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雷鋒網 AI科技評論按：像素的世界已經延伸到圖像之外，雖然視頻對于機器學習研究人員來說一直都是個挑戰，但現在的技術能夠使得從視頻中提取信息變得跟從圖像中提取信息一樣簡單。人工智能這個新興“工具”的出現，為人類加速前往高度智慧化形態提供能量，重構著整個視頻行業的結構和協作方式。
下面這份分析報告由Video++提供，并在AI研習社作以分享。這份報告并非針對人工智能領域全局觀，而是解構視頻行業，圍繞國內視頻內容識別這一垂直領域的創業公司展開討論，從市場、產品、技術、商業模式、人才等多個維度出發，淺析人工智能技術在視頻中的發展方向。
分享人：孫兆民，Video++ CTO。歷任上市公司 YeahMobiCTO，前新媒體管家 CTO，原百度鳳巢資深研發，專注大數據精準營銷系統、廣告投放系統等專業領域。
雷鋒網整理分享內容如下：
當前基于大數據、云存儲為代表的技術革命爆發，加上運算速度的大幅提升、算法瓶頸的突破以及相關政策法規的推進，人工智能在近幾年出現了突飛猛進的發展，特別是在智能醫療、無人駕駛、智能安防和文娛社交等領域。
從成熟度曲線來看，計算機視覺在人工智能領域已經有了很充足的發展，僅次于語言計算。
而從計算機視覺領域本身來看，傳統機器學習的算法需要大量的經驗，需要研究的人員對這個領域和數據特別了解才行。而現在由于深度學習的應用，效果得到了極大的改觀，并出現了一系列針對不同細分領域的算法，例如人臉識別方面有DeepID算法、物體檢測方面有Region CNN算法、Faster R-CNN方法等。
視頻內容識別技術在整個行業中是比較難的，門檻比較高，所以在這個領域做得比較好的公司并不多，目前國內大概有24家，分別涉及到廣告營銷、游戲、企業服務、醫療健康、金融、娛樂、電子商務等領域。
在融資方面我們可以看到兩個特點：第一、大多數企業正處在A輪融資階段，這說明大多數企業都還處于剛起步階段；第二、專注做文娛的公式占差不多一半左右，這主要是因為目前短視頻播放量增長迅猛，搜索視頻內容、審查、歸類等是許多媒體公司和平臺公司必做的功課，可以極大的降低人力成本。
雷鋒網注——此次分享的視頻回放可以戳這里：第19期 · 分享回顧 | 人工智能行業報告：視頻內容識別行業分析
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