人臉識別、語音識別是人工智能應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經(jīng)走進不少人的生活。去年大火的無人貨柜,則用到了“物品識別”技術。接下來,人工智能推廣應用會怎么走?靠算法的不斷提升嗎?
海康威視高級副總裁徐習明說:“今天的人工智能還是一種弱人工智能。基于深度學習的算法精度會無限逼近100%,但永遠無法達到。隨著‘準確率’提升,最后競爭的更多是場景落地能力。”
碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識別的公司,無人貨柜是其主要應用場景之一。“在物品識別領域,目前難點在于跟垂直領域內(nèi)企業(yè)的需求不斷磨合,這是一個長期的過程。一些場景,預想中覺得好做,但操作下來可能難度很大,或者不是剛需。”
“現(xiàn)實購買場景復雜,商品品類太多,增加了數(shù)據(jù)標注以及類別定義的難度。”黃偉林說,“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)幫助識別貨物與條碼能否對應;無人零售柜則由于商品品類有限,識別難度降低。”
黃偉林說:“目前來看,大家更多是想找一個好的應用場景,不斷迭代算法和數(shù)據(jù),教育市場,培養(yǎng)用戶。”
除了人臉識別、語音識別等主流外,一些小眾細分領域也開始出現(xiàn)。“我們把設備放到工廠之后,就能根據(jù)設備發(fā)出的噪聲,判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油?車床刀具磨損程度如何,什么時候更換?等等。”碩橙科技創(chuàng)始人譚熠說。
人工智能還能參與到創(chuàng)意活動中來。據(jù)了解,已經(jīng)有音樂人工智能伴奏系統(tǒng)在中國亮相。人工智能通過數(shù)據(jù)分析與學習,找到相對固定模板,然后通過套用模板進行“創(chuàng)作”和演出。
隨著應用場景增多,如何判斷不同領域與人工智能的結(jié)合成熟度?
“有一些指標,首先是基礎設施情況,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)新實踐研究報告》,據(jù)其副院長李笙凱介紹:“一些領域如農(nóng)業(yè)、教育,行業(yè)解決方案的個性化程度比較高,工業(yè)領域則面臨設備核心數(shù)據(jù)獲取難的問題,醫(yī)療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數(shù)據(jù),因此較難應用人工智能。”
而金融等領域由于基礎設施完善,積累了大量的用戶行為數(shù)據(jù)、表現(xiàn)數(shù)據(jù),與人工智能結(jié)合較好。“目前來看,應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫(yī)療等。”李笙凱說。
隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根,細分領域內(nèi)領軍企業(yè)如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時,李笙凱也提醒:“由于時間尚短,各應用的市場仍需經(jīng)過長期驗證。”(來源:新華網(wǎng))
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