近日，GCVC全球人工智能視覺產(chǎn)業(yè)與技術(shù)大會(huì)在青島舉行，青島地鐵集團(tuán)有限公司運(yùn)營分公司公務(wù)部經(jīng)理助理劉兵、浙江卓見云科技有限公司CPO牟葉勇、英特爾(中國)有限公司物理網(wǎng)事業(yè)部開發(fā)者賦能業(yè)務(wù)總監(jiān)竺鈞、極視角科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅韻在產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用論壇上對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展瓶頸與對(duì)策進(jìn)行了深入探討。

　　人工智能還處在弱人工智能階段

　　從全球范圍來看，目前人工智能處于哪個(gè)階段?機(jī)器視覺又處于什么樣的位置?浙江卓見云科技有限公司CPO牟葉勇認(rèn)為，當(dāng)前人工智能還處于弱人工智能階段，雖然在某些領(lǐng)域已經(jīng)比人腦更先進(jìn)，但從整體來看，人工智能還是完全沒有辦法跟人腦相比。機(jī)器視覺是人工智能的一個(gè)分支，相對(duì)于語音識(shí)別、語義識(shí)別、機(jī)器人來說，機(jī)器視覺的應(yīng)用落地更為廣泛。

　　浙江卓見云科技有限公司是一家專注于云計(jì)算和數(shù)據(jù)智能方向的企業(yè)，是阿里云生態(tài)核心成員、阿里云ET大腦技術(shù)應(yīng)用合作伙伴、Intel 邊緣計(jì)算應(yīng)用合作伙伴。

　　英特爾(中國)有限公司物理網(wǎng)事業(yè)部開發(fā)者賦能業(yè)務(wù)總監(jiān)竺鈞認(rèn)為，機(jī)器視覺作為一個(gè)產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)基本度過了孵化期，進(jìn)入了快速的發(fā)展期，不過因?yàn)槭艿剿惴ê退懔Φ挠绊?，距離成熟期可能還有一定距離。

　　機(jī)器視覺在應(yīng)用上百花齊放，幾乎在每個(gè)產(chǎn)業(yè)上都能看到非常有創(chuàng)新的應(yīng)用，當(dāng)前開發(fā)者人開的巨大缺口，透露著這是個(gè)錚錚向榮的行業(yè)。竺鈞表示，計(jì)算機(jī)視覺是整個(gè)人工智能基礎(chǔ)性的技術(shù)，服務(wù)于各個(gè)行業(yè)，就像晶體管對(duì)于半導(dǎo)體的發(fā)展，只有把這個(gè)技術(shù)做扎實(shí)，才能讓人工智能今后發(fā)展得更好。

　　需要更多的算法 解決碎片化應(yīng)用需求

　　近兩年人工智能快速發(fā)展，不停的有生態(tài)伙伴加入，包括英特爾、英偉達(dá)等芯片企業(yè)，海康、大華等硬件廠商，以及商湯、曠視、極視角等軟件廠商，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，軟件和硬件各自發(fā)揮怎樣的做樣?牟葉勇認(rèn)為，軟件廠商加入讓目前的應(yīng)用更快落地，硬件廠商提供核心能力，要在各個(gè)場景的落地，需要軟件廠商和SI或者ISV共同參與進(jìn)來。

　　英特爾竺鈞談到，從應(yīng)用的角度來看，人工智能現(xiàn)在的市場呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢：一方面是一些應(yīng)用非常成熟，比如面部識(shí)別、車輛識(shí)別等，大部分投資也集中在這些方面;另一方面是隨著應(yīng)用的增加，碎片化場景需求非常多，比如物業(yè)，就有大概8到10種人工智能應(yīng)用。

　　如何把頭部、腰部及長尾應(yīng)用結(jié)合起來，解決最終客戶的問題，是目前極為棘手的問題之一，竺鈞認(rèn)為，我們需要積累更多算法，如果1000種算法不能滿足需求，那么積累到3000種、5000種算法就能滿足大部分人的需求，這是一個(gè)從量變到質(zhì)變的過程，這樣可以滿足更多個(gè)性化、碎片化的應(yīng)用需求。

　　硬件、軟件和人才上都存在發(fā)展瓶頸

　　當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)遇到了哪些瓶頸，又有哪些應(yīng)對(duì)之策?牟葉勇談到，當(dāng)前人工智能的發(fā)展瓶頸大概有兩個(gè)方面：一是目前這個(gè)產(chǎn)業(yè)整體還是依靠資本推動(dòng)，大部分企業(yè)還沒有達(dá)到盈虧平衡;二是因?yàn)檫@是一個(gè)比較新的領(lǐng)域，人工智能產(chǎn)業(yè)的人才還比較缺乏。

　　從硬件角度來看，廠商可以提供性價(jià)比更高的芯片和技術(shù)，讓整個(gè)技術(shù)能夠更普惠，成本變得更低;從軟件和應(yīng)用廠商來說，更多的把各種應(yīng)用在場景上實(shí)現(xiàn)的落地，這樣人工智能產(chǎn)業(yè)就能逐漸發(fā)展起來，未來也能夠讓百姓更多享受到AI帶來的便捷。

　　竺鈞認(rèn)為目前人工智能實(shí)際上在硬件、軟件和人才上都面臨一定挑戰(zhàn)。硬件方面，當(dāng)前AI運(yùn)算正飛快從云端到邊緣端移動(dòng)，那么在邊緣端如何提供高算力和低成本的技術(shù)平臺(tái)和硬件平臺(tái)，滿足最終用戶的需求，這是現(xiàn)在比較大的挑戰(zhàn)。

　　軟件方面，現(xiàn)在所有的Tensflow、Python等都比較成熟，然而有一個(gè)很大的問題是，小樣本訓(xùn)練、保證數(shù)據(jù)安全的聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)還在發(fā)展初期，這會(huì)極大的阻礙AI在很多碎片化應(yīng)用的落地。

　　人才方面，目前人才的缺口很大，竺鈞介紹到，我們最早服務(wù)的叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，服務(wù)完數(shù)據(jù)科學(xué)家之后，發(fā)現(xiàn)要把真正的AI用上還有很多的算法工程師，這個(gè)比例大概是1比100，把算法工程服務(wù)好之后，發(fā)現(xiàn)最終落地還有很多部署工程師，又大概是1比100，這就需要特別多這方面的人才，缺口很大。如何培訓(xùn)、讓他們掌握相關(guān)技術(shù)是很大的挑戰(zhàn)，英特爾正與一些大學(xué)合作，開展培訓(xùn)計(jì)劃，幫助讓這些人才掌握相關(guān)的知識(shí)和技術(shù)。

　　極視角科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅韻分享了一個(gè)新的方向，她談到一個(gè)案例，如果有些場景數(shù)據(jù)非常少怎么辦，這也是目前AI遇到的一個(gè)比較大的問題，羅韻談到，本來我們希望AI能夠解決的是人眼的功能，然而人眼的聯(lián)想能力、遷移能力和類比能力，現(xiàn)在在算法層面都沒有得到很好的實(shí)現(xiàn)和落地，這個(gè)是算法層面的一個(gè)很大的困難點(diǎn)。

　　在對(duì)策上，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、小樣本的訓(xùn)練這些方法目前都在解決整個(gè)AI行業(yè)的困難，另外還有隱私計(jì)算，為了保障數(shù)據(jù)安全，所有的計(jì)算都經(jīng)過加密和安全防護(hù)，這也是目前在數(shù)據(jù)方面的一些思考和解決的方式。

　　目前越來越多的政府機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在加快智能化應(yīng)用的步伐，機(jī)器視覺在這其中也起到相當(dāng)關(guān)鍵的作用，比如青島地鐵集團(tuán)有限公司運(yùn)營分公司公務(wù)部經(jīng)理助理劉兵分享到，他們正在設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛模式，即實(shí)現(xiàn)司機(jī)只需在突發(fā)情況下進(jìn)行人工介入，而計(jì)算機(jī)視覺的介入，提高了他們的設(shè)計(jì)速度。

　　整體而言作為人工智能的分支，計(jì)算機(jī)視覺目前已經(jīng)很多應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，比如政府領(lǐng)域，包括城市管理，交通、環(huán)境治理以及治安管制等等，在企業(yè)端，包括人員、車輛管理以及質(zhì)量檢測等等。不過同時(shí)這個(gè)行業(yè)還面臨人才缺口、應(yīng)用兩極分化、小樣本訓(xùn)練處于初期等問題，還需要業(yè)界多多探討，積極尋求解決之策，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)走向成熟。