图像识别这个领域长期属于科研人士的领域,工业化的应用相对较少,因此在学术圈和工业界有很大的鸿沟。搞科研的不知道这些技术能做些什么,他们理想的应用场景大多不靠谱。工业界也不了解图像技术,遇到问题也不会想到通过图像算法来解决。楼主提到的这位老师,掌握了很多图像相关技术,并做了很多demo场景,大多都是科研圈里经常讨论的应用场景。基本所有搞图像研究的人都能想到这些应用方向。个人觉得首先要定大方向。然后找合作人,建团队。只是做一点技术外包,太浪费技术了。有两个最常见的大方向,一是2B的整体解决方案,二是2C的移动互联网应用。如果选2B的整体解决方案,相对比较稳定,但发展不会很快。需要找一个公关很强的合伙人,然后一个简单的外包技术团队。产品不是简单的提供技术和接口,要做成一个完整的系统或解决方案,才能卖出价钱。现在很多国企事业单位都有一些项目需要用到图像相关算法技术,价格也不错,关键是能不能谈下来。如果选2C的移动互联网应用,可能发展很快,也可能有很大风险,但只要选定这条路,后面机会还是很多的。同样需要合伙人,需要一个执行力很强的互联网团队,还需要一个启动idea。搞科研的人,自己组团队比较难,打包加入或者合并到一个团队中相对机会多一些,最关键的是转变成互联网思维。对于2C的项目,聚焦很重要,不能搞这么多方向,选一个点做到极致,市面上NO.1的水平。
不要选那种大而牛的项目,也不要选得太科研前沿,一定要简单实用。科研上很成熟的技术,到了实际场景中大多数都会挂掉,还是要根据实战情况来定制。前面有人提到过名片全能王,就是一个非常好的例子。看起来简单的图像矫正和文字识别,可以做成上亿的用户量。产品还是以图像识别技术为核心,但他们做到了业内最好的水平。其实技术也不难,但需要全力以赴做这一个点到极致。千万别去做什么自然场景物体识别搜索一类的大方向,一是大公司都在盯着,二是大公司投入那么多都还没做出来呢。垂直的小方向,几十亿的蛋糕,那些大公司也看不起,小公司做不成,但你做成了足够你吃了。
前面还有匿名用户表示悲观,他看到的和那些整天在屋子里搞科研的博士看到的一样多,很多科研人士对用户需求和工业界发展了解太少,在那些谁都能想到的理想场景中当然只能看到绝望。如果想创业,就要走出去,和各种各样的人打交道,要行动起来,在实战中才能找到突破点。移动互联网给了图像算法大量的新的应用场景,几年后回头看,你会发现很多机会只是现在没发现。
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