人工智能概念遇冷 行业人才仍是关键要素.doc

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1、人工智能概念遇冷行业人才仍是关键要素　　科技圈是一个瞬息万变的领域，从VR技术、AR技术、人工智能到如今的区块链技术，越来越多新技术、新概念的出现，人工智能也在渐渐遇冷，当大潮退去，讲技术却找不到应用场景，抢人才却留不住人才，人工智能还能走多远？　　2017整整一年，围绕人工智能的巨头投资、创业押注不绝于耳，融资额度不断刷新纪录。但是无论是图像、语言交互，还是算法、机器学习都不足以与实际场景结合，换句话说，落地成为最大的难题。　　另一方面，越来越多新技术、新概念的出现，也让人工智能逐渐遇冷。201

2、7下半年随着比特币的大涨，区块链成为大家关注的新热点，几乎占据了投资人、媒体人的朋友圈。　　　　讲技术人工智能概念遇冷行业人才仍是关键要素　　科技圈是一个瞬息万变的领域，从VR技术、AR技术、人工智能到如今的区块链技术，越来越多新技术、新概念的出现，人工智能也在渐渐遇冷，当大潮退去，讲技术却找不到应用场景，抢人才却留不住人才，人工智能还能走多远？　　2017整整一年，围绕人工智能的巨头投资、创业押注不绝于耳，融资额度不断刷新纪录。但是无论是图像、语言交互，还是算法、机器学习都不足以与实际场景结合，

3、换句话说，落地成为最大的难题。　　另一方面，越来越多新技术、新概念的出现，也让人工智能逐渐遇冷。2017下半年随着比特币的大涨，区块链成为大家关注的新热点，几乎占据了投资人、媒体人的朋友圈。　　　　讲技术却找不到应用场景　　大家都知道人工智能代表着未来，但是在现实生活中，除了某些特定场景之外，大家几乎无法感受到人工智能带来的便利。　　举个例子来说，智能音箱可以说是借着人工智能浪潮最先起来的产品之一，2017年一度呈现“百箱大战”的局面，也是阿里、京东、小米等巨头抢滩的要地，但是作为核心卖点之一的语

4、音识别在体验中并没有大众所期待的那样优秀。　　首先，语音识别需要庞大的数据库支持，但是当我们真正使用时会发现有很多表达习惯并不能被机器所理解。虽然很多语音识别公司都说自己的技术识别率已经到95%，甚至是98%，但是在方言、咬字、吞音等常见情况下，大部分产品都无法做出合理反馈。（感兴趣的读者可以查看IT耳朵评测文章，了解更多内容）其次是声音采集的准确性，虽然智能音箱主打的场景是客厅和卧室，但是使用时场景是比较复杂的，人说话的声调、语速等都不相同，采集声音时会受到其他人员、环境杂音、甚至是音箱自身的干

5、扰，这都会导致准确率下降影响体验。最后也最重要的是缺乏交互自然性。几乎所有智能音箱产品都需要一个类似“芝麻开门”的语音密钥来唤醒，且每次发布指令时都要重复一遍唤醒词，这就让用户与产品之间产生明显的距离。　　综合看来，智能音箱的产品形态确实足够新颖诱人，但是其本质还是一个语音助手，并不能完全胜任智能家居中控的角色。　　另一个明显的例子自动驾驶技术。大家习惯把自动驾驶分为L1-L5这五个等级，近期我们也采访了一些自动驾驶（辅助驾驶）的公司，他们普遍认为自己的技术还处在L3等级，即高度自动驾驶阶段，在应

6、对激烈情况时仍需人为介入。而这样的技术是如何实现的呢？　　特斯拉对于周边环境的识别是通过设置在车辆上的12个长距离超声波距离传感器UltrasonicSensors、1个长距离雷达Radar和1个前向摄像头Forward-facingcamera来实现的，而国内其他公司的解决方案也都类似。但是通过长时间的走访和观察，我们也发现其中的一些问题，首先雷达或者超声波是会相互干扰的，试想一下十几辆车堵在路口，他们之间会形成强烈的干扰从而导致收集到的数据出现偏差。其次前向摄像头也不是万能的，想想微博上热议的

7、“远光狗”，想想繁华街市的各色霓虹灯，这些都是对摄像头最大的挑战。在一次与四维图新自动驾驶研发部负责人聊天中，他也坦言，目前自动驾驶使用的摄像头在弱光、逆光、或者多种光源的复杂环境下仍然很难准确做出判断，甚至在一些没有道路标志线和明显路边的地区也很难精准识别。　　人工智能在2017年发展最快的两个典型案例中，表现都不能让人满意。再看看其他的应用场景机器人、智慧物流、智慧城市似乎又离消费者太远。各大人工智能公司频频爆出融资消息，发布会也没少开，但是却很少听见落地的案例。　　玩概念却做不好体验　　如商

8、汤、旷视、依图、图森这些国内人工智能风口上的企业大部分是做算法的，由于技术的商业化程度不足，往往只能通过项目定制的形式为客户提供AI技术服务，即简单粗暴地卖模型、卖算法，如人脸识别技术服务、基础语言识别服务、金融领域的知识图谱工程等。但以人和算法作为企业核心能力是不可持续的，尤其目前深度学习领域的算法红利期变得越来越短。　　以面部识别为例，经过iPhoneX的教育，手机面部解锁正在成为越来越多厂商的标配。但是作为消费者来说98%的识别率和99%的识别率在体验上几乎没有区别。而用过面