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人脸识别已开启高速落地
赋能成世界人工智能大会、云栖大会焦点

2018-09-26 09:23:40 来源:搜狐科技 责任编辑: xiaopangwwb 收藏本文
摘要:可以想象在无须承担基础算法研发成本的情况下,中小企业势必可以低成本的快速尝试并迭代产品,人脸识别的产业化落地也将开启真正的高速模式。

    【CPS中安网 cps.com.cn】两个重磅峰会连续召开的催化下,作为全球新一轮科技革命与产业变革的关键技术,人工智能产业近期的热度持续攀升。无论是在向世人展示未来生活雏形的世界人工智能大会上,还是在指明中国科技前行的方向云栖大会上,均可以深刻的感受到人工智能的变革力。AI已经在金融、零售、交通、制造、服务等领域全面落地,一个由人工智能新技术、新理念赋能的新时代正迎面而来。

  高质量落地展现AI变革力 重要性已成为新共识

  在世界人工智能大会上,图灵奖获得者、中国工程院外籍院士罗杰·瑞迪认为,人工智能作为新型生产力正在登场。通过赋能产业变革,中国企业向世界展示着打开未来的新方式。

  而在大会现场,通过一众高质量的AI落地应用实例,确实可以感受到AI产业化落地正在引领商业模式创新并大幅提高生产效率。

  基于猎户机械臂平台的“豹咖啡”,经过世界咖啡师大赛评委的“调教”,只要一分多钟,就可以调制好一杯香浓的咖啡;精准助力城市安全高效运行——阿里巴巴提供的城市大脑使得试点区域通行时间减少15.3%,120救护车到达现场时间缩短一半;AI美颜、智能场景拍照,融入AI的各种拍照黑科技已经成为华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商的销售利器。

  而据国际著名研究机构麦肯锡报告预测,到2030年,大约70%的公司将采用至少一种AI技术,现在拥抱AI技术的公司将在2030年实现现金流翻倍。可见,AI的重要性已成为新共识。

  宏观上仍处婴儿期 大规模落地仍面临多重难题

  一方面,高质量的人工智能产业化落地,为经济社会发展注入了新动能,加速了AI进一步赋能行业。但另一方面也可以发现,目前的落地实例更多的集中在深耕各行业的头部企业及本身就立足于AI的明星创新企业中,鲜有中小企业及普通制造企业的身影。

  根据,中国信通院联合Gartner发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》中指出,仅有4%的被调研企业已经投资并部署了AI技术,人工智能应用发展仍然处于“婴儿期”。

  据业内人士介绍,AI技术在实际落地应用过程中,会面临诸多门槛。以应用较为成熟的人脸识别技术为例,传统制造业企业及中小创业者在实际应用过程中,面临最大的问题是产品研发、迭代成本高昂,无法和移动互联网产品一样低成本、快速化、多元化尝试。而在其中,算法采购成本成为制约中小企业发展的关键因素。

  据调查发现,AI算法市场作为一个新兴市场,并没有形成买卖双方对等的透明交易模式。算法供应商在提供定制化服务时更愿意选择大企业,原因是大企业的规模优势会让供应商在成本上做出很大让步,而中小企业由于刚刚起步,不具备大企业的优势,因此其使用成本会占到硬件设备整机成本的50%或更高。

  赋能成未来趋势 人脸识别已开启低门槛应用之路

  因此,无论在世界人工智能大会还是在云栖大会,加速AI产业化落地,均成为了行业最关注的未来发展趋势。目前,已有Google、英特尔、ArcSoft虹软、科大讯飞、亚马逊等多家企业率先推出了AI各技术领域的开放平台,进一步深化AI赋能。通过使用这些平台,不少中小企业及传统制造企业已经开启了,低门槛、低成本应用AI技术的转型创业之路。

  作为国内智能语音的巨头,科大讯飞的AIUI智能语音开放平台通过云端api的方式提供一键接入智能翻译、语音识别等AI功能,大大降低了AI技术的使用难度。同样,亚马逊的AWS开放平台利用云端api方式提供基于深度学习的视频分析、智能聊天机器人等AI功能。

  除了云端的开放平台,针对人脸识别等视觉AI算法成本高昂的问题,算法提供商虹软则推出了以离线算法为主的人工智能开放平台。基于该平台,虹软免费开放了人脸识别、活体检测、人证比对、人脸属性分析等离线SDK。利用这些SDK可根据企业需求进行二次编程,实现相应技术的应用落地。

  离线意味着即便是无网环境中,算法也可在本地设备中流畅、精准运行。这在对于安全和效率要求较高的场景中优势非常明显,这也意味着离线算法的应用场景更加广阔。同时,该平台还开放了业内首个也是唯一个免费、离线活体检测技术。作为无人值守场景下人脸识别商业化落地的核心技术,活体检测可以有效防止利用仿真图片、视频模拟等作弊手段恶意破解。

  可以想象在无须承担基础算法研发成本的情况下,中小企业势必可以低成本的快速尝试并迭代产品,人脸识别的产业化落地也将开启真正的高速模式。而这只是AI赋能行业的开始,随着其他领域的技术逐步降低应用门槛,人工智能时代的未来将演绎得更精彩。

关键词人工智能赋能行业落地应用
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