聊聊真正落地的计算机视觉技术，不止人脸识别那点事
前阵子去朋友的生鲜分拣仓帮忙。那场面，给我震住了。以前全靠阿姨们蹲在传送带上手挑，一天下来腰都直不起来，还难免出错。现在呢？摄像头一扫，好坏果子、大小等级直接分出来，速度快了三倍还多，阿姨们只需要打包就行。这就是计算机视觉技术，不是实验室里飘着的概念，是真的在帮人省力气省成本。
工业光伏板缺陷检测计算机视觉识别图
去年我接触到一个做水产养殖的项目，要数网箱里的成鱼数量，还要估重给收购商做结算。一开始团队脑子一热，想拿最新的开源分割大模型来做，结果分割精度确实好看，一条鱼要半分钟出结果，一塘鱼几万条，等数完都要变质了，收购商根本等不起。最后他们改回了YOLOv8加传统的边缘检测，速度一下子提了四十倍，误差也就不到5%，完全符合收购要求，老板当场就掏钱签合同。
对吧？够用就好，适合场景比堆前沿概念重要多了。真要堆参数，谁都堆得过巨头，但中小项目要的就是省钱、稳定、快。
智慧牧场牛脸识别计算机视觉应用图
说实话，这些场景没人抢，需求硬得很。一个千头牧场的方案几十万，一个省级文物修复项目上百万，不比你给互联网公司做个CV插件赚得多？而且没有天天改需求的996，做好了就能一直用，后续只需要少量维护就行。
不过话说回来，这些场景也坑，最大的问题就是数据难拿。你要做工业缺陷检测，就得去工厂蹲俩月，攒几万张不同缺陷的样品图，不像人脸识别随便就能扒到几十万开源数据。能沉下心吃苦熬下来攒数据的，基本都赚到钱了。
通用视觉大模型来了，垂直小公司还有活路吗
最近这两年，通用视觉大模型一个接一个出，从分割一切的SAM到多模态大模型自带的视觉能力，很多做垂直CV的小公司都慌了，说巨头把饭都抢完了，自己该怎么办。
我倒不这么看。大模型的通用能力确实强，但换到细分垂直场景，精度和成本还是比不过专门训练的小模型。比如说，你要做中药饮片的真伪识别，有些不法商贩拿伪品混进去，和真品长得几乎一模一样，就是叶脉纹理差一点点，大模型见过的这类样本少，根本分不出来。你得自己攒数据，自己针对这个场景做优化，这就是小公司的机会啊，巨头看不上这么小的市场，小公司啃下来就是自己的。
而且，很多场景根本不需要通用能力，就只要解决一个具体问题。就像开头说的生鲜分拣，就只要分大小好坏，早就把品类训练好了，不需要大模型能认出十万种不同物体。大模型来了反而给小公司省了不少事，原来你要从头做特征提取，搭模型框架，现在拿开源大模型改一改，调几十个几百个样本就能用，开发成本比原来低一半还多。
我上个月见一个刚毕业三年的小伙子，原来在安防公司做摄像头二次开发，出来创业，用开源SAM大模型改了个古建筑损坏检测的方案，接了好几个文物局的普查项目，开发成本不到原来同行的三分之一，利润直接翻了一倍。这哪里是抢饭，明明是给小公司递梯子。
当然，也有被冲没的。那种就套个通用人脸识别做门禁，没场景没积累没客户粘性的小公司，现在确实活不下去，巨头的方案比你便宜还比你稳，没人会选你。但只要你扎进一个细分场景，把专属数据攒住，把客户关系稳住，没人能抢你的饭。
计算机视觉技术拼到最后，拼的不是谁的模型新参数大，是谁更懂那个具体的场景，对吧？你懂工厂老板要什么，懂牧场的痛点，知道怎么调数据符合他们的要求，这就是你的护城河，大模型再强也抢不走。
我见过太多创业者一上来就喊颠覆行业，要做通用视觉，到处融资吹概念，最后连房租都交不起。也见过不少闷声发大财的团队，几个人蹲在工厂蹲在牧场，一个场景一个场景啃，一年接几个项目就活得很好，赚得比很多风口上的公司还多。
计算机视觉本来就是个工具，不是用来吹给投资人看的。能把用户手上的麻烦解决了，把钱赚了，就是好技术。
别被顶会论文骗了，现在落地的大半都是老技术改出来的
很多人刷社交平台，天天刷到CV顶会的最新成果，觉得现在计算机视觉都快能取代所有人类视觉了，啥东西都认得出来。说实话，我见过不下十个创业项目，拿大模型吹自己的视觉方案，最后落地死得透透的。 为什么？成本顶不住啊。你给一条小型产线装个视觉检测，要跑几十亿参数的大模型？光显卡采购钱就能把工厂老板直接吓跑，更别说后续的电费和维护成本。 现在真正卖得好、用得稳的项目，一半还是基于传统CNN改出来的，顶多加一点点微调的大模型做辅助。举个例子，光伏板的缺陷检测，就是用CNN提取纹理特征，把裂纹、黑点、断栅这些常见缺陷的特征标好，训练出来的模型精度能到99.9%，推理速度快到一块旧的1660显卡就能跑十条产线的实时检测。工业光伏板缺陷检测计算机视觉识别图
去年我接触到一个做水产养殖的项目，要数网箱里的成鱼数量，还要估重给收购商做结算。一开始团队脑子一热，想拿最新的开源分割大模型来做，结果分割精度确实好看，一条鱼要半分钟出结果，一塘鱼几万条，等数完都要变质了，收购商根本等不起。最后他们改回了YOLOv8加传统的边缘检测，速度一下子提了四十倍，误差也就不到5%，完全符合收购要求，老板当场就掏钱签合同。
对吧？够用就好，适合场景比堆前沿概念重要多了。真要堆参数，谁都堆得过巨头，但中小项目要的就是省钱、稳定、快。
现在最赚钱的计算机视觉技术，都藏在冷门细分场景里
普通人听得最多的就是人脸识别、手机AI拍照、城市安防这些大方向，那都是红海，卷得妈都不认，巨头砸钱就能把小公司挤死。但你不知道，现在很多冷门细分场景，计算机视觉赚的钱比很多互联网项目还稳。 比如说考古。去年三星堆新坑开掘，大量破碎的青铜文物要修复，以前考古学家拼一块巴掌大的碎片，翻来覆去比对，要半个多月才能出结果。现在用计算机视觉技术，把所有碎片扫进系统，摄像头拍完几分钟就能出匹配结果，拼对率超过90%，大大缩短了修复时间。我那个做考古技术的朋友说，以前他们所一年接不了几个文物修复项目，现在订单直接排到两年后，根本做不过来。 再比如说牧场养牛。真不是开玩笑，规模化养殖里，给牛做身份识别、估膘情、判断健康状况，原来一千头牛要三个工人摸一天，累个半死还不准。现在呢？摄像头往围栏通道那一支，牛走过去就自动拍摄，不用打耳标，直接认牛脸做身份识别，还能算体脂率，甚至哪头牛发情了都能从动作姿态里看出来，准确率比干了十年的老工人还高。智慧牧场牛脸识别计算机视觉应用图
说实话，这些场景没人抢，需求硬得很。一个千头牧场的方案几十万，一个省级文物修复项目上百万，不比你给互联网公司做个CV插件赚得多？而且没有天天改需求的996，做好了就能一直用，后续只需要少量维护就行。
不过话说回来，这些场景也坑，最大的问题就是数据难拿。你要做工业缺陷检测，就得去工厂蹲俩月，攒几万张不同缺陷的样品图，不像人脸识别随便就能扒到几十万开源数据。能沉下心吃苦熬下来攒数据的，基本都赚到钱了。
通用视觉大模型来了，垂直小公司还有活路吗
通用视觉大模型来了，垂直小公司还有活路吗
最近这两年，通用视觉大模型一个接一个出，从分割一切的SAM到多模态大模型自带的视觉能力，很多做垂直CV的小公司都慌了，说巨头把饭都抢完了，自己该怎么办。
我倒不这么看。大模型的通用能力确实强，但换到细分垂直场景，精度和成本还是比不过专门训练的小模型。比如说，你要做中药饮片的真伪识别，有些不法商贩拿伪品混进去，和真品长得几乎一模一样，就是叶脉纹理差一点点，大模型见过的这类样本少，根本分不出来。你得自己攒数据，自己针对这个场景做优化，这就是小公司的机会啊，巨头看不上这么小的市场，小公司啃下来就是自己的。
而且，很多场景根本不需要通用能力，就只要解决一个具体问题。就像开头说的生鲜分拣，就只要分大小好坏，早就把品类训练好了，不需要大模型能认出十万种不同物体。大模型来了反而给小公司省了不少事，原来你要从头做特征提取，搭模型框架，现在拿开源大模型改一改，调几十个几百个样本就能用，开发成本比原来低一半还多。
我上个月见一个刚毕业三年的小伙子，原来在安防公司做摄像头二次开发，出来创业，用开源SAM大模型改了个古建筑损坏检测的方案，接了好几个文物局的普查项目，开发成本不到原来同行的三分之一，利润直接翻了一倍。这哪里是抢饭，明明是给小公司递梯子。
当然，也有被冲没的。那种就套个通用人脸识别做门禁，没场景没积累没客户粘性的小公司，现在确实活不下去，巨头的方案比你便宜还比你稳，没人会选你。但只要你扎进一个细分场景，把专属数据攒住，把客户关系稳住，没人能抢你的饭。
计算机视觉技术拼到最后，拼的不是谁的模型新参数大，是谁更懂那个具体的场景，对吧？你懂工厂老板要什么，懂牧场的痛点，知道怎么调数据符合他们的要求，这就是你的护城河，大模型再强也抢不走。
我见过太多创业者一上来就喊颠覆行业，要做通用视觉，到处融资吹概念，最后连房租都交不起。也见过不少闷声发大财的团队，几个人蹲在工厂蹲在牧场，一个场景一个场景啃，一年接几个项目就活得很好，赚得比很多风口上的公司还多。
计算机视觉本来就是个工具，不是用来吹给投资人看的。能把用户手上的麻烦解决了，把钱赚了，就是好技术。