【CMIC讯】又到春暖花开时节，资本开始暗中涌动，市场的嗅觉敏锐地捕捉风口。如果要评选最受追捧的领域，非“人工智能”莫属。在2016年涌现的独角兽企业中，超过半数来自人工智能，甚至有人戏称：不管哪个行业，不与人工智能相关，投资人都不愿见。
 
　　当下的火热让我们喜忧参半：虽然看到资本活跃，但又担心躁动过后回归“烧钱”的套路。所以，必须清醒地重新梳理有关人工智能的一切认识，伺机而动好过盲目躁动。
 
　　人工智能不只是技术，更像驱动力
 
　　当提及“人工智能”一词时，多会把它归为技术名词，随之想到的也是算法、GPU、系统架构等，这样的认知会把人工智能推向技术神坛，但却远离了“人间烟火”。
 
　　在谈及“人工智能”的内涵和背后故事时，格灵深瞳创始人赵勇解释道，人工智能更像是一种能源，像水、电一样成为驱动社会生产的一部分。当人工智能流入到不同行业，就会滋养这些行业的发展。只是不同行业在人工智能的参与下会有不同的成长速度。
 
　　人工智能是行业发展的驱动，这明确了人工智能的必备——迎合行业需求，解决痛点。在技术升级和变革中，需要考虑为行业提供整体解决方案，从头到尾渗入行业才能更好驱动行业发展。
 
　　以视频监控为例，如果只是把人工智能作为技术引入，那么只是在数据分析中提升效率，而如果考虑人工智能如何驱动安防发展，就会研发高清摄像头、智能芯片、视频数据处理平台等一系列配套设施，让人工智能从数据采集源头开始就发力，源源不断地驱动安防产业变革。
 
　　举例来说，首要驱动力是“高清摄像头”，当摄像头距离人脸超过50米时也能清晰捕捉人脸图像，这就避免远距离拍照过于模糊的尴尬。据赵勇解释，这看似与人工智能不相关的一个硬件却是人工智能分析的基础，如果一张清晰度为几个KB像素的照片摆在面前，再先进的人工智能技术也束手无策。所以，对安防领域来说，“高清摄像头”不可或缺。
 
　　其次的驱动力则是“数据处理平台”，海量数据的结构化处理是关键。对公安部门、反恐部门来说，需要对视频数据分类处理，而且对同一数据需要结合需求“贴”不同标签，之后汇总为大数据深度分析。
 
　　结合某地侦破案件的实例来说，通过搜索某一车辆的行驶轨迹和嫌疑人出没地点、时间，可以分析出藏匿地点和逃逸方向，警方在短短48小时内就侦破案件。这其中既需要高清摄像头的捕捉画面，也需要数据处理的智能分析，人工智能真正像驱动力一般助力安防行业。
 
　　联合合作伙伴在场景落地是关键
 
　　从安防领域的应用可以看到，人工智能的驱动力需要在落地场景中才能发挥作用。如果只是实验室中的研究成果，不能落地具体场景或应用，也是徒劳。
 
　　引用三角兽CTO亓超的一句话来说，做产品和做demo是不一样的，人工智能需要在实实在在的产品中才能走向受众，大面积推广。以三角兽主攻的语义识别和文本处理为例，就需要和智能家居、车载系统、玩具、儿童手表、手机登共同打造面向C端的产品，带来行业和用户体验的新感觉。
 
　　对于语义识别，简单理解就是人工智能的“大脑”，像科大讯飞、云知声之类的厂商是把语音转化为文本，而三角兽的主攻是理解文本含义，提升人机交互的准确率和友好性，让机器真正读懂人心。
 
　　从人工智能对大数据的需求来说，与垂直领域伙伴合作是获取用户交互数据的根本，未来有可能把智能家居、车载系统、娱乐界面和手机界面的数据都汇总，让技术明白“人类语言”，甚至通过不同语气揣摩人的情绪，让人工智能在不同场景中更加友好，冷冰冰技术变为“暖男”。
 
　　另外，用户的交互需求增多，希望获得机器，这同样需要更多垂直领域的交互数据“训练”系统，所以合作伙伴必不可少。最常听到的NLP、NLU、CNN等深奥词汇只是技术手段，最终打造出理解人类话语并作出反馈的系统才是落地场景，才是人工智能的体现。不仅是产品用户才是公司关注的，而且提供源头数据的合作方更为宝贵。
 
　　在场景落地后，人工智能的任务还未完成，还需要对模型反复训练、优化，用现有数据不断“训练”机器、提升自主学习能力，让机器的“智商”更高。据蓦然认知CEO戴帅湘介绍，在智能家居产品研发中，模型优化尤为重要。在数据积累过程中，就需要开始提升模型性能，通过提取多个维度的数据和建立模型的更多分析维度，让模型在有限数据的训练中就能提高精度，不必等到数据积累完成才开始考虑场景落地问题。
 
　　在人工智能大潮中“伺机而动”，需敏锐要眼光和清晰思路，首先要从行业应用出发提供全盘解决方案和硬件支撑，让人工智能像能源一样驱动行业发展。当然，单打独斗是不行的，还需要在垂直领域中联合伙伴，获取交互数据，不断提升反馈和自主学习能力。这都是很多入局者尚未意识到的关键，只关注软件，不做硬件提升，只关注技术、不做生态联合，结局都是死路一条。当创业者和行业回归理性“伺机而动”时，人工智能的春天才真正到来。

责任编辑：拂晓晨风