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视频 AI 操作系统帮助大规模采用 AI 应用
视频 AI 应用开发和消费一个“美丽新世界”。各种视频 AI 用例呈爆炸式增长,全球计算机视觉市值高达 112.2 亿美元。预计未来几年,该市场将以 7.0% 的复合年增长率持续增长。
深度学习技术是这种快速增长背后的推动力量,使跨众多行业应用计算机视觉解决方案成为可能。该领域的最新进展改进了神经网络架构和训练算法,降低了支持 AI 算法的硬件成本,并提高了跨领域访问数据的便利性。
有了这些技术进步,视频 AI 用例表现出几乎无限的潜能,肯定不再局限于某些行业。
它正在城市中用于安全检测,在交通行业用于反向行驶检测,甚至在制造业中用于缺陷检测。此外,通过 SKU 计数和视觉库存管理,仓储管理也比以往更加简化。现在,法证专家可以在数分钟内查看冗长的监控视频内容。这些只是视频 AI 当前实现的一小部分可能性。
视频 AI 市场面临双重挑战
但是,AI 创造的无限可能也带来了市场分化挑战,它们与创建这些应用的开发人员和利用此类应用的组织密切相关。
就开发而言,开发人员正努力使潜在用户能够发现他们的应用。在组织方面,企业正努力大规模采用 AI 应用。
部分问题在于,传统上,计算机视觉应用一直由不同公司开发,它们仅专注于小众领域,且地理扩展能力有限。但是,在视频 AI 领域,各行各业客户的需求日益多样化,找到满足其特定需求的视频 AI 应用变得越来越难。
视频 AI 操作系统及市场 Awiros 联合创始人 Yatin Kavishwar 称,如果没有可扩展的集中式平台,将无法满足这种多样性需求。
即使组织确实找到拥有一两个适用应用的可信开发人员,这也无法解决其可扩展性问题 — 导致小众应用开发人员难以证明其产品或服务的合理性。Kavishwar 解释说,考虑到支持采用视频 AI 的关键要素(如网络、硬件、基础设施和摄像头)的成本,没有公司能够通过投资开发一两个孤立应用来实现有利的投资回报。
他表示:“根据我们的经验,认真考虑采用视频 AI 应用的企业客户需要力求至少购买八到十款应用。”
解决计算机视觉市场分化问题
因此,Awiros 希望通过其软件平台和操作系统 Awiros OS 来解决这一市场分化问题。该解决方案旨在帮助企业客户从静态视频内容和实时摄像头信号流中获得各种洞察并取得业务成果。
通过其集中式市场 Awiros AppStack,客户能够快速统一地获得一系列视频 AI 应用,同时,第三方开发人员可以访问用于构建、部署、训练、扩展和管理视频 AI 应用的工具。
例如,当某一流豪华汽车制造商希望寻找一组视频 AI 应用来满足其 14 个独特用例的需求时,它选择了 Awiros。利用 Awiros OS,该公司能够在单一平台下集中发现、托管和管理大量视频 AI 应用。借助 Awiros AppStack,他们能够搜索现有应用来满足其眼前的迫切需求。
在短短两个月内,Awiros 团队就使用 Awiros OS 成功执行了概念验证 (POC),该操作系统跨数个地理位置集成了多个应用、网站和服务器。Awiros 不仅提供了视频 AI 应用来满足客户的每个用例需求,而且,其应用市场 AppStack(视频 1)未来还将提供适用于一系列用例的解决方案,这些解决方案均由同一平台托管。
开发人员和企业客户受益于 AI 操作系统
Awiros 为客户带来的最大优势之一,是打破了针对摄像头的限制并创造了更大的可能性。
企业客户可以自由选择 Awiros AppStack 当前提供的 60 款应用,指定摄像头信号流,部署应用以在任何所需时间运行,并自动安排在其他摄像头上进行重新部署。Kavishwar 解释说,所有这些将有助于更高效地管理资源密集型应用,并带来更大的投资回报。
开发人员还可以从低代码环境中受益 — 这允许他们更快速地将应用推向市场,而无需实现容器化。此外,Awiros 还为小众开发人员提供了一个平台,用于创建需要本地化数据的特定于领域的应用。Kavishwar 表示,这弥补了一项关键空白,因为受到最佳训练的算法是在本地化数据上进行训练的,而这类数据本身通常为孤立数据。
归功于英特尔的帮助,Awiros 已能够在云端、本地以及混合环境中成功部署其操作系统。该公司正利用英特尔® 至强® 处理器等英特尔硬件来完成它的某些最关键的项目,以及将 OpenVINO™ 工具套件用于它的整组计算机视觉库。
视频 AI 前景光明
尽管视频 AI 开发面临各种阻碍和分化,但 Kavishwar 预计,今后几年,它的普及率仍会继续上升。
他指出:“摄像头即传感器和物联网即技术的作用日渐突显。这类用于解决企业面临的日常问题的技术越普及,视频 AI 就显得愈加重要。”
未来,Awiros 旨在通过于 2025 年之前创建一个包含 1,000 款视频 AI 应用(大多数由第三方开发)的市场,以比以往更轻松的方式发现应对业务挑战的相关解决方案。