导言：5月11日，有国内CV（计算机视觉）四小龙之称的云从科技拜访聚均科技，双方就未来在产业数字金融领域的技术合作展开了深入的交流。这标志着易融星空技术生态中，未来将有国内乃至国际领先的计算机视觉技术赋能，为易融星空产业资产数字化能力提供了全新的技术基础。究竟什么是CV行业？它的发展现状有哪些趋势？它对产业数字金融生态又能起到哪些作用？

“机眼”数倍牛过“人眼”

街角的摄像探头，银行的人脸识别，商店的刷脸支付，小说家们说，这个世界有无数双眼睛在看着你，判断着你是谁，保护着你或者他人的人身或者财产安全。

这背后实际上是CV（计算机视觉）技术正在发挥着作用。所谓CV（计算机视觉）是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。不同的是，CV已经能够实现比人眼更多的视觉识别功能，包括常见的深度、体积、质量、文字、图片，也包括人眼无法识别的温度、电磁波、各种毫米间的细微差异等。随着科技的发展，CV未来可以识别的范围和类型肯定将远超人眼。

更大的区别还在于识别之后的处理，人眼所传输的信息只能通过人脑来处理，而作为目前AI行业的一个细分领域，CV识别后的信息，则可以通过大数据和人工智能算法，与数据库进行快速比对和处理，处理信息的能力是人脑所无法比拟的。

因此，当前CV（计算机视觉）是整个AI行业分支中最热的投资行业。根据艾瑞咨询2019年发布的数据，中国AI企业研发投入中，目前排名前三的成熟子行业分别是CV（计算机视觉）、语音识别和自然语言处理三个领域。CV占中国AI企业全年研发投入总量的22.5%。

聚焦于C端场景的探索

CV（计算机视觉）所提供的信息采集、处理逻辑，被认为可广泛应用于各个行业的数字化转型过程。特别是目前CV技术已经能够在部分领域做到误差率低至亿分之一的精准水平。CV技术从业者在过去五年里探索了包括安防、金融、手机、医疗、物流仓储、零售、交通、汽车、文娱和广告在内的多个领域。

我们仅以CV行业四小龙头部企业的产品布局做一个分析，就可看出在场景方面的探索步伐。

在AI领域，旷视科技、依图科技、商汤科技和云从科技CV出身，在百团大战中脱颖而出，作为CV四小龙或AI四小龙为世人所知。四家企业在CV方面的一举一动成为关注的焦点，或可窥探行业未来发展。

CV四小龙里边，旷视科技成立最早，时间是2011年，着力于人脸识别研发。次年，依图科技出现，致力于构建机器视觉的未来。又过了两年，商汤科技冲入，专注于计算机视觉和深度学习原创技术。一年后，云从科技来了，定位于人脸识别技术研发及应用解决方案服务商。

遍地是黄金，遍地也是红海

理想很丰满，现实却很骨感。尽管CV企业看似在很多领域正在不断探索应用场景，但行业从业者苦恼的是，上述行业真正具备落地价值的并不多，更多的只是可有可无的锦上添花。短期内能真正落地商用，产生商业价值的高度集中在安防、金融两个领域，几乎变成了每一家CV企业必争的红海。

据产业权威媒体《C114》的不完全统计，除四小龙外，目前国内从事CV行业的各类企业超过百家，根据亿欧智库《中国人工智能商业落地研究报告》的数据，目前中国AI创业企业中，90%仍处于亏损状态，78%的企业扎堆聚焦于安防AI场景的争夺，但全国仅有27个较发达城市发布了明确的智慧城市安防AI建设方案，这些CV企业不仅要面临产业内的残酷竞争，还要与CV产业外，从事物联网、区块链等其它细分领域的企业共同竞争这个并不大的场景。

阿里人工智能研究机构iDST科学家华先胜认为，CV行业是一个典型的场景驱动技术创新的行业，唯有不断提出场景迭代的需求，机器视觉技术才能不断提升自身的功能。

当前从各个CV从业企业的资料来看，你会发现他们80%的技术应用是雷同的，缺乏自身的技术创新价值，这和缺乏有价值的场景有很大关系。事实上，还有许多传统场景没有人去开发，市场战略眼光的局限，导致了应用方向的局限，一定程度上也局限了技术发展的速度。未来的趋势是：谁先广泛抓取蓝海场景，谁就能突破重围，获得更多CV核心技术能力，成为新的行业王者。

布局B端，潜在的巨大蓝海

此次云从科技与聚均科技的交流过程中，也谈到CV企业在为传统金融机构提供机器视觉的相关服务，但当前的合作多限于C端领域，且多为安防功能在金融业的延伸使用，如人脸识别等。CV企业并没有真正深入到传统金融机构核心业务中，给予应有的技术赋能。

双方一致认为，CV技术在与易融星空这样的产业数字金融生态合作过程中，可以打开针对B端产业的金融服务的巨大蓝海。这是一片百万亿级体量的市场，核心围绕帮助金融机构实现企业资产的数字化、透明化和可控化的新课题。

CV技术与产业数字金融的结合，是一个合作共赢的结合。对产业金融服务而言，CV技术能够帮助显著丰富数据的获取来源，减少数据获取过程中人工参与和干预的环节，让数据更易获取、更客观、更少人工干预。

对于CV技术本身而言，产业数字金融服务的是产业，环境错综复杂，让CV技术从“识别人”，转向了“识别物”，这过程中会产生数百个、上千个识别的新场景、新课题，将在很短时间内提升CV技术自身的能力和落地应用的经验，同时与金融的结合亦可找到稳定的落地商用模式。

可以说，积极调整自身定位，重视对B端产业金融的技术赋能，加入产业数字金融的大生态中，充分发挥CV技术自身的特点，并探索与其他智慧科技的结合应用，这将是摆在CV从业企业面前一片非常广阔的蓝海，这也将成为CV企业与金融机构合作共赢的一个全新发展模式。

文章作者:  李万林（聚均科技综合管理中心）

图片编制:  曹蕾（聚量集团办公室）

版面编辑:  乔嘉男（聚量集团办公室）