從2016年AlphaGo引起的社會大討論和人工智能創業潮，到如今所有人都在討論的AI落地與商業化應用，大多數人工智能企業的核心已經發生了改變，不再是技術驅動型的公司，AI的能力最終要落地到產品上才能真正轉化為生產力，給用戶帶來價值。
根據工信部發布的《2018年中國泛娛樂產業白皮書》顯示，2017年全國泛娛樂核心產業產值為5484億元，占數字經濟的比重超過1/5，泛娛樂產業早已成為數字經濟發展的重要支柱。另據《2018中國文娛產業研究報告》預測，到2021年中國文娛及媒體產業規模將突破兩萬億元。
不僅產業規模發展迅速，隨著社交平臺崛起和網速升級，文娛產業在內容上也發生巨大變化，內容消費尤其是視頻消費已成為現代人大眾化、高頻次剛需，視頻影像作為信息傳播的媒介，地位愈發突出。英特爾去年發布的報告顯示，未來在5G網絡數據流量中，視頻影像將占90%。與此同時，文娛產業視頻化發展與新技術應用密不可分，人工智能技術更發揮著不可替代的重要作用。Forrester相關報告數據預計，至2021年，全球娛樂業市場規模將超過2.6萬億美元，視頻人工智能技術在全球娛樂市場的普及率將在3年內從不到10%上升到60%，成為基礎設施之一。AI+產品化的落地已經伴隨著小米、圖靈、影譜、微美全息等企業通過智能影像生產技術激發影像行業釋放新動能，賦能AI技術更多的活力。
人工智能技術在小米智能家居生態圈中的應用，重點在圖像和語音兩個方面。其中小米在AI上的優勢：一是硬件產品的能力，二是大數據的獲取能力，三是自有生態鏈的廣泛布局。不管是聲學，自然語言還是視覺，甚至包括智能問答，搜索、推薦、大數據等，目前幾乎所有的AI技術都可以在小米的硬件或者智能應用場景上落地。
在機器人賽道上依靠增值服務收費很難撐得起其估值和員工的薪水，僅從圖靈機器人提供的對話機器人服務角度考慮，最直觀的方式便是將對話服務看作流量入口，這樣圖靈機器人就成為了繼PC時代的百度和移動互聯網時代的今日頭條之后，有機會成為AI時代的流量分發平臺，分發廣告和引流便有可能賺得盆滿缽滿。退一步講，就目前AI行業的現狀來看，最為稀缺的并非技術能力，而是足夠量的活數據，通過對話機器人服務，有幾十萬的接入量之后，圖靈機器人具備了AI時代最具價值的活數據之后，即使定位大數據提供商也可保證稱霸一方。
圖靈機器人提供的實際是B2B2C的服務，將對話機器人能力提供給客戶?？蛻粲挚筛鶕陨硎欠洪e聊需求(QQ群)和垂直客服需求(推銷保險)提供服務給終端用戶。
除了將人工智能技術落地在硬件設備上，AI技術同樣在大文娛產業和自動駕駛方面有商業化落地的可能性。影譜科技多種AI技術賦能文娛產業的形式，例如讓用戶與影響內容實現交互的沉浸式體驗，或者通過大數據和算法提供精準投放，或者不對內容產生破壞的場景化營銷等。
具體來看，影譜科技將人工智能技術應用于視頻影像端，基于自主研發、全面覆蓋的智能影像技術，于國內首創全兼容智能影像生產平臺，整合了國內幾乎全部視頻類渠道，可覆蓋兼容各硬件終端與計算機芯片、貫穿可視化場景并實現智能影像變現閉環，從源頭上提高視頻影像生產能力，激發行業新動能的同時推動產業智能化變革
微美全息WIMI專注于計算機視覺全息云服務。據介紹，微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識別開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息云綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。微美全息已集全息AI云移動軟件開發商、處事商、運營商身份于一身，也成為海內領先的全息AI領域整合平臺之一。
微美全息業務的核心是全息AR技術，用于軟件工程、內容制作、云和大數據，為客戶提供基于AR的全息服務和產品。
微美基于成像檢測和識別技術、模板匹配和檢測技術、視頻處理和識別技術、成像識別中的全息3D層替換技術和成像跟蹤中的動態融合處理技術，將全息AR廣告嵌入到在線視頻中。并希望這些技術將應用于公司未來的戰略藍圖，例如全息3D面部識別技術和全息面部變化技術的開發和應用。
全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識別和動態融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并將繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術將為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。
微美領先的全息AR內容制作功能圍繞圖像采集、對象識別、自動圖像處理和計算機視覺技術而構建。微美的軟件工程團隊和可視化設計團隊緊密合作，不斷推進這些可視化相關技術，并利用它們設計和生產創新的全息AR內容。通過提供精確姿態估計的實時計算機視覺算法，能夠在幾秒鐘內執行場景識別和跟蹤。這種尖端算法還允許微美以像素為基礎執行照片級真實高分辨率渲染的可視化。Frost&Sullivan表示，雖然大多數同行公司可能會識別并捕獲特定空間單位內的40到50塊圖像數據，微美可以收集的數據塊數量達到500到550;微美的圖像處理速度比行業平均水平提高了80%，從而提高了運營效率。在場景重建過程中，微美的自動圖像處理工具可以對最初拍攝的圖像進行噪聲清除和特征增強，從而能夠創建具有業界領先模擬度的同類最佳全息AR設計。
無論哪種商業模式，都需要保證有足夠的接入客戶提供足夠的活數據。有了足夠的活數據，可以將模型構建更通用和完善，從而吸引更多客戶接入，形成網絡效應。為流量入口和收數據構成正向反饋循環，從而鞏固優勢。
毫無疑問，AI產品時代已經到來，純技術型企業需要更多思考未來的走向，更多地考慮商業化價值，而已經開始走產品化路線公司，也需要將自身技術與產品結合的優勢發揮到最大化，實現與同類型企業的差異化競爭。
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