如何看待 2014 年以来计算机视觉（Computer Vision）界创业潮？
自 2014 年以来，计算机视觉（CV）领域经历了一场前所未有的创业浪潮，其规模、深度和影响力都达到了新的高度。这场创业潮的兴起并非偶然，而是多重技术、市场和社会因素共同作用的结果。下面我将从多个维度进行详细阐述：
一、 驱动创业潮的关键因素：
1. 深度学习的突破性进展 (The Deep Learning Revolution): 这是最核心的驱动力。
AlexNet (2012) 的里程碑意义: 在 ImageNet 视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 上，AlexNet 的横空出世，将深度卷积神经网络 (CNN) 的性能大幅提升，在识别准确率上远超传统方法。这一事件点燃了整个 CV 界对深度学习的信心。
算法的不断优化和成熟: 随后的几年里，VGG, GoogLeNet, ResNet, YOLO, Faster RCNN 等一系列更先进、更高效的深度学习模型相继出现，在图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等核心任务上取得了惊人的成果，甚至超越了人类的水平。
开源框架的普及: TensorFlow, PyTorch, Keras 等深度学习框架的出现和快速发展，极大地降低了深度学习技术的门槛，使得开发者能够更方便地构建、训练和部署复杂的 CV 模型，为创业提供了坚实的技术基础。
2. 计算能力的飞跃与成本下降:
GPU 的强大支持: 图形处理器 (GPU) 在并行计算方面的优势，使其成为训练深度学习模型的理想硬件。NVIDIA 等公司不断推出性能更强、效率更高的 GPU，为复杂的 CV 模型提供了算力支撑。
云计算的普及: AWS, Azure, Google Cloud 等云计算平台提供了弹性的计算资源和存储服务，使得初创公司无需巨额前期投入即可获得强大的计算能力，大大降低了创业的成本和风险。
3. 数据量的爆炸式增长与获取便利性提高:
海量图像和视频数据的产生: 智能手机的普及、社交媒体的兴盛、监控摄像头的广泛部署，以及物联网设备的增多，产生了前所未有的海量图像和视频数据。
数据集的开放与共享: ImageNet, COCO, OpenImages 等大型公开数据集的出现，为模型训练提供了高质量的“燃料”，同时也促进了算法的横向比较和发展。
数据标注工具的进步: 自动化和半自动化的数据标注工具的出现，提高了数据标注的效率，也降低了数据准备的成本。
4. 移动互联网与智能硬件的普及:
智能手机的计算能力提升: 现代智能手机已经具备了不错的计算能力，能够运行一些轻量级的 CV 模型，为移动端 CV 应用提供了可能。
智能硬件生态的成熟: 从智能摄像头、无人机、智能汽车到 AR/VR 设备，各种具备视觉能力的硬件设备不断涌现，为 CV 应用提供了丰富的落地场景和硬件载体。
5. 资本的青睐与市场需求的驱动:
对未来技术的投资热情: 资本市场看到了深度学习和计算机视觉在赋能各行各业的巨大潜力，对相关的创业公司进行了巨额投资。
各行业对效率提升和智能化改造的需求: 制造业需要自动化质检，零售业需要智能收银和用户分析，安防行业需要智能监控，医疗行业需要辅助诊断，这些都为 CV 创业提供了巨大的市场空间。
二、 创业潮的爆发领域：
这场创业潮并非集中在某个单一领域，而是渗透到各个行业，主要体现在以下几个方面：
1. 安防与监控:
智能视频分析: 实时人脸识别、车辆识别、行为分析（如徘徊、跌倒）、人群密度检测等，用于公共安全、智慧城市、智能社区等。
重点公司: 海康威视、大华股份（虽然是传统巨头，但其技术和产品也大量融入了 CV 技术并持续创新），以及众多专注于特定场景的初创公司。
2. 自动驾驶与智能交通:
感知系统: 车辆周围环境的识别（车道线、行人、车辆、交通标志）、障碍物检测、3D 重建等。
重点公司: Waymo (Google), Cruise (GM), Aurora, 以及在中国有 Momenta, Pony.ai, WeRide 等，还有为这些公司提供核心感知算法和芯片的供应商。
3. 工业自动化与智能制造:
机器视觉质检: 产品外观缺陷检测、尺寸测量、装配检测、OCR 识别等。
机器人视觉导航与抓取: 提高工业机器人的自主性和灵活性。
重点公司: Cognex (传统工业视觉巨头，也在积极拥抱深度学习), 以及大量专注于特定行业和应用的初创公司。
4. 零售与新零售:
无人超市/无人便利店: 通过商品识别、行为分析、智能结算等技术实现无人化运营。
顾客行为分析: 分析店内顾客的动线、停留时间、关注点，优化商品陈列和运营策略。
智能货架与库存管理: 自动识别商品缺货、盘点库存。
重点公司: Amazon Go, Grabango, 以及在中国有缤果盒子、小麦铺等。
5. 医疗影像分析:
辅助诊断: 自动识别医学影像中的病灶（如 X 光片中的肺结节、CT 扫描中的肿瘤）、辅助医生进行诊断和治疗方案制定。
影像配准与分割: 精准地对不同时间、不同模态的影像进行比对和区域分割。
重点公司: Aidoc, Zebra Medical Vision, 以及中国有依图科技（虽然业务范围更广，但医疗是重要方向）、推想科技等。
6. AR/VR 与内容创作:
3D 重建与SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): 用于构建虚拟环境、AR 内容的叠加、定位与追踪。
人脸/人体追踪与表情识别: 用于虚拟化身、表情捕捉。
重点公司: 苹果 (ARKit), 谷歌 (ARCore), 以及 Snap Inc., Facebook (Meta) 等在相关领域都有大量投入。
7. 人机交互与内容理解:
手势识别、姿态估计: 实现更自然的交互方式。
图像/视频内容搜索与理解: 自动生成视频摘要、图片标签、场景识别等。
重点公司: Google (Google Lens), Apple (Live Text), 以及各种智能助手和内容平台。
8. 农业:
精准农业: 通过无人机或地面机器人对农作物进行监测、识别病虫害、估产等。
三、 创业潮的特点：
1. 技术驱动与场景驱动并存: 既有深耕底层算法和模型的初创公司，也有将成熟 CV 技术应用于特定行业场景的公司。
2. 数据为王: 拥有高质量、大规模、有标注的专有数据集成为许多公司的核心竞争力。
3. 软硬结合成为趋势: 许多公司不仅提供算法，还结合定制化的硬件（如智能摄像头、AI 芯片）来提供端到端的解决方案。
4. 生态合作: 大型科技公司通过开放平台、投资并购等方式与初创公司进行生态合作。
5. 国际化竞争与本土化优势: 全球范围内涌现出大量优秀 CV 公司，同时在不同国家和地区，针对本地化需求和市场特点的公司也表现出色。
6. 对人才的高度需求: 计算机视觉领域对算法工程师、数据科学家、硬件工程师等专业人才的需求极高，人才竞争激烈。
7. 伦理与隐私的挑战: 随着 CV 应用的深入，数据隐私、算法偏见、滥用等伦理问题也日益凸显，成为行业发展需要关注的重要方面。
四、 发展至今的挑战与未来趋势：
尽管创业潮带来了巨大的进步，但也面临一些挑战：
数据获取与标注成本: 尽管有所改善，但对于某些特定领域的优质数据，获取和标注成本仍然很高。
算法通用性与鲁棒性: 模型在不同场景下的泛化能力和在复杂、多变环境下的鲁棒性仍需提升。
模型部署与实时性: 在边缘设备上部署高效、低功耗的 CV 模型仍是技术难题。
商业化变现的瓶颈: 部分技术在实验室层面表现优异，但在实际商业落地中，如何实现稳定的盈利模式仍需探索。
伦理与监管: 如何在保障数据隐私和公共安全之间取得平衡，以及如何规范 AI 的使用，是全球性难题。
未来趋势展望:
多模态融合: 结合图像、文本、语音、雷达等多种传感器信息，实现更全面的理解。
自监督学习与弱监督学习: 降低对大规模标注数据的依赖，进一步提高数据效率。
可解释性 AI (XAI): 提高模型的可解释性，增强用户信任。
边缘智能: 将 CV 能力部署到更多的边缘设备，实现更低延迟、更高隐私保护的本地化处理。
具身智能: 将 CV 与机器人技术结合，实现更智能的物理世界交互。
AI 伦理与安全: 更加重视算法的公平性、透明度和安全性，迎接更严格的监管。
总而言之，2014 年以来的计算机视觉创业潮是一场由技术革新引发、多方力量共同推动的盛宴。它不仅催生了大量创新公司和颠覆性产品，更深刻地改变了我们的生活和社会。随着技术的不断演进和应用场景的持续拓展，计算机视觉领域依然充满着无限的机遇与挑战。
网友意见
谢邀，fresh PhD还在等实验结果的间隙来回答一下这个问题。。。受限于见识和视野，很多地方肯定考虑得浅薄，各位轻喷，欢迎交流。
首先楼主给出这个list还很不全面，了解到国内一些比较大的团队还有亮风台，依图，minieye等等。
从research的角度来看，这是vision最好的一个时代，也是最坏的一个时代。
作为我们这批10年11年入学的phd，有幸见证了vision这十年甚至更久一段时间内的最大变革，deep learning。说是最好的时代，我们见证了一些经典的high level vision问题在controlled environment下基本被解决，比如人脸相关以及通用物体的分类与检测。这在四五年前我们phd刚刚入学的时候简直是不可想象的。看上去一切触手可及对不对？可是我们离真正的人工智能还有多远呢？至少还需要有两三个这样的变革吧。当deep learning以迅雷不及掩耳之势席卷了整个vision圈提升了各种state of the art之后，很多人都发现原本的很多research问题直接就变成了engineering的问题，就是train个CNN就好了嘛。当然我是不赞成这种悲观情绪和deep learning一统论的。就像工业革命中，新的技术出现必然解放了大量低级劳动力，短期内会导致工人的下岗潮。但是我们应该做的是及时应对这种变化，调整生产结构。而不是归罪于"新技术抢了我们的饭碗"。同理在research这个道理亦同。只不过现在大家都还在摸索期，所以感觉都比较痛苦。
言归正传，其实现在大多数vision的创业企业技术上来讲都是借着deep learning这波东风起来了。这也是这些企业技术上能做到一个基本可用程度的保证。所以，大部分公司的技术业务核心也就是会在这些在学术界觉得基本已经没有太大研究价值，基本已经成熟了的问题上。（当然，这个只针对这些以high level vision为卖点的公司，现在仍然存在一些point不在这里的startup，但是一只手应该就能数的过来吧）基本上来说，我觉得这些公司可以大概分为两类：
1. 以技术为导向: 以提供技术服务为目标的企业。这类的代表就是Face++, Sensetime。这类企业基本不会去做到市场端的产品，更多地是提供一些已经成熟可以deliver的技术。其实不得不说现在大部分所谓的vision startup都在扎堆这类里。个人觉得，这类服务性质的需求会一直存在，而且就算vision这个泡沫爆掉了，这样的需求也会一直存在，区别只是量的大小。在市场进一步成熟之后，这个市场应该会出现两三家巨无霸，吃掉其他公司的份额。所以，大部分公司的下场就是一个好价钱被收购（其实这也是很不错的结果了。Google和FB在国外这两年已经吃掉了无数家这种startup）或者直接被挤倒。
2. 以产品为导向：这类公司的卖点不像前一类公司，卖点在于技术多么多么nb，又刷爆了几个benchmark。这个公司更在意的是把技术落地到一个产品。但是，前面提到，我们离真正所谓的人工智能还隔着一个银河系的距离，现阶段这种"伪智能"能产生出什么刚性应用场景呢？刷脸支付？拍图搜衣？无人车？无人机？就目前的情况而言，vision在一个完整的产品中，大多是一个锦上添花的角色，而不是非你莫属的刚需。当然，在当前技术条件下，如果谁能回答好这样一个问题，我觉得毫无疑问会成功。
出这两者之外，还有一些很有意思的方向，我个人觉得比较有前途的是做vision和AI相关的硬件芯片。据说百度IDL余凯老师离职之后就会去开创相关的一家startup。这个方向刚刚才起步，玩家不多，我们拭目以待吧。
综上，Vision创业现在还在一个上升期，同时也是一个泡沫期，一切看上去很美，似乎可以做很多事情，但好像又什么都做不了，（允许我狠狠地黑一把Siri）。迟迟没有出现一个杀手级别的场景和应用。如果这种态势持续太久，我觉得对于整个生态圈来讲都不是一件好事情。不排除某一天投资人们厌倦了，热钱变少了，这一场大戏说不定就会落下帷幕。当然，这种情况谁都不愿意看到，不过有空多爬出vision的圈子看看外面大家在做啥也总是好的。更何况，vision这东西和ml, dm, nlp这些都不分家，甚至往广泛了说跟big data和data analysis这些关系都很大。如果vision的寒冬降临，也还有个保命的看家技能不是 :-)
利益相关：我在Cogtu，女朋友在Linkface
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