视连通：站在谷歌微软的肩膀上 视频智能识别领域重大突破

1956年，Dartmouth College（美国达特茅斯学院）夏季的会议，首次确认人工智能领域研究，提出了“神经元网络”、“机器模拟学习”等概念。而这些概念，直到60年后才得以飞速发展。

人工智能领域重大突破：视频智能识别

2016年，人工智能识别方兴未艾，在视频识别技术应用上，几家巨头公司有了重大突破。

微软：Microsoft.计算机视觉识别是微软的在人工智能领域的突破点，只要给微软小冰在发一段小视频，小冰就能进行识别，并给予评价。这项技能标志着，微软计算机视觉技术的一项飞跃，从静态的图像识别，进步成为动态的视频识别。

谷歌：Google卷积神经网络(CNNs)技术的两位软件工程师在博客上公布了一些研究成果，其中很重要的一个突破是，可初步辨识出动态视频的内容。他们认为，动态视频增加了时间这个维度，运动轨迹等信息丰富，这方面视频反而比图片更易识别和分类。最终的目标不仅要分辨出图像中的物体或人，还要搞清楚他们在干什么。

脸书：Facebook开发者大会上，扎克伯格透露将会把人工智能运用在视频播放中，根据视频中人物的服饰、身材、发型等识别并标记人物，方便用户日后检索。在应用方面，Facebook直播产品“Facebook Live”中已经开始测试，对于网民的视频直播进行实时的监控和识别，含有违规内容的直播将会被干预。Facebook希望利用人工智能技术保持主动的监控。扎克伯格也明确表示，相比静态图像的识别，视频识别更为困难，对技术的挑战更大。

视频场景化智能分析将成下一个风口

2017年，人工智能领域即将迎来快速发展。巨头们极力看好并且大力发展人工智能，特别是视频识别，目的是在商业应用上解决低效率、高成本的人工分析。这意味着人工智能在视频分析方面再次取得突破。

近日，国家知识产权局公布了北京视连通科技有限公司申请的“视频即时场景服务引擎“专利（公布号CN106162354A）。“视频即时场景服务引擎”，提供了一种视频关联技术以及基于此技术所构建的视频应用系统。依靠计算机视觉和深度学习，通过海量的样本训练，视连通AI智能筛选识别出系统训练过的目标（物体、人物、场景、商标等）的时间和位置坐标，可批量处理海量的视频。 基于把识别出来的物品、人物把它关联到商业解决方案上。关联到广告、电商、明星，还可以关联到根据用户做的游戏化的互动场景中。用户在观看视频的过程中，与视频看到的物体直接做交互。

这种视频智能识别，需要把自己的算法融合到深度学习这类技术中，由于门槛太高，目前国内外的企业只有BAT以及微软、谷歌等巨头公司有较强的研发实力，中小公司还处于正在探索的阶段，站在巨人的肩膀上，视连通科技在这项研究上走在了前列。视连通科技公司创始人由IBM、Cisco、科研院所和片商投资公司的资深人员组成，通过十几年在视频行业的技术积累和商务渠道经验为内容提供商（CP）、视频运营商（SP）、广告商和终端用户提供增值商业服务和黏性服务。正是拥有雄厚技术背景以及广阔商业价值，视连通科技受到百视通、视讯中国、PPTV、芒果TV、一下科技、暴风影音、香港卫视等龙头企业青睐，纷纷开展深度合作。

视频自动化植入广告、视频电商、VR虚拟观察、AR增强现实等领域，视频场景化智能识别以及无人机对视频的探索，机器人对视频的智能识别，前景无限，也将是包括视连通在内的众多巨头逐鹿之地。