CAIS 2017：AI最重要的是场景落地 - 安防知识网

　　2017 中国人工智能峰会 "(CAIS 2017)近日在南京国际博览会议中心举行，创新工场李开复在会议上为我们描述了人工智能发展中的四类浪潮...

　　2017 中国人工智能峰会"(CAIS 2017)近日在南京国际博览会议中心举行，创新工场李开复在会议上为我们描述了人工智能发展中的四类浪潮：“第一波是互联网人工智能，他们得天独厚的得到大量的、已标注的场景内数据，美国的谷歌、Facebook和中国的BAT就是一个例子，得天独厚;第二波是根据商业场景渠道数据，用这个数据根据商业流程来产生价值的公司;第三波就是做传统企业的AI+工作，把真实物理世界过去不上线的数据捕捉并运用起来，来创造新的应用，像智能商店等等;第四波是AI整个动起来了，像机器人、无人驾驶等等。”

　　但是我们从另一个角度来看，这又何尝不是人工智能领域中，玩家的四种不同的玩法?与此同时，不仅仅是告诉我们人工智能玩家的玩法，从投资者的角度来看，李开复还为这四种方式，或者说四种不同的领域做出了评价。

　　他表示，第一波已经发生了，并且已经有了许多的2C的应用，像Facebook、微信、今日头条等等，对于玩家而言已经没有了创业的空间;第二波AI+的巨大机会在于与传统行业的结合，比如创新工场所参与投资的旷视、追一科技等等;第三波是传统公司的机会;第四波是相当困难的，比如无人驾驶等，它们还需要继续在技术上进行突破，不过，一些场景化应用还是可行的。

　　深度学习算法、语音识别、语义分析、计算机视觉……这些都是人工智能领域中我们耳熟能详的技术。而基于这些技术，我们也看见了自动驾驶、机器人、"刷脸"支付等人工智能产品和应用。其中，计算机视觉、语音识别等细分产业已经具备了相当的规模，可以说是实现了产业化。

　　相比之下，自动驾驶技术等等在产业化上就弱的许多，我们不禁疑惑了，在技术的产业化应用上，玩家应该怎么做?相比于语音识别等人工智能技术，自动驾驶或许在识别准确率上还需继续努力，但当前的产业化真的不可行吗?

　　事实上，这个答案是否定的。至于如何实现产业化，在技术、性能这一硬性要求之前，寻找一个合适的应用场景是非常重要的。

　　"AI最重要的是场景。中国人工智能产业缺的不是技术和人才，而是一个好的场景来落地。场景的定义和细分会推动技术的提升，相反的，技术的提升也会催化场景的出现。"在讨论人工智能双重驱动力的时候，旷视科技创始人、CEO印奇表示。

　　人脸识别专家英飞拓认为，在B端市场，安防、身份验证等多个领域就是人脸识别实现价值和提供服务的场景。我们可以看见，现如今的语音识别、计算机视觉等技术在性能上已经是相当的成熟了，但是从产业来看，这些技术的应用场景也只是被局限在那么几个领域之内。如此，从某一程度来讲，或许那几个领域已经发展的很成熟，但是这些技术的产业化还需继续开拓更多的应用场景。