海康威視高級(jí)副總裁徐習(xí)明說(shuō)：“今天的人工智能還是一種弱人工智能。基于深度學(xué)習(xí)的算法精度會(huì)無(wú)限逼近100%，但永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到。隨著‘準(zhǔn)確率’提升，最后競(jìng)爭(zhēng)的更多是場(chǎng)景落地能力。”
碼隆科技首席科學(xué)家黃偉林也認(rèn)同這個(gè)說(shuō)法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識(shí)別的公司，無(wú)人貨柜是其主要應(yīng)用場(chǎng)景之一。“在物品識(shí)別領(lǐng)域，目前難點(diǎn)在于跟垂直領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)的需求不斷磨合，這是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程。一些場(chǎng)景，預(yù)想中覺(jué)得好做，但操作下來(lái)可能難度很大，或者不是剛需。”
“現(xiàn)實(shí)購(gòu)買(mǎi)場(chǎng)景復(fù)雜，商品品類(lèi)太多，增加了數(shù)據(jù)標(biāo)注以及類(lèi)別定義的難度。”黃偉林說(shuō)，“我們先聚焦于難度小或者剛需的環(huán)節(jié)。比如減少‘貨損’是剛需，我們就在收銀環(huán)節(jié)幫助識(shí)別貨物與條碼能否對(duì)應(yīng);無(wú)人零售柜則由于商品品類(lèi)有限，識(shí)別難度降低。”
黃偉林說(shuō)：“目前來(lái)看，大家更多是想找一個(gè)好的應(yīng)用場(chǎng)景，不斷迭代算法和數(shù)據(jù)，教育市場(chǎng)，培養(yǎng)用戶(hù)。”
除了人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等主流外，一些小眾細(xì)分領(lǐng)域也開(kāi)始出現(xiàn)。“我們把設(shè)備放到工廠之后，就能根據(jù)設(shè)備發(fā)出的噪聲，判斷設(shè)備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤(rùn)滑油?車(chē)床刀具磨損程度如何，什么時(shí)候更換?等等。”碩橙科技創(chuàng)始人譚熠說(shuō)。
人工智能還能參與到創(chuàng)意活動(dòng)中來(lái)。據(jù)了解，已經(jīng)有音樂(lè)人工智能伴奏系統(tǒng)在中國(guó)亮相。人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)分析與學(xué)習(xí)，找到相對(duì)固定模板，然后通過(guò)套用模板進(jìn)行“創(chuàng)作”和演出。
隨著應(yīng)用場(chǎng)景增多，如何判斷不同領(lǐng)域與人工智能的結(jié)合成熟度?
“有一些指標(biāo)，首先是基礎(chǔ)設(shè)施情況，包括算法的成熟度、行業(yè)數(shù)據(jù)完善程度等。”上海臨港國(guó)際人工智能研究院最近發(fā)布了《2018年度人工智能產(chǎn)業(yè)格局及創(chuàng)新實(shí)踐研究報(bào)告》，據(jù)其副院長(zhǎng)李笙凱介紹：“一些領(lǐng)域如農(nóng)業(yè)、教育，行業(yè)解決方案的個(gè)性化程度比較高，工業(yè)領(lǐng)域則面臨設(shè)備核心數(shù)據(jù)獲取難的問(wèn)題，醫(yī)療領(lǐng)域也缺乏對(duì)應(yīng)的病因和圖像檢查等數(shù)據(jù)，因此較難應(yīng)用人工智能。”
而金融等領(lǐng)域由于基礎(chǔ)設(shè)施完善，積累了大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、表現(xiàn)數(shù)據(jù)，與人工智能結(jié)合較好。“目前來(lái)看，應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域依次是廣告營(yíng)銷(xiāo)、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫(yī)療等。”李笙凱說(shuō)。
隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無(wú)人零售等領(lǐng)域落地生根，細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)如商湯、地平線(xiàn)等公司已獲得較高估值。在市場(chǎng)充滿(mǎn)機(jī)會(huì)的同時(shí)，李笙凱也提醒：“由于時(shí)間尚短，各應(yīng)用的市場(chǎng)仍需經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期驗(yàn)證。”
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