7月9日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的CCF-GAIR 2017全球人工智能与机器人峰会进入了第三天。在CV+专场，图麟科技CEO魏京京为大会带来了题为《计算机视觉的产业化路径》的分享。
魏京京表示，他们考虑较多的是CV技术怎么到实际商业场景中变现，经过不断的实践和试错，他们也在不断的积累经验。以下是他主要带来的内容。
图麟的技术涵盖四方面：人脸识别、图像识别、图像/视频搜索、工业机器视觉。在安防、互联网金融、银行、证券、营销、工业制造、互联网教育、电商等等都有场景落地的产品。
真正要做视觉产业化，需要围绕这四个要素：算法、数据、场景落地、解决行业的痛点。
对于很小的创业公司，最直接的就是解决客户的问题，计算机视觉是高技术壁垒的行业，对客户来讲是好处也是坏处。应用到场景里面的过程是复杂的事情，跟客户讲技术能解决什么问题意义不太大，最主要是形成一系列解决方案，为客户解决痛点问题，他才会买单，才会做这件事。
行业痛点如下：
第一是要么提高效率，通过设计在已有业务流程上把效率提高；
第二是替代人力，比如说把安防中很多需要人做的事情从视觉解决它；
第三是复杂问题简单化，一开始的点到最后解决问题时变得非常复杂，这时候要能够简单的解决；
第四是要可标准化，比如人脸是非常标准化的东西，在图像识别或者工业领域，这个产品怎么在全行业里面可标准化，对于做产品设计和产品定位是非常关键的；
第五是空间够大，创业公司不是解决单一用户痛点或者某一类用户痛点，一定要有一类产品来支撑产品后续的发展。
对于算法的探索
算法本身，我们一开始的点在图像和视频搜索，其实计算机视觉包含了算法的综合性的东西，不是单一算法解决的，把视频里面的某些算法综合在一起才能真正把视频的痛点解决。这里面包含图像检索，包括光学的东西，还有物体检测、运动跟踪、嵌入式等等。
这些基本功修炼到位以后，在客户痛点切入进行产品设计的时候才能完美的解决问题。我们就是非常直接的例子，从单点技术慢慢积累到希望能往更大、更多的方向，朝为客户提供一整套解决方案的路上来走。
需要不断跟客户讨论，试错
传统的客户不知道视觉能解决什么问题，我们需要跟客户讨论、试错，才能把这个整合出来。
第一，做视觉技术一定要主动和客户去讨论。你要了解客户目前的业务逻辑是什么样子，大概知道自己能帮客户做到什么，引导客户往更深层次痛点去走。
第二，主动挖掘完，跟客户讨论完以后，我们才能真正确定这个真实痛点在哪里。
第三，实际技术的研究。痛点确定了技术是什么样子，能不能做出解决问题的东西，这就是算法的整合和产品的设计，以及已有业务流程的梳理。
第四，产品形态。这个产品定位要相对比较好，客户愿意接受。
第五，商业模式，即怎么从客户那里收到钱。产品提供给客户之后，可以稳定的收到钱。
我们在保险、营销方面都有一些经验的积累，一开始只是切入客户的一个点，把这个点落地以后，客户愿意跟你讨论其他业务的点，可以很好的获取他的信任。
如何进行数据积累
对于大部分创业公司来说，没有很好的数据积累，只是有技术的储备。怎么拿到数据，并且达到想要的效果？这个过程分好几个阶段。
第一个阶段，你需要跟客户慢慢接触，让客户隐约感觉到你的技术对他有用，这时候客户才愿意把数据拿出来，这是赢取客户的初步信任。
第二阶段是他愿意提供这个领域的数据，这些数据拿过来后，可以把商业的东西整合，达到商业出售的目的。这时候你可以主动积累你的数据。这是商业落地、数据在过程中良性循环积累的过程。
第三阶段，这个时候数据和商业模式形成完美的闭环，这时候你的壁垒会非常大。
最后一个壁垒一定不只是产品的壁垒或者商业模式的壁垒，是商业+数据+技术，这三点结合才能形成很好的技术壁垒。
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本文作者：思颖
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