计算机视觉简史：为了让机器学会“看”，人类到底有多努力(8)

二级市场的热度也可以通过研报数量提供辅证，以”人脸识别“作为关键词为例，在Wind上2015年这一关键词搜索到的行业研究（不含个股研究）报告（仅以Wind数据为例，不保证完全覆盖）数量为17篇。而在2014年这一数据为0，2018年-2020年，每年都只有1篇。

在人工智能发展的最初，算法研发能力的评判是对一家创业企业最有效的估值方法，换句话说，也就是从企业的投资转为对技术甚至是对人才的投资。
2014年年初，谷歌创始人拉里佩奇亲自操刀了一宗收购案，斥资5.4亿美元，收购一家名为DeepMind的人工智能公司，也就是后来研发AlphaGo的公司。而那时，DeepMind是没有任何商业模式方面的探索的，谷歌仅仅是为了人才，就可以掏出5.4亿美元。
但当AI竞争进入深水区，商业化才是真正的考验。

上市肉搏战：商业模式破冰乏力

在这种困境中，AI四小龙也基本都开始转型了，寻找不同的落地场景。
计算机视觉产业链可划分为基础层、技术层和应用层。基础层包括硬件支持、算法支持和数据集；技术层包括视觉技术平台、视频识别、图片识别和模式匹配；应用层包括计算机视觉技术在智慧城市、智慧安防、智慧物流、智慧金融、手机终端和智慧商业等领域的应用。

旷视科技，在原创技术的研究基础上加上IOT、公共IOT、商业IOT等三个领域的顶层设计，开始逐步打开局面，主要专注于物联网领域。