人工智能算法的提升是否与市场红利画上等号

Posted 2022-02-13

在人工智能应用最为人熟知的两个领域就是，人脸识别和智能语音。其中人脸识别已经普及到很多应用场景，现在的智能手机都搭载了人脸识别技术，尽管存在很多方向的的漏洞但是大众对于产品还是欣然接受的。从去年的的无人超市，到现在构建智慧城市系统，接下来的人工智能推广应用该怎么走？算法的不断提升能带来多大的红利？

在宏观角度上面细小的分支将会成为人工智能的另一种个市场应用的红利大头，例如工厂设备就需要用到智能识别系统来判断设备的磨损情况，仅仅从声音上面的不同就能得出是否需要润滑油？或者车床的磨损情况怎么样，什么时候更换等等。

而人工智能的推广应用是多方向的，据了解，已经有音乐人工智能伴奏系统在中国亮相。人工智能通过数据分析与学习，找到相对固定模板，然后通过套用模板进行“创作”和演出。
随着应用场景增多。目前来讲，人工智能的推广应用不能只限于一个思维，生活中大多数使用的到，就看你如何去发挥它。

而金融等领域由于基础设施完善，积累了大量的用户行为数据、表现数据，相应的刚需衍生出的智能电话机器人就是姣好的应用，从18年年末Google智能电话客服的送餐演示开始，越来越多的智能语音企业开始考虑自己电话机器人好不好用，或者怎样在算法层面上面更加优化它。为了达到这个目标，大量的资金涌入市场，人才的抢夺战争也异常激烈，目前来看，智能电话机器人，应用最成熟的领域依次是广告营销、金融、公共安全、家居、零售、交通、医疗等。

“有一些指标，首先是基础设施情况，包括算法的成熟度、行业数据完善程度等。”上海人工智能研究院最近发布了《2018年度人工智能产业格局及创新实践研究报告》，据其副院长李笙凯介绍：“一些领域如农业、教育，服务行业，企业市场销售解决方案的个性化程度比较高，在工业上面应用需要是核心工业基础，就像工业AI头盔一样，需要的是时间和数据上面的沉淀，而不是几个算法就能弥补的。

年初欧能智能的负责人说：“今天的人工智能还是一种弱人工智能。基于深度学习的算法精度会无限逼近100%，但永远无法达到。随着‘准确率’提升，最后竞争的更多是场景落地能力。”

以这样的说法来看待现在人工智能的发展看来是很中肯的，毕竟在智能识别领域，目前难点在于跟垂直领域内企业的需求不断磨合，这是一个长期的过程。一些场景，预想中觉得好做，但操作下来可能难度很大，或者不是刚需。目前来看，大家更多是想找一个好的应用场景，不断迭代算法和数据，教育市场，培养用户。”

随着人工智能在智能安保、智能驾驶、无人零售等领域的扎根，一些细分市场的龙头企业得到了更高的评价以及中小型企业估值提高。市场充满机遇同时，欧能智能负责人也提醒：“由于时间尚短，各应用的市场仍需经过长期验证。”