視覺是人類感知和理解周邊世界最直接有效的感知能力，人類大腦皮層約有70%的活動是在處理視覺相關的信息。計算機視覺是一門研究如何機器“看”懂世界的科學，用來代替人眼和大腦進行感知和分析的科學，其在安防等領域的成功落地應用已經充分證明其巨大市場和價值，成為人工智能應用最火熱的領域。新崛起的初創公司獨角獸，絕大部分都在感知器層，以計算機視覺為甚，成為了創新創業的聚焦點。而即使這么多的公司，所產出也有限，生成的應用大多集中在如人臉這樣的單一巨大市場，許多用戶的定制化需求仍然得不到滿足。

9月18日，上海，2018世界人工智能大會，第四范式正式發布計算機視覺平臺——AI Prophet AutoCV（簡稱 AutoCV)，為企業提供基于業務需求的多場景計算機視覺應用服務的能力，構建一體化、自動化、智能化的企業級計算機視覺應用工廠。借助低門檻一體化的企業級平臺應用優勢，AutoCV已經成功應用于金融、制造、零售、醫療保險等多個行業，并已經在機件識別、客流畫像、病理切割等應用場景中取得優異表現。未來越來越多行業、企業可以通過AutoCV平臺自主構建計算機視覺應用的能力，不再受限于主流市場供給限制。

目前，70%以上的計算機視覺應用集中于人臉識別、車輛、車牌識別等領域，一方面顯示了視覺“ID”識別市場的剛需狀況，為眾多計算機視覺公司的超高價值提供驗證支撐，同時則反映出市場的未來危機另，單一應用能力和功能應用必將深陷“紅海”大戰。另一方面，由于市面上并未有適合自身的主流計算機視覺應用，許多企業只能選擇高額代價自建技術團隊來構建長尾的計算機視覺應用。如何跨越這個“圈子”，讓計算機視覺應用落地更多行業應用場景創造價值，成為未來行業發展新的機遇和挑戰。

賦能企業開啟智能之眼 計算機視覺全流程平臺價值彰顯

事實上，在企業大量的業務場景中存在計算機視覺的長尾需求，尤其是結合自身業務的“非常規”應用，然而這類“零散”需求目前基本找不到對應的解決方案，更別提成熟的應用。面對企業計算機視覺應用需求的大量增長，單一的能力和功能應用顯然無法滿足眾多“零散”場景的應用要求，也成為目前計算機視覺應用在企業落地的最大瓶頸。

建立智能的視覺應用需要一個較長而復雜的流水線，例如數據標注、清洗到模型構建，整個過程由不同的工具、平臺或團隊承接，因此溝通成本大，甚至會因不一致性導致模型應用效果不佳。另外，構建業務人員可用的模型需要技術和業務兼備的復合型人才，而此類人才的稀缺也增加了智能應用落地的難度。值得注意的是，構建模型不等于構建智能應用，應用需要大量的工程對接、資源優化、分布式高可用等特性開發，往往占據整個項目的70%以上的時間，且需要大量的工程開發人員來支持。

面對如此復雜而冗長的構建流程，企業一般會采用定制解決方案和自建AI團隊兩種方式，然而無論是“拿來主義”還是“自力更生”都存在時間周期長、業務演進難、人才缺乏、TCO高等共通問題，企業計算機視覺應用落地舉步維艱。 AutoCV在企業計算機視覺應用落地過程中另辟蹊徑，深度結合業務需求以數據為驅動力，提供圖像分類、圖像檢測、文字識別、人臉識別、圖像分割等多類計算機視覺應用構建能力，全面完善解決企業計算機視覺場景中多樣性、高可用等復雜應用需求，實現平臺對企業計算機視覺應用的自動化、全流程賦能。

領先完善的技術能力和流程體系在企業應用中起到了關鍵作用， AutoCV平臺底層封裝了先進的分布式計算、分布式塊存儲、矩陣運算框架、視覺處理引擎、智能調度引擎等技術應用模塊，提供強大的基礎技術和應用能力支撐：借由庫伯學習圈理論為基礎的機器閉環學習方法論指導，企業應用構建交由數據管理、視覺工廠、場景應用三個自動化流程完成，構建流程中集合自動圖像預處理、模型選擇和訓練資源智能推薦等先進技術，并通過業內領先的自動調參算法對模型效果自動調優，持續提升模型應用效果：借助AutoCV平臺自動化全流程應用優勢，企業在計算機視覺應用的整個生命周期中，從零開始，輕松完成數據采集、數據標注、數據治理、深度網絡、智能訓練、應用發布和拓撲等流程環節，享受簡單便捷的端到端計算機視覺應用構建體驗。此外，AutoCV具備第四范式自主專利的閉環學習反饋系統，通過反饋數據收集、回灌等流程應用，讓模型具備強大的自動學習能力，不斷提升應用效果。

AutoCV強大的平臺能力和完善全流程應用助力企業跳出計算機視覺的“怪圈”，將應用落地過程中對AI人才、工程人才的高度依賴轉化為對標注數據的獲取，把整個行業面對的艱難任務轉化成了常識性可解的任務，并通過平臺中數據管理中心、深度視覺工廠、智能場景應用三大核心的全流程賦能優勢，幫助企業便捷、高效應對視覺場景應用落地，充分展現了低門檻一體化計算機視覺平臺的優勢。

自主可控×高效率成企業應用標準 AutoCV賦能藍圖拓展

AutoCV秉承第四范式Prophet先知AI核心系統領先的企業級、低門檻、低TCO、端到端全流程等眾多優秀DNA，賦予企業自主可控、高效率的計算機視覺構建能力，以數據驅動的方式有效地幫助企業快速、主動響應業務長尾應用需求，整合優化資源為企業降本增效，為企業智能應用落地樹立了新標準。

 AutoCV已經在金融、制造、零售、醫療保險等多個行業應用場景取得成功落地實踐，針對客戶不同的場景應用需求實現票據分類、VIP識別、合規檢測、異常識別等計算機視覺應用上線。跨行業、多場景的應用覆蓋能力充分驗證了 AutoCV全流程計算機視覺平臺自主可控的“跨界”能力，也展現了平臺賦能的卓越效率。按照傳統操作流程，企業構建一個計算機視覺應用需要歷經9個必要過程，需花費3個專家團隊近20人60天的時間，而采用 AutoCV計算機視覺平臺后，只需耗費1名業務人員1天的時間，不僅生產效率提升120倍，TCO成本也呈現數量級下降，并且隨著自主構建計算機視覺應用增加而進一步下降。

AutoCV不僅通過數據管理中心為企業提供“冷啟動”的數據應用支持，還內置提供幾十種類別的優質基礎模型，依托第四范式領先的遷移學習和算法融合技術，可以基于這些優質模型進行遷移學習，更快、更好地幫助企業構建應用模型。以此為基礎，結合各個行業企業應用的特點和優質模型通用性，AutoCV將不斷探索和優化行業模型及應用的定制通用性和優化組合，將計算機視覺能力和應用更快速、高效的賦能生態合作伙伴和行業客戶，共同拓展企業智慧視覺應用產業和版圖范圍。

針對不同企業的應用需求，AutoCV內置專家模式和初級模式。專家模式中，算法專家可以掌控各種資源和算法配置參數，由AutoCV來完成后面的工程優化和IT運維工作；而初級模式中，構建模型和資源都可以一鍵推薦完成，無需任何程序編寫，幫助業務人員利用標注數據一鍵完成建模。這一切歸功于AutoCV獨有的自動建模技術，包括自主專利的模型參數自動調整，模型結構的自動尋優等領先技術。它們的運用，使得普羅大眾也擁有優秀算法工程師的建模水平，讓AI for Everyone不再是夢想。

借由本次正式發布AI Prophet AutoCV產品，第四范式開啟了企業專業計算機視覺能力全流程平臺服務，在企業AI應用落地實踐征途上樹立了新的里程碑。強大的人工智能通用平臺能力+專業化、自動化多場景應用平臺服務，第四范式正逐步擴大Prophet AI核心系統的賦能范圍和生態系統，進一步為AI應用產業化落地加速。