像素的世界已经延伸到图像之外，虽然视频对于机器学习研究人员来说一直都是个挑战，但现在的技术能够使得从视频中提取信息变得跟从图像中提取信息一样简单。人工智能这个新兴“工具”的出现，为人类加速前往高度智慧化形态提供能量，重构着整个视频行业的结构和协作方式。
下面这份分析报告由Video++提供，并在AI研习社作以分享。这份报告并非针对人工智能领域全局观，而是解构视频行业，围绕国内视频内容识别这一垂直领域的创业公司展开讨论，从市场、产品、技术、商业模式、人才等多个维度出发，浅析人工智能技术在视频中的发展方向。
分享人：孙兆民，Video++ CTO。历任上市公司 YeahMobiCTO，前新媒体管家 CTO，原百度凤巢资深研发，专注大数据精准营销系统、广告投放系统等专业领域。
AI研习社整理分享内容如下：
当前基于大数据、云存储为代表的技术革命爆发，加上运算速度的大幅提升、算法瓶颈的突破以及相关政策法规的推进，人工智能在近几年出现了突飞猛进的发展，特别是在智能医疗、无人驾驶、智能安防和文娱社交等领域。
计算机视觉发展从成熟度曲线来看，计算机视觉在人工智能领域已经有了很充足的发展，仅次于语言计算。
而从计算机视觉领域本身来看，传统机器学习的算法需要大量的经验，需要研究的人员对这个领域和数据特别了解才行。而现在由于深度学习的应用，效果得到了极大的改观，并出现了一系列针对不同细分领域的算法，例如人脸识别方面有DeepID算法、物体检测方面有Region CNN算法、Faster R-CNN方法等。
视频内容识别发展背景及现状分析视频内容识别技术在整个行业中是比较难的，门槛比较高，所以在这个领域做得比较好的公司并不多，目前国内大概有24家，分别涉及到广告营销、游戏、企业服务、医疗健康、金融、娱乐、电子商务等领域。
在融资方面我们可以看到两个特点：第一、大多数企业正处在A轮融资阶段，这说明大多数企业都还处于刚起步阶段；第二、专注做文娱的公式占差不多一半左右，这主要是因为目前短视频播放量增长迅猛，搜索视频内容、审查、归类等是许多媒体公司和平台公司必做的功课，可以极大的降低人力成本。
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