计算机视觉应用遍地开花 “护城河”如何建立？

　　打造技术壁垒

　　而这也导致了视觉公司难以建立壁垒的问题。并非技术不高，而是在高水准上实力相近。

　　“头部企业同质化，算法大家都差不多，最重要的还是场景迅速落地，实验室和应用之间有差距。”孙庆凯坦言道，“生存是比较艰难，也有可能有厂商死掉。”

　　陈怡然向记者表示：“最后肯定会有公司生存下去，但是，头部公司是否都能生存到最后现在还很难说。对于后来者而言，需要看在细分市场上的强大程度。其实这些公司技术同质化很严重，在（AI）硬件领域也是如此，没有不知道的秘密，只是大家资源不一样。”

　　能否商业落地是这些公司面临的考验之一。优点科技创始人刘江峰此前接受记者采访时就谈道，不能落地的话最终也会活不下去，有的人工智能公司估值已经达到了几十亿，但是一年的营业额就几千万，支撑不起这么高的价值。

　　王煜全则告诉记者：“落地的核心是壁垒。IT大企业用自己的芯片构建云计算的平台，然后开放给所有人，这就意味着其他公司和商汤科技的能力不会差太多。这就很危险，对于谷歌等公司来说，希望你没有经过训练就能够调用我这个复杂的功能，未来可能一个接口就可以调用图像识别的能力。”

　　同时，一些需要用到识别技术的公司自身也在组建团队，一旦拥有自己的算法，就不会再从人工智能公司高价购买产品。

　　另一方面，在激烈竞争中，通过开源的计算框架和算法，小公司也能觅得出口，比如专攻人工智能货架、和图书馆合作智能找书等图像识别的应用。可以看到，各式各样的行业确实需要大数据分析，需要所谓的人工智能的引入，但是这项技术的应用已经进入了一种标准商品的状态，即To B业务似乎已逐渐成为了一种标准品。

　　换言之，将来图像识别的技术可能不再具备这种高科技的高溢价的产品属性，当然它的溢价一定存在，但是已经在普通应用领域上面已经是可以在像做项目一样，招投标、做销售，进入了一种以业务为导向的，以销售为导向的一种业务形态。

　　不过，除了做项目之外，独角兽们也在加紧做一些算法的调优、研究计算框架和底层的一些技术理论。以商汤科技为代表，它正在建立深度学习的平台化能力，商汤科技联合创始人杨帆此前也表示，商汤的策略是“1+1+X”，其中，两个“1”分别代表研发和技术产业化，X代表“赋能百业合作伙伴”。

　　目前，国内的人工智能在软件领域、数据资源上都有优势，但是也期待有更有影响力的计算框架，让更多开发者参与其中。视觉公司们在应用层面上获得营收之外，如何在基础研究上进一步突破，建立更强大的壁垒，仍将是考验。