本文主要是介绍计算机视觉逼近赛点，高估值AI公司的焦虑与未来，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
指纹解锁、刷脸识别、自动翻译多国语言、机器人诊断看病……我们可以深刻感受到，人工智能在改变我们的生活方式和认知。
人工智能市场蓬勃发展，作为人工智能三大领域之一的计算机视觉应用市场规模也持续扩大。根据新思界产业研究中心发布的《2018-2022年中国计算机视觉市场可行性研究报告》显示，2017年，我国计算机视觉市场规模达到80.2亿元，同比增长166%，预计未来三年我国计算机视觉市场规模仍将保持高速增长的态势。
赛道火热，呈现四超多强的态势
目前计算机视觉已经融入到各个领域，如工业、商业、广告，甚至应用于学术探讨方面，并且成为各行业发展的重要支撑。整个计算机视觉赛道上，分成四超多强，其中以商汤、旷视、依图和云从被称为计算机视觉四小龙，在去年的融资态势下，计算机视觉公司一共融资200多亿，四小龙占据了五分之一。
旷视科技发力AI和物联网的硬件结合，涉及安防、金融、零售等领域；云从科技将金融和安防作为重点探索的场景；依图科技聚焦服务于安防、金融、民生等行业；商汤同样深耕金融、移动互联网、安防监控三大行业，最近也密集发布要做智能医疗的信号。而其他创企在个别垂直领域具备明显差异化优势。例如，AI+视频赛道头部企业极链科技着重于视联网，重点探索视联网小程序生态和营销生态。玛隆科技专注于新零售消费赛道。
从行业态势来看，四小龙基本能够覆盖所有细分领域和应用行业。业务层面高度重叠，产品落地方面同质化现象严重，在抢夺市场占有率上，各家公司都有着不小的压力。同时不可否认的是，传统势力如海康、BAT的阻击，也让CV新贵们面临着冲击。竞争力强烈，如何获得更高的行业占有率成了四小龙要思考的问题。赛道火热，给企业的盈利之路带来了更多的挑战。
高估值下，面临变现的压力
对于创业公司来说，变现的压力是非常大的。整个计算机视觉领域应用，目前还是在比较初级的阶段。即使是头部企业，也还在努力探索大规模商业化的路径。虽然说整个行业从融资数据、估值上是呈现欣欣向荣的状态，但背后还有一个数据，是越来越多的初创企业在不断倒下，倒闭的原因无外于受限于资本压力，即缺乏商业变现。
我们在研究多家AI企业的成长路径时，可以发现，头部AI公司都是在开拓过程中，不断找到应用场景，然后赶紧切入，在这基础上再摸索短期的变现机会，并一步步不断打磨，发现长期的商业模式。如果技术没有应用价值，对于公司来说，永远是浮在云端的东西，没有任何商业价值。
可以这么说，如果一家公司短期内没有变现能力的话，公司只会面临倒闭，跳进“伪需求”里面的也终将被淘汰，反而聚焦在垂直领域的企业会更有机会，或者说先生存下来，再扩大商业版图。
上市是因为成功，还是为了救赎？
2018年前，我们可以看到AI公司的融资数据非常亮眼，就像2013年的互联网热潮，那是大量资本方抢着买船票。而2019年1月-5月，AI行业的投资频数下降为2018年全年的23.7%。《北京人工智能产业发展白皮书 (2018)》的数据显示，截至2018年底，全国人工智能企业4040家，但拿到风险投资的公司仅有30%。当资本方重新审视AI公司变现能力和扩展空间，估量投入和产出时，资本热度逐渐消退，谋求上市之路或许更大的原因，是受困于资金压力。
前段时间，旷视科技抢先IPO。从旷视科技提交的招股书来看，其2016年、2017年和2018年的营业收入分别达到人民币6780万元、3.13亿元和14.27亿元，亏损分别为人民币3.43亿元、7.58亿元和33.52亿元。而到了今年上半年，旷视科技亏损额度达到惊人的52亿元。
估值高，盈利能力不足，持续亏损的状态，是否能够保证大规模盈利有待于时间的考验，一旦登陆资本市场是否会出现倒挂的情况难以保证。旷视科技招股书的提交，对于众多AI企业来说，既是将要成功的信号，也是敲响的警钟。
计算机视觉公司的战局将进入一个新的分水岭。技术并不能成为一家 AI 创业公司的“护城河”。真正在技术积累、商业化应用方面做得好的公司，相信未来估值依然会提升。如何用 AI 技术解决实际问题，找到合适的落地场景更为重要。
愿景很美好，现实却很残酷，今后的赛道比拼将来得更加真刀实枪。
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