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CV/AI创业前景一点看法

作者:cvchina | 分类:CV创投 | 标签:

 

2012年左右接触的计算机视觉,更多的出于兴趣,其实对行业并不了解。2014年时自然也知道一些有名的创业公司以及他们真正做的事,包括人脸识别利用深度学习的方法终于有了大突破,刚看到这篇文章,也才真正意识到深度学习影响之广,让CV界很多问题的正确率都提升了一个层次。所以也才冒出这么多创业团队,认为改变世界的时机已到。其中不乏学术界的各路大神。但是也还是认为市场需求才是第一位的,学术上效果再好,但是离大规模实际应用还是有很大距离。更多可能是找一些细分领域的市场去攻关研究。而学术性太强的团队,可能不会太重视工程界的人才,所以学霸开的公司虽然很光鲜亮丽,最后却不一定能赚到钱。也许被收购是他们目前比较好的出路,像google\facebook等就收购了大大小小很多家公司,当然更多是为了把里面的大牛挖过去帮他们干活。光靠做技术的话,恐怕只有第一名才可以存活。比如人脸识别有很多家公司,靠一些小业务当然大概也能活下去,但要撑起一家大体量的公司是不现实的。这里说的第一名,不是指在LFW这些数据集上的测评,而是这个公司整体实力,尤其是业务能力和工程能力,以及找到足够大的市场。

传统的算法当数据集越来越大时,性能基本就趋向于饱和,而DL却随着数据集的增大,性能会不断上升,所以吸引大家去追求更好的结果。但就是这个更好的结果,看似的一步之遥,却可能会花费很多年。CNN提出来也有十几年了,但只有最近几年,DL才如此之火。2011年左右做DL的就那么些人,很多还没毕业,所以全世界都在抢这些人才。但实际上,也许正是因为DL是个新领域,所以容易出新的东西,到这几年往后,恐怕做DL的人会越来越多。现在CV的学生是沾了DL的光,很好找工作,往年却都是往软件、后台开发转才能找到好工作(这一点倒是我之前没意识到的,也对,工业上的视觉检测,和学术界的CV差的太远,真正能大规模自动化应用的,还是比较成熟的技术,学术界不想再研究的东西)。那么过几年,做DL的学生可能也要转型了,谁知道了。

         CV看起来很美好,新的数据和计算能力给了掀起浪花的机遇,但是浪花始终是浪花,能翻成惊涛骇浪吗?恐怕很多年前就认为前景美好,最终却难以实用。当然技术始终在进步,也许光用视觉不行,还需要和其他传感器结合,并且应该已经可以在有些领域有应用了,比如现在同样很火的AR领域,或者mobileye。


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