除了自然语言文本处理，得益于计算机视觉技术的发展和硬件技术的快速提升，数据处理能力大大提高，现在图像识别技术对图像和视频数据的处理，其实也已经达到了可用阶段。

图1 展现了每年ImageNet 网站大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）图像识别的结果，从2010 年到2016 年，在图像数量和物体种类成倍数增加的情况下，分类错误率从0.28降到了0.03，物体识别的平均准确率从0.23 上升到了0.66。这一结果表明，图像识别技术已经超越了普通人类的识别能力。

图1：每年ImageNet 网站大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）图像识别的结果

Q1

那么，图像识别技术在智能投研方面，给我们带来了哪些改变呢？

以原油市场为例，作为每天牵动全球投资者关注的重要市场，原油的价格涨跌对投资决策十分重要

全球各地的原油产量和库存情况，是决定原油价格最关键的因素。从“天眼”视角监测一个产地的原油储量，投资者只需要基于高分辨率卫星影像和简单的几何图形识别，就可以统计出原油的。

图2：通过卫星影像，观测到阳光照射在储油罐时在浮盖上的阴影，从而计算油罐中的油量（图片来源：美国卫星数据分析公司Orbital Insight）

由于原油的巨型储油罐顶通常有一个圆形浮盖，用来防止原油的蒸发损失。通过卫星影像，可以观测到阳光照射在储油罐时，浮盖上的阴影。通常，这个阴影的面积越大，就意味着石油储备越少，因为浮盖已经向下移动了。

传统做法是通过人工制定规则公式，利用太阳高度角和阴影长度来计算储油罐的油量，再通过统计石油储备库的油罐数量，从而得到一个石油储备库总的石油储量。

现在，借助图像识别技术，这些每天都需要进行的大量而重复的工作，完全可以交给机器学习的图像识别模型来自动完成。

基本上利用这样的方法能将全球80%以上的原油储量计算出来，结合全球的原油需求供给模型，便可对于原油期货的多空策略做出优化。

而这只是AI技术在图像数据分析上的一个简单应用。AI技术对非结构化数据的处理，可以帮助人类搜集到更多的有效信息，大幅减少重复性工作的时间成本。

在下一节，LUCY将介绍AI在舆情数据上的投研贡献，敬请期待吧。

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（来源：浙商基金的财富号 2018-11-30 13:52） [点击查看原文]

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