什么是计算机视觉？计算机视觉是一个跨学科领域，使计算机能够理解，处理和分析图像。它使用的算法可以处理视频和静态图像。计算机视觉使机器能够执行难以想象的任务，例如像受过训练的医师一样准确地诊断糖尿病性视网膜病或通过自动化其日常工作来支持工程师。计算机视觉的最新进展为数据科学家提供了自动执行越来越广泛的任务的工具。
视觉识别是深度学习的最强技能。计算机视觉算法正在分析医学图像，启用自动驾驶汽车并增强人脸识别能力。但是，用于识别视频中动作的训练模型变得越来越昂贵。
MIT联合IBM Watson AI实验室的研究人员现已开发出一种新技术，研究人员缩小了最先进的计算机视觉模型，使其可以在低功耗设备上运行，可用于在处理能力非常有限的电话或其他设备上训练视频识别模型。通常，算法会通过将视频分成图像帧并在每个图像帧上运行识别算法来处理视频。然后，通过查看对象在后续帧中的变化，将视频中显示的动作组合在一起。该方法要求算法“记住”在每个帧中看到的内容以及看到顺序。这也导致了处理效率低下。
在测试中，研究人员发现，这种新方法训练视频识别模型的速度是最新技术的三倍。它也能够使用一台小型计算机和摄像头对手势进行快速分类，而摄像头和摄像头仅依靠足够的能量来为自行车灯供电。这项新技术可以帮助减少现有的计算机视觉商业应用中的延迟和计算成本。例如，它可以通过加快对传入视觉信息的反应，使自动驾驶汽车更安全。该技术还可以解锁以前无法实现的新应用，例如通过启用电话来帮助诊断患者或分析医学图像。
AI技术现在还有一些重大问题还远远没有解决。就算已经局部解决了一些问题，但因为需求是个性化、碎片化的，要变成一个市场上通用的东西，会更加的困难。
随着越来越多的AI研究被转化为应用程序，对微型模型的需求将会增加。AI本身的赋能属性，会紧紧和场景结合在一起，而场景则意味着个性化，因此随着AI在行业领域应用的不断深化，用户对于AI应用的诉求也将根据不同的场景变得越来越个性化和碎片化。
AI领域是先有场景再有算法，AI需要解决行业问题才有价值，一定要结合行业场景和应用。
首先需要积累面向场景的数据，第二个需要工程师开发面向场景的算法，第三需要大规模的训练系统进行算法的训练，第四需要前后端的产品来承载智能算法，最后需要一个平台软件来对接智能功能和行业的需求。产品化才是AI企业的重要竞争力，通过对场景的理解以及软硬结合，以及一站式的解决方案，帮助AI企业快速实现AI场景落地。
基于此，不少芯片商、算法厂商以及设备商也在寻求一站式的AI需求及解决方案整合平台，直接建立更加高效的连接，加速AI技术在各个领域的落地和应用。无论是AI开发者，还是IT服务商、硬件设备制造商、集成商，或是新一代各行业AI服务商，入驻钛灵AI算法市场都将是不错的选择。这里不仅有基于企业需求对接的AI商业平台，更提供了AI产业所需的多维度机器学习模型、算法及硬件。基于同Google的合作关系，平台将努力提供更多的企业采购服务，打造一站式AI赋能业务的领先平台。
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