“ Vision AI”将成为开发人员的下一个前沿领域吗？

网络可能不是在互联网上运行的最大工具（这些天似乎是Zoom），但是在移动应用程序出现之前，它是最具变革性的。您可以按照开发人员的兴趣追随潮流：在2000年代，每个人都在学习HTML和创建网站。在2010年代，每个人都在学习开发移动应用程序。在2020年代，所有开发人员都将构建Vision AI。并且有充分的理由。

网络的影响力在于将基于纸张的手动流程数字化。您无需在邮件中收到银行对帐单，而可以在网络上查看。不用邮寄支票，您可以在网上付款。您可以在网络上对其进行验证，而无需传真给贸易授权书。

这扩展到从产品配置到员工调查的内部企业流程，再到从目录更新到信用报告的B2B流程。现在，所有信息都是数字化的，这要归功于我们称为网络的门户网站，并且可以以数字方式进行操作。当移动应用程序问世时，数字化信息的基础就在那里，使我们可以一手掌握这些数据。

我相信下一个大浪潮是Vision AI，并且出于同样的原因：它提供了将世界上下一个海量信息库数字化的机会，这些信息不在纸面上，但可以通过相机看到。您知道，相机之所以神奇，是因为它们存在于每部智能手机中，它们现在功能强大且价格便宜。

在有用的手机应用程序体验和数字文化的推动下，相机及其相关的处理能力已经超越了其他类型的传感器，从Instagram到Pinterest到TikTok到嵌入在体育赛事中的面部识别技术，都受到了这种文化的推动。摄像机和相关的处理能力正在变得不可思议，并超越了其他类型的传感器。当您可以将价格低廉的微型摄像头对准门并知道门是否打开时，为什么要使用必须在门上放置东西的磁性接近传感器？当摄像机可以看到反射光的频率并确定温度时，为什么要使用温度传感器？最新的手机正在将LIDAR传感器集成到其相机中，我相信相机感应套件将变得更加复杂。将此与由AI驱动的新兴计算机视觉技术结合在一起，即可获得Vision AI。

Vision AI能够以自Web Revolution以来从未见过的方式解锁自动化的未来，在Web Revolution中，每个表单和电话都变成了一个网站，而且我们解锁了所有由此产生的搜索，分析和自动化处理，而现在这已司空见惯。就像有新手训练营一样，不久将有计算机视觉新手训练营来扩大使用这项新技术的范围。

您可以通过教导Vision AI查找想要计数，记录，分析或存储的任何内容。这只是捕获数据，就像Web表单一样。之后，我们可以处理这些数据。提供报告，比较和分析。作出预测。简介并做广告。学习和教育。

首先是针对特定用例的工具。如今，我们的用途包括检测制造缺陷，评估天气事件后的损害，收集保险承保的输入，为军事计划算数，监视赌博作弊者，提醒携带武器的人进入房屋，以及根据球员的过往来预测体育比赛行为和“诉说”。这些已经孕育了Vision AI平台，图像和视频管理工具，边缘平台，当然还有所有能够将图像和视频变成信息的AI算法和培训工具。

接下来是我们以前无法想到的用途-在我们使用该技术之前似乎无法实现的事情。在网络上，购买机票和酒店似乎是对我们过去使用的基于电话的流程的扩展。但是，我们是否想象过，我们将拥有一个全球范围内不断更新的合作百科全书，或者能够看到任何朋友为他们的房子支付了什么钱？

真正的变化来自计算机开始测量和计数的东西，这些东西要么庞大到人类无法计数-加利福尼亚的每一棵枯死的橡树，要么对人类而言过于昂贵-一种文化中的每个酵母细胞-或人类难以感知–暗示医疗状况的步态变化。

在这十年中，我们将看到新手训练营教会成千上万的开发人员使用Vision AI工具，就像我们教成千上万的人编写网络代码一样。之后，我们将看到世界所呈现的数据的新层次，并能够对此采取行动。

因此，它将与Vision AI一起使用。我们都被承诺过的杰特逊的未来将成真。

（披露：我的公司Shasta在2017年成立了Camera基金，专注于Vision AI，所以我目前对八家Vision AI公司有既得利益。）

Issac Roth创建并出售了多家企业软件公司。作为Shasta Ventures的合伙人，他投资于企业软件公司，目前管理对CodeFresh，Scalyr，Beautiful.ai，Quartz.co和许多未宣布的合资企业的投资。他创建了云平台Makara，出售给Red Hat，并继续创建和扩展Red Hat OpenShift。后来，Issac在Shasta孵化了核心Node.js维护者，并加入他们，形成了StrongLoop。 StrongLoop被IBM收购，Issac成为API管理和混合云集成的CTO。