视觉人工智能落地忙,本文关于人工智能论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
人工智能论文参考文献：
忽如一夜春风来,视觉人工智能企业如千树万树梨花开,并迅速成长为高估值企业.
近来,许多人到银行开户已不必再到柜台*,只需在远程终端上利用“刷脸”功能就可以实现.不仅如此,各类门禁系统、手机“刷脸”等使用人脸识别技术的设备也在快速普及,而人脸识别其实就是视觉人工智能最重要的应用场景之一.
整个行业的突飞猛进源自2014年的一次技术进步.商汤科技有关负责人告诉《中国经济信息》记者,那年,商汤科技创始团队宣布,其DeepID系列人脸识别算法首次超越人眼识别率.这意味着,人脸识别技术已具备场景落地的技术基础.
随后资本蜂拥而至,而企业们也开始挖掘该技术在安防、金融、医疗、自动驾驶、电商等场景落地的潜力.有业内人士表示,对视觉人工智能行业而言,数据是基础,算法是技术关键,资本投入是动力,但最终变现则取决于技术能否顺利落地.
机器识人更准
视觉人工智能可以简单理解为计算机视觉,而这一技术取得突破则源自于一场计算机竞赛.2012年,多伦多大学教授Geoffrey Hinton和学生一同参加了ImageNet计算机视觉识别挑战赛获得了冠军,并一举将计算机视觉识别的准确率从74%提高至84%.这也称得上是近年来AI人工智能领域的重要事件.
此后,全球大批计算机视觉研究者开始组建创业团队.依图科技创始人兼CEO朱珑和联合创始人林晨曦告诉《中国经济信息》记者,他们也是自那时起才真正进入到视觉人工智能领域.林晨曦说：“选择这一领域的原因之一是计算机视觉在人工智能里的难度系数中等,比语音识别要难,又比自然语言理解要简单.它的结果相对比较直观,更容易接受可见度的学习和训练.”
据林晨曦介绍,当时系统有几百万人的数据库,需要从中匹配出路上拍到的犯罪嫌疑人照片.那时供应商提供的技术首位命中率仅为20%,这样的准确率面对百万级别的大数据几乎没有可操作性.而依靠视觉人工智能技术却能将准确率提升到85%.“这意味着在路上碰到十个人,有八个半能对出来是谁,其他工作流程就可以据此展开.人脸识别便在2014年落地了警务应用.”林晨曦说.
而依图的经历只是众多这一领域企业经历的缩影.
2014年3月,现在的商汤科技创始人汤晓鸥还是香港中文大学教授,其团队发布的原创人脸识别算法,准确率达到惊人的98.52%,首次超越97.53%的人眼识别能力.机器看人能够超越人类肉眼,对于众多需要人脸识别的场景而言,这是技术已然成熟可以迈向市场的标志.
在算法领域,语音识别发展比计算机视觉更早,然而多位业内人士指出,语音识别的应用场景并没有视觉人工智能丰富.2012年以来,人脸识别技术取得了长足进步,为广泛应用打下了基础.
创新工场创始人李开复也曾表示,图像识别相比语音识别更能应用于场景.对机器而言,语音识别和自然语言理解是两个步骤.目前的技术水平往往停留于语音识别层面,以语音识别软件为例,一旦遇到中英文混合时就容易出现混乱.即便如此,语音识别领域也产生了市值达到约800亿元的企业.由此不难想见视觉人工智能的“钱”景.
引燃安防市场
安防是视觉人工智能真正大显身手的首秀.纵观目前市场上的相关企业,拿到的第一张订单基本都来自对安防有强烈需求的政府部门.
2017年,公布了《科技创新“十三五”专项规划》,指出要通过专项规划的实施,开展知识创新、技术创新、应用创新与管理创新等四类创新.同时,有关部门也已准备将目前还分属于政府各部门、社会机构的摄像头及其后台数据进行统一管理.这对视觉人工智能行业而言都是利好消息.
其实,视觉人工智能仅从技术上看,精确度已经相当高.从事该行业的上海某企业曾在国内的行业展览中展出过一款产品,要锁定对象现在的位置,只需要根据对象十几岁时的照片就能实现.该企业有关负责人表示,这一系统对于门维护社会治安具有十分重要的意义.
从中央到地方,系统在技术侦查方面的资金投入逐年增长.据悉,东部某沿海城市门刚刚完成八亿元的人脸识别项目招标,某直辖市门在未来三年的相关预算高达数百亿元.
深鉴科技创始人兼CEO姚颂一语道破视觉人工智能企业进入安防市场的三个原因.一是市场很大,2017年的市场规模已达到约6500亿元.第二是安防市场足够稳定,有利于企业增加收入.最后是安防市场非常分化,任何公司都有机会.
从技术层面看,目前视觉人工智能企业的能力与安防市场需求也相当吻合.旷视科技CTO唐文斌指出,视觉人工智能难度最高的应用在自动驾驶,因为这一场景关系人身安全,且高度依赖机器独立完成.安防则不同,需要人机混合完成,而且机器所要解决的问题更为清晰.
他认为,未来的安防市场规模还将持续扩大,其中的原因主要是随着政府部门的数据积累,加上视觉人工智能企业对算法和模型的研究更为深入,在安防市场必然还会有更多应用场景得到激活.
全面落地检验
自2016年起,伴随视觉人工智能技术的进步和在安防市场的爆发,该领域企业正继续推动这一技术在其他应用场景落地,而看到了商机的资本也不甘落后纷纷加入其中.
回忆起公司拿到的第一单,林晨曦依然记忆犹新.那是2013年,林晨曦获得了向苏州市某科技部门负责人介绍依图科技的机会,而他最大的收获却是了解到交通系统对车辆识别的需求.
2013年前后,交通系统车辆识别的准确率只有约30%,而有关部门希望达到最少70%.而依图科技的识别率却达到惊人的95%.此后,人脸识别的订单也纷至沓来.与此同时,旷视科技也在寻找机会落地,而他们则将目光投向了游戏,并使得该游戏在应用商店的下载排名名列前茅.
“这是双向的寻找,视觉人工智能公司在寻找场景,而有技术诉求的场景也在寻找他们.”有业内人士表示.其实早在2015年,同样拥有海量数据的金融系统就提出了对人脸识别远程开户的诉求,而现如今,大多数银行已经装备了具备人脸识别功能的发卡设备,提高了银行的运行效率.
在安防和金融领域之后,医疗和物流也出现了视觉人工智能落地的需求.以依图科技为例,其医疗用“胸部CT智能辅助诊断”产品已经进入浙江、上海、湖北等地的医疗机构,成为医生日常使用的人工智能产品.
商汤科技则更为多元化,其视觉人工智能技术已进入14个行业.业内人士认为,跨行业之间有很大的协同作用.而2020年之后商汤科技会更多满足交互类应用场景的需求,这就包括直播等.
向来敏锐的资本也嗅到了商机.2017年以來,视觉人工智能企业的融资规模出现“骤增”.依图科技、商汤科技和旷视科技等都很受资本青睐.去年5月,依图科技完成了3.8亿元的C轮融资.7月,商汤科技则完成4.1亿美元B轮融资,估值已经达到15亿美元.11月,旷视科技则完成了4.6亿美元C轮融资.资本的迅速介入似乎也预示着行业的春天.
而企业们则为满足更多场景需求而努力加速前进.因为市场足够大,只要各行各业还需要机器替代人工,视觉人工智能企业们就有得忙.
结论：关于本文可作为人工智能方面的大学硕士与本科毕业论文人工智能论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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