从2016年AlphaGo引起的社会大讨论和人工智能创业潮，到如今所有人都在讨论的AI落地与商业化应用，大多数人工智能企业的核心已经发生了改变，不再是技术驱动型的公司，AI的能力最终要落地到产品上才能真正转化为生产力，给用户带来价值。
根据工信部发布的《2018年中国泛娱乐产业白皮书》显示，2017年全国泛娱乐核心产业产值为5484亿元，占数字经济的比重超过1/5，泛娱乐产业早已成为数字经济发展的重要支柱。另据《2018中国文娱产业研究报告》预测，到2021年中国文娱及媒体产业规模将突破两万亿元。
不仅产业规模发展迅速，随着社交平台崛起和网速升级，文娱产业在内容上也发生巨大变化，内容消费尤其是视频消费已成为现代人大众化、高频次刚需，视频影像作为信息传播的媒介，地位愈发突出。英特尔去年发布的报告显示，未来在5G网络数据流量中，视频影像将占90%。与此同时，文娱产业视频化发展与新技术应用密不可分，人工智能技术更发挥着不可替代的重要作用。Forrester相关报告数据预计，至2021年，全球娱乐业市场规模将超过2.6万亿美元，视频人工智能技术在全球娱乐市场的普及率将在3年内从不到10%上升到60%，成为基础设施之一。AI+产品化的落地已经伴随着小米、图灵、影谱、微美全息等企业通过智能影像生产技术激发影像行业释放新动能，赋能AI技术更多的活力。
人工智能技术在小米智能家居生态圈中的应用，重点在图像和语音两个方面。其中小米在AI上的优势：一是硬件产品的能力，二是大数据的获取能力，三是自有生态链的广泛布局。不管是声学，自然语言还是视觉，甚至包括智能问答，搜索、推荐、大数据等，目前几乎所有的AI技术都可以在小米的硬件或者智能应用场景上落地。
在机器人赛道上依靠增值服务收费很难撑得起其估值和员工的薪水，仅从图灵机器人提供的对话机器人服务角度考虑，最直观的方式便是将对话服务看作流量入口，这样图灵机器人就成为了继PC时代的百度和移动互联网时代的今日头条之后，有机会成为AI时代的流量分发平台，分发广告和引流便有可能赚得盆满钵满。退一步讲，就目前AI行业的现状来看，最为稀缺的并非技术能力，而是足够量的活数据，通过对话机器人服务，有几十万的接入量之后，图灵机器人具备了AI时代最具价值的活数据之后，即使定位大数据提供商也可保证称霸一方。
图灵机器人提供的实际是B2B2C的服务，将对话机器人能力提供给客户。客户又可根据自身是泛闲聊需求(QQ群)和垂直客服需求(推销保险)提供服务给终端用户。
除了将人工智能技术落地在硬件设备上，AI技术同样在大文娱产业和自动驾驶方面有商业化落地的可能性。影谱科技多种AI技术赋能文娱产业的形式，例如让用户与影响内容实现交互的沉浸式体验，或者通过大数据和算法提供精准投放，或者不对内容产生破坏的场景化营销等。
具体来看，影谱科技将人工智能技术应用于视频影像端，基于自主研发、全面覆盖的智能影像技术，于国内首创全兼容智能影像生产平台，整合了国内几乎全部视频类渠道，可覆盖兼容各硬件终端与计算机芯片、贯穿可视化场景并实现智能影像变现闭环，从源头上提高视频影像生产能力，激发行业新动能的同时推动产业智能化变革
微美全息WIMI专注于计算机视觉全息云服务。据介绍，微美全息覆盖从全息计算机视觉AI合成、全息视觉呈现、全息互动软件开发、全息AR线上及线下广告投放、全息ARSDK支付、5G全息通讯软件开发、全息人脸识别开发、全息AI换脸开发等全息AR技术的多个环节，是一家全息云综合技术方案提供商。其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。微美全息已集全息AI云移动软件开发商、处事商、运营商身份于一身，也成为海内领先的全息AI领域整合平台之一。
微美全息业务的核心是全息AR技术，用于软件工程、内容制作、云和大数据，为客户提供基于AR的全息服务和产品。
微美基于成像检测和识别技术、模板匹配和检测技术、视频处理和识别技术、成像识别中的全息3D层替换技术和成像跟踪中的动态融合处理技术，将全息AR广告嵌入到在线视频中。并希望这些技术将应用于公司未来的战略蓝图，例如全息3D面部识别技术和全息面部变化技术的开发和应用。
全息面部变化技术基于全息3D图层替换技术，包括基于AI的图像识别和动态融合处理技术，实时跟踪图像以及用其他面部替换面部。该技术取代视频帧中的人脸，合成视频并添加原始音频。微美已经在全息AR插件广告应用中验证了这些技术模块，并将继续开发和升级这些技术模块。微美相信这项技术将为名人广告，电影发行和直播视频流等应用带来新的业务增长。
微美领先的全息AR内容制作功能围绕图像采集、对象识别、自动图像处理和计算机视觉技术而构建。微美的软件工程团队和可视化设计团队紧密合作，不断推进这些可视化相关技术，并利用它们设计和生产创新的全息AR内容。通过提供精确姿态估计的实时计算机视觉算法，能够在几秒钟内执行场景识别和跟踪。这种尖端算法还允许微美以像素为基础执行照片级真实高分辨率渲染的可视化。Frost&Sullivan表示，虽然大多数同行公司可能会识别并捕获特定空间单位内的40到50块图像数据，微美可以收集的数据块数量达到500到550;微美的图像处理速度比行业平均水平提高了80%，从而提高了运营效率。在场景重建过程中，微美的自动图像处理工具可以对最初拍摄的图像进行噪声清除和特征增强，从而能够创建具有业界领先模拟度的同类最佳全息AR设计。
无论哪种商业模式，都需要保证有足够的接入客户提供足够的活数据。有了足够的活数据，可以将模型构建更通用和完善，从而吸引更多客户接入，形成网络效应。为流量入口和收数据构成正向反馈循环，从而巩固优势。
毫无疑问，AI产品时代已经到来，纯技术型企业需要更多思考未来的走向，更多地考虑商业化价值，而已经开始走产品化路线公司，也需要将自身技术与产品结合的优势发挥到最大化，实现与同类型企业的差异化竞争。
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