算法商城，到底是不是伪命题？

以云从为例，云从人机协同操作系统，简称CWOS（Cloudwalk Operating System），是运行在通用操作系统或云操作系统之上，提供人机协同相关算力、算法和数据管理能力和应用接口的底层软件系统，专为人与计算机之间进行自然交互、协作完成复杂业务而构建，同时为开发者设计研发人机协同智能应用提供全面支持，旨在降低人工智能应用门槛、提升人类与机器智能进行协作的效率和体验。

CWOS目前将研发方向划分到七个技术板块，其中涉及的算法工厂包含了一系列持续保持业界领先的基础AI能力，包括：泛人脸识别、视频理解、场景化OCR、语音识别与语音合成、自然语言处理等。

另一方面，通过一站式的模型服务，为人机协同操作系统提供基础AI技术的生产能力，可以管理全生命周期的AI建模过程，对人工智能生产效率有数量级的提升，同时显著降低了人工智能技术门槛。

杉地科技 CEO 傅剑辉：共性不是痛点，安防不存在太多模式，靠的是产品和服务

算法商城很难做到手机的APP Store，下载就能用。

它能够解决一些场景30-50%的共性需求，但不能解决行业的特性需求，需要定制化。

目前人和车的算法基本能满足绝大多数需求，但很多领域不具备共性，比如工业、水质、环保等等。

短期看，在这种体系中，商城满足不了用户的核心需求。正如目前很多AI摄像头具备了一定的AI功能或算法，但行业客户真正用的时候，不会选择。

长远看，AI+场景不断垂直领域化，即行业化，垂直行业的算法商城模式是可行的，前提是其长期专注某个领域，聚焦行业场景算法。

即使算法商城与行业头部企业合作，也需要经历较长时间的打磨。

共性不是痛点，AI不能颠覆性解决问题，只能在效率提升和流程优化上加速。

比如AI+医疗就是一个门槛极高的行业，截止目前全球范围内，AI在医学只是辅助，而不能决策。

对于AI算法公司，基础模型算法开源，但核心竞争力算法不会开放，这些付出了AI企业巨大是AI企业的核心竞争力之一。

另外，硬件平台和操作系统平台都是对开发者巨大挑战，即使具备了平台能力，硬件和芯片等难以统一，真正用起来比较难。

安防行业不存在太多商业模式，靠的就是产品和服务。

极视角 CEO 陈振杰：「算法商城+开发者生态」的模式适合90%的碎片化市场

根据Gartner发布的2020人工智能技术成熟度曲线，计算机视觉技术已趋于成熟，相关产业正在经历洗牌。

人工智能视觉领域已经由技术萌芽阶段、头部场景落地阶段，发展到大规模工程化应用阶段。

在这一阶段，市场对于人工智能技术落地提出了两大核心诉求：

算法品类的丰富度与算法的高性价比。

未来会有10万种以上的算法，每个垂直行业有几十种算法需求将成为标配。去到行业会发现，仅仅交通场景，就有近100种算法。

与游戏行业类似，AI赛道未来必然有两个方向：一是专业化分工，一是平台的出现。

头部客户的头部需求，将由顶级科学家供应；头部客户的场景需求和行业客户全链条需求，将由初级、中级、高级开发者供应。

公安、交通、金融等头部场景的需求，将由顶级科学家供应，而90%的腰尾部市场需求则更加适合利用“算法商城+开发者生态”的模式进行供应。

极视角想要建立的AI算法平台，将连接算法开发者和算法需求方，提高视觉算法开发者效率。

极视角的商业模式，连接了算法需求方与算法开发者，通过为开发者提供人工智能底层开发平台，与开发者共创海量视觉算法；B端算法需求方则可以根据所需场景，在算法商城中自由选择算法进行部署应用。

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（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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