利用人工智慧和影像分析尋找新市場
增長任何業務可以指許多事項，但終究幾乎都涉及擴展客戶基礎。與許多其他產業不同的是，物聯網開發商通常可利用其基本技術來因應新的應用程式與市場。
雖然從表面上看，應用程式不盡相同，但能夠適應常見技術與方法的能力，為開發商提供了立即擴大市場範圍的機會。人工智慧與影像分析的交會，提供了一個最好的範例。
機器學習與模式識別，再加上影像，已實現資訊作業自動化，使得作業速度更快，而且提高可靠性。而且，邊緣運算把處理工作從資料中心轉移到使用一系列光譜來收集不同類型資訊的攝影機。
認知多媒體分析公司 Graymatics 執行長 Abhijit Shanbhag 說：「長期以來，閉路電視攝影機用於部署在各處，例如，遍佈城市、建築物內部，以及整個機場。」「而這些攝影機的使用，通常就是搭配一位偶爾監看螢幕影像的警衛。」
但是，影像的威力絕對不止是安全。它還能協助簡化作業流程。透過適當的軟體，攝影機可提供一系列資料，無論是協助提升客戶體驗、或是改善工廠生產線品質。
收集資料的能力已經垂手可得。現有軟體之調整和重新導向，開啟了新機會。
交叉驗證與人工智慧技術是關鍵
Graymatics 透過運用強大的演算法、深度學習技術以及智慧型影像分析， 已開發出高度靈活的人工智慧平台 。
該公司的雲端式 G3C.AI 軟體可分析影片串流，快速識別並檢查潛在問題、異常或感興趣事件。它採用即時串流通訊協定 (RTSP) 影像輸入並作處理，將分析送回儀表板或警報。
應用程式介面和程式庫提供開發商及終端使用者使用平台的影像分析功能。然後，一套工具可快速開發圖形使用者介面元件。
納入新客戶受眾的範例，從建築管理開始。自動化停車控制使用攝影機及邊緣運算，以處理車輛車牌的圖像、檢查授權使用者的資料庫、即時監視是否仍有露天停車位，並且允許存取授權人員。
這些基本功能在看似無關的應用中仍屬必要。授權停車與設施取用控制相類似。計算通過建築物人數與監看他們如何通過零售店相類似。而且，在建築工地中識別出安全帽和安全鞋之使用，與認出沿著生產線移動產品之目視可見缺陷，兩者也相去不遠。
Graymatics 透過將基礎技術轉移到不同但類似應用之創新能力，顯示出開發商如何能夠做到垂直成長，例如智慧城市、工廠和零售。
Shanbhag 表示：「一旦我們談論購物中心這類領域，在購物中心裡的每個零售店面，使用我們的分析是個自然的發展。」「建設公司想要在他們的園區內建構這種能力。從園區出發，分析範圍發展到智慧城市，因為需要做的分析有很多重疊。在公司範疇內，建築物又導致到建築工地，而部分建築物是工廠，也需要類似型態的自動化。」
優異的平台和優秀的夥伴
Graymatics 對於這類擴展的關鍵點是，它已經做出一個可以摘錄問題的適當平台。若要保持經濟效率，開發商必須避免浪費時間和資源進行重覆發明。平台儘可能提供常見的核心功能。
Graymatics 可透過這類策略滿足各種需求。其中一種需求，就是用來處理影像的交換人工智慧模組，以達成不同的使用案例，儘管基本概念（可能連大部分程式）與公司在其它地方運用的都相同。另一種則是為新型硬體或一般功能增加全球支援，使得所有應用程式都能存取。
平台僅與它所使用的生態系統同等強大。Shanbhag 表示：「我們透過 Intel® 技術，例如 Intel® OpenVINO™ 工具組、Intel® Movidius™ VPUs 以及 IEI TANK AIoT 開發工具組，將我們的軟體進行最佳化。」「G3C.AI 與許多資料庫、影像儲存系統和其他工具相容，使得與現有基礎架構之間有更大的相容性。」
此外，夥伴也相當重要，例如加值配銷商、系統整合商和代理商。因為 Graymatics 僅能處理人工智慧驅動的影像分析，因此透過與其他合適公司合作，保持了轉移到新應用程式的靈活性。
該公司尋找與 Intel 密切合作的夥伴。Shanbhag 表示：「這已經幫助我們加速進入的腳步，並在各種領域中建立一些很好的接受度，而這一開始可能並非第一優先。」
公司用於處理新垂直應用領域之特定流程，因市場的性質而異。例如，在智慧城市中，Graymatics 與主機系統整合商及伺服器夥伴合作。裝置與應用程式使用 G3C.AI 應用程式介面，以取得他們需要的特定演算法。
但是，對於零售店面來說，合作夥伴層次較少。在零售業方面，Graymatics 的要求在於店面攝影機提供影像輸入作 RTSP 連結，然後將影像送到其雲端系統。然後，該公司會向零售商提供一個網路連線網址，內含可回答特定問題資料之儀表板。「例如，在店裡，30-35 歲女客在特定產品顯示幕前關注多少時間？」Shanbhag 表示。
透過有智慧地工作、善用夥伴，並認識到如何將先前已解決的問題運用到新的應用之中，像 Graymatics 這樣的軟體公司，可以找到世界各地的新市場。