人工智能的最终落地,我们是该庆幸发展快还是发展慢?

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人工智能的最终落地,我们是该庆幸发展快还是发展慢?


人工智能和区块链

首先,不了解的可以先看之前几篇,如《花非花,物非物,AI岂是池中物(人工智能篇)》《人工智能:法国浪漫之都的人工智能时代》《致我们的青春,一个敬礼》等等。

2019年即将到来,今年嚷得最火的人工智能却依旧面临着落地难,区块链(B圈)也是如此,像一阵风一样,风过而无痕,平静。目前发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》中,显示2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元,但2017年AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元,90%以上的AI企业亏损,也就是说,有一大半是在圈钱的,虽然是明摆着的,但投资大佬都会考察50%的机会来“博取”这次机会。一方面,人工智能引用、投-融资高潮迭起,另一方面,初创公司的商业落地却举步维艰,两者呈现冰火两重天的格局。

目前人工智能产业——雷声大、雨点小,遭遇着商业的落地之痛,不过也已经成为行业内的共识了。

自我调侃

  • 今年币圈依然韭菜多如花,比特币价格下跌35%,比特币跌破4000美元,11月25日零时,比特币单价4342美元,当天18时24分,比特币单价突破3620美元,也就是说,不到24小时,再次下跌17%。真正凄惨的是从去年底伴随着比特币崛起,蜂拥进场的矿工、矿场、矿机。
  • 今年也面试了不少原来是区块链的求职者,套路玩法基本都一样,惨了民众爽了老板。

之后会在公众号内写篇《比特币的内幕》,有兴趣的可以先关注文章底部的微信公众号:python2048

区块链炒币

  • 人工智能给我印象最深刻的还是百度,参加过百度云峰会,竟觉得百度也开始膨胀了,上次百度云大会也见识了Baidu业务涉及的范围之广,有些业务所涉及的技术还是挺6的,其实早在好几年前就已经开始在背后偷偷的养着一群庞大“战士”,一个人的年薪也许抵得上一些中小型公司一年甚至几年的利润。而今年Q1业务同比增长还超浮预期,净利润67亿人民币,同比增长277%!!!不膨胀都难~
    BAIDU百度云

产业经济

<产链 >
上游
中游
下游
落地

落地的方向

今年很多大公司都开放了基于AI的学习和工具、连Google谷歌未来都会基于这个开放相关的资料和便捷式应用。

在技术层面,未来的方向还是挺乐观的,只是针对落地这块,如果受众无法是广义的,很难开展,什么是广义,比如说全民经济,异地转账,受惠方是一个集体群体等等。

今年我们可以看到,真正落地的项目只有少数,较为人知的有:平安城市、智慧城市的推进,摄像头及高清视频的采集,安防行业拥有海量的数据分析,城市公交车自动驾驶技术等等……

行业内拥有各自的属性,大多是识别、分析、提取,主要还是基于大数据模型的采集。

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个人觉得政府实现这块还是有优势的,如下图,有三个点,自动机器人,无人驾驶,城市(人员)的数据分析和采集。
人工智能深度学习

比如城市生活的项目中,交警部门的监控场景项目成了头号使用者,主要是识别行人的生理属性,然后分析行人身体结构,准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征,然后结合数据库整合建模,如果这套数据一直跑下去,并且正确率不断自我提高,注意,这里说的是自我提高修复,那么未来几年,这个数据的价值性和保密性是很怕的。除了行人,还有车辆,基于好深度学习的检测算法,哪怕在遮挡的情况下也能大概预测出人的姿态和动作,可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等,同时录入车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。

最后,实现人群密度分析,整合每个人个人信息,分析异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象,同时分析各人和预测路线数据。

基于这套,加上自动无人驾驶技术,当然,这里面涉及的又是另外一套理论知识,其中又涉及地图、方向、传感器、位置、目标群体,行人识别,动静态等等,这里面涉及的主要还是以大数据为基础的技术,和为人工智能提供强大的分布式计算能力,其中大规模分布式计算显得更为重要,需要同时分析海量的数据,开展特征性的匹配和模型仿真,并且能同时开展所有用户的个人服务。

基础:数据挖掘则利用机器学习算法自动开展多种分析计算,探究数据资源中的规律和异常点,辅助用户更快、更准地找到有效的资源。

数据挖掘人工AI
如果真的可以实现所有的功能和建立了海量的数据库、知识库等等,那么, 目标检测、目标跟踪、目标分类、目标检索和行为分析……这些的目标,最终落地了又会涉及到我们的个人隐私,道德的权衡,点像科幻电影中的结局,自行脑补,数据的维度之大无法想象。

然而目前来看,这方面也还在发展中,我们不知是该庆幸发展快还是发展慢。


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