“人工智能：应用落地路径显现”

本篇文章2174字，读完约5分钟

人工智能最近又成为了信息的焦点。 山东、四川、上海、福建等地相继出台相关政策，另一方面科大讯飞、商汤科技等头部公司相继发布新硬件和新方案……

人工智能信息不少，动作不断，毕竟产业快速发展取得了那些新的进展，那些技术已经成熟，那些产品受到市场的支持，那些问题还需要继续改善吗？ 一起调查一下吧

“年，许多人以为是人工智能与产业结合的元年，但最终只听到雷声，没有下雨”人工智能运营商商汤科技首席执行官徐立坦言，2019年的重点是将人工智能带到现实生活中。

独特的是，科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰也认为:“2019年将成为人工智能逐步实现红利的阶段。” 他指出，评估人工智能技术的价值能否达到实际可见的实际应用实例、可规模化应用的核心产品、统计应用效果三个标准。 通俗地说，人工智能的应用可以“落地”和“听声音”。

计算机视觉迅速发展成熟

目前，计算机视觉仍是人工智能应用最成熟的分类，年我国计算机视觉应用市场达到7.5亿美元。 但是，除了“脸部识别”之外，计算机视觉还能做什么呢？

以医疗领域为例，此前计算机视觉被用于单一病种的图像分析，但现在需要多样化的应用。 腾讯优图实验室共同负责人贾佳亚告诉经济日报记者，他们现在做的工作，一方面是优化算法，另一方面是匹配医院所有类型的硬件设备，运用人工智能真正提高医疗水平。

商汤科学技术研究院副院长张少霆表示，人工智能赋能不应停留在识别技术上。 “骨肿瘤手术不仅可以利用新的平台，用计算机视觉实现骨肿瘤的识别，还需要肿瘤分割、骨骼分割、3d模型生成等以往影像医生、骨科医生、3d打印工程师协调的众多事业。 这样，在过去几周内完成的术前准备就被压缩了几十分钟。 ”。 张少霆说。

另外，计算机视觉开始进入产业网络。 例如，作为工业质量检查的一环，过去是人力，现在可以根据图像识别自动检查了。 以纽扣、拉链等制作为主业的浙江伟星集团过去曾评价拉链是否缺失，需要用手观察，但目前计算机视觉代替了人工，96%的精度大幅提高了检查效率。

在建筑业，在工地上数钢筋是正常的无聊工作。 广达科技股份有限公司总裁袁正刚告诉记者，这项事业过去需要大量人力，反复校准，现在利用计算机视觉，通过手机拍照可以自动统计钢筋数量，人工智能推进了领域管理，实现了质量的飞跃。

智能助手大显身手

去年，“智能扬声器是噱头”的看法暂时传开。 今年一季度，国内智能扬声器市场出货量达到1060万台，同比增长近500%，震惊了行业。

智能音箱的“逆袭”来源于功能定位的变化。 百度小度扬声器负责人景鲵坦言，将智能扬声器定位为人工智能家庭助手，将越来越多功能。

在产品中，智能扬声器的一大变化是安装屏幕。 百度“小度家”、阿里巴巴的“天猫精灵cc”、小米的“小爱触屏音箱”都有触摸屏。 这意味着过去只能用声音输入指令的智能音箱，现在越来越多的是新闻的表达和相互作用的途径。

“屏幕化是家庭智能助手的第一步，之后是智能扬声器、智能电视、智能硬件、车联网等屏幕之间的联动和领域之间的融合，场景在家里、办公室、上班途中无缝切换

不仅是个人方面，公司方面的智能助理也从“概念”走向“实效”。 智能客服网易七鱼刚刚发布了“智能质检”的新功能，根据智能规则从录音和副本中分解对话副本，用人机协作的方法对客服的服务数据进行二次检测，看起来像是一个简单的功能，但以前是客服，

在阿里巴巴，智能呼叫“店小蜜”系统表示，之前传到公司培训了10万名人工智能培训师，今后3年将培训40万名人工智能培训师。 奥康集团客服负责人林晶晶是这样的人工智能培训师，林晶晶表示，通过与人工智能的磨合，目前奥康的客服团队已从61人优化为48人。

“认识”的应用还有待拓展

从未来的快速发展来看，人工智能的“识别”应用仍然在扩展空，这意味着从计算机视觉、语音语义等“感知”层面走向“识别”层面，在决策上形成新的智慧。 例如，在智能零售领域，计算机视觉可以提供顾客的年龄、性别、在店铺的位置、停留时间等结构化的“感知”数据，但是如何获得这些数据来进行更深层次的“认识”解决 目前，“感知”数据主要用于发行优惠券等精准营销行业，但对产品研发价格、货架动线设计、智能选择等“感知”决策的支持很少。 “扩大人工智能的应用范围，一方面需要大量的优质数据，另一方面需要越来越多的技术支持，有效利用数据做出决定，”法国人工智能中心总裁顾海说。

怎样才能提高人工智能的“认识”能力？ 技术上，南方科技大学副教授鲁大认为，应考虑与量子计算结合。 “虽然还处于初期阶段，但量子计算为经典的机器学习算法提供了指数加速效果。 ”量子智能被认为具有广阔的应用前景，随着计算力的巨大提高，人工智能将在小分子计算等科学计算行业释放出更强大的能量。

值得注意的是，人工智能一旦被用于“识别”的决定，就意味着重视人工智能的伦理问题。 中科院自动化研究所研究员曾毅介绍说，“人工智能伦理”是指安全风险、隐私、算法歧视、监管等一系列问题。 即使机器自主学习，也要符合人类的价值观，通过机器的自我建模、自我经验的获得和思考的推测，避免危害其他智能个人。 只有重视人工智能伦理研究，才能使人工智能向对人类和自然有益的方向迅速发展。 刘庆峰也表示，随着人工智能产品的多样性和多样性而混合，对社会管理、法律等配套建设也要跟进。