)據(jù)回流。人工智能領(lǐng)域來講,一家偉大的公司基本上會有幾個前置條件,人工智能要用到深度學(xué)習(xí)這些技術(shù),技術(shù)維度我們不談了。二是因?yàn)槟闶浅掷m(xù)訓(xùn)練和持續(xù)迭代的過程,所以場景當(dāng)中數(shù)據(jù)回流為我所用的這個概念,一定是非常重要的,數(shù)據(jù)我這邊可以舉幾個例子,比如說之前沒太存在的一些公司,像外包和標(biāo)注公司,,現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)2016年、2015年以后標(biāo)注公司業(yè)務(wù)很火,因?yàn)槲覀兪且患覇为?dú)的人臉識別和人工智能公司,但是標(biāo)注公司可以服務(wù)所有的廠家,跟英偉達(dá)一樣,GPU給也能給,給騰訊也能給,給阿里也能給,所以標(biāo)注這部分?jǐn)?shù)據(jù)回流以及數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,其實(shí)是非常重要的。
第三是否是高頻的場景和高頻的使用,我們做人臉識別這個場景,如果你一年只發(fā)生過一次或者是好幾個月只發(fā)生一次,其實(shí)使用頻率是非常低的,也就意味著在這個場景和行業(yè)當(dāng)中并不是一個非常好的例子。我們之前有很多O2O的公司和APP,在選用場景的時候可能會有一點(diǎn)差別,所以導(dǎo)致后面的O2O的業(yè)務(wù)有些公司就青黃不接了。
第四是否可復(fù)制,在整個行業(yè)當(dāng)中我不可能按照項(xiàng)目的方式,在行業(yè)當(dāng)中我不可能按照項(xiàng)目的方式,做一個項(xiàng)目一個項(xiàng)目這么去做,一定是說做了一個項(xiàng)目或者是幾個項(xiàng)目之后,在整個的行業(yè)當(dāng)中到底能不能復(fù)制,能不能1+X的這種方式。
這里面也可以給大家看一下我們選擇性的安排和戰(zhàn)略選擇,這里面我們有三個行業(yè)。金融、安防和地產(chǎn)。我們把剛才所說的四個維度放在這兒,我們可以一個一個去看。