實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，第一時(shí)間獲悉
人工智能至今經(jīng)歷了三次浪潮：
第一次，五十年代的達(dá)特茅斯會(huì)議確立了人工智能(AI)這一術(shù)語，人們陸續(xù)發(fā)明了第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件，證明了數(shù)學(xué)定理，人類驚呼 “人工智能來了”、“再過十年機(jī)器人會(huì)超越人類”。然而，人們很快發(fā)現(xiàn)，這些理論和模型只能解決一些非常簡單的問題，人工智能進(jìn)入第一次冬天。
第二次，八十年代 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 BT 訓(xùn)練算法的提出，使得人工智能再次興起，出現(xiàn)了語音識別、語音翻譯計(jì)劃，以及日本提出的第五代計(jì)算機(jī)。但這些設(shè)想遲遲未能進(jìn)入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。
第三次，隨著 2006 年 Hinton 提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及 2012 年 ImageNet 競賽在圖像識別領(lǐng)域帶來的突破，人工智能再次爆發(fā)。這一次，不僅在技術(shù)上頻頻取得突破，在商業(yè)市場同樣炙手可熱，創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，投資者競相追逐。
今天，我們正在經(jīng)歷人工智能的第三次浪潮，與之前的兩次浪潮不同的是，本次浪潮最大的特點(diǎn)就是新的智能算法可以廣泛地解決實(shí)際問題，人工智能正在切實(shí)地改變我們的生活！縱觀目前AI的技術(shù)落地情況，“語音識別”是目前發(fā)展最成熟的人工智能技術(shù)，但應(yīng)用場景有限；自然語言處理在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)表現(xiàn)亮眼，但也有很多難點(diǎn)亟待解決；智能機(jī)器人目前主要集中在B端產(chǎn)業(yè)，仍未實(shí)現(xiàn)廣泛落地；唯有大眾最為熟悉的“計(jì)算機(jī)視覺”擁有最廣泛的應(yīng)用場景，正在快速落地到各行各業(yè)中。
NO.1 從【杭州視在】出發(fā)談：計(jì)算機(jī)視覺落地場景
目前，杭州視在大概落地了“10 ”個(gè)場景。包括：美食餐飲、生鮮零售、美容美發(fā)、電子零售、運(yùn)動(dòng)健身、家政養(yǎng)老、幼兒教育、商超賣場、建筑工地、營業(yè)廳、連鎖快遞點(diǎn)、交通治堵等。
比較典型的連鎖餐飲店的后廚監(jiān)管（后廚抽煙、工作時(shí)間玩手機(jī)、食物隨意放地上、后廚操作不戴手套、鼠患......）、前廳服務(wù)管理（工作服合規(guī)、非工作人員進(jìn)入收銀區(qū)、迎賓人員在崗、收銀區(qū)空崗......）;玩手機(jī)
還有健身行業(yè)綜合管理提出的解決方案，使得其管理更加智能。常見的有泳池安全員離崗檢測、視頻相機(jī)偏移檢測、煙火檢測、人員暈倒/摔倒檢測、器材未歸位檢測、人員未穿未穿工作服等；安全員缺崗
針對校園事故，杭州視在為校園管理提供了視頻服務(wù)運(yùn)營解決方案，主要解決的問題有：人出現(xiàn)在天臺檢測、視頻相機(jī)偏移檢測、周界入侵檢測、上課睡覺（只檢測趴倒）、煙火檢測、人員暈倒/摔倒檢測等；周界入侵
在建筑工地安全事故也是重點(diǎn)關(guān)注的，而杭州視在也為其提出了相應(yīng)的預(yù)防機(jī)制：施工人員未戴安全帽檢測、視頻相機(jī)偏移檢測、工地車輛未封閉檢測、工地裸土未覆蓋檢測、工地周界越界檢測、施工人員未穿反光背心檢測等。未戴安全帽
NO.2 相比傳統(tǒng)技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺的優(yōu)勢是什么？無論是在中國還是全球，在人力成本越來越貴的情況下，很多事情越來越?jīng)]辦法用人力完成，比如之前提到的連鎖餐飲店玩手機(jī)檢測、后廚衛(wèi)生檢測等，在攝像頭越來越多的情況下，人力觀測的量太大了，而AI則能在很多環(huán)節(jié)上替代人力從而成本降低。同時(shí)，運(yùn)用杭州視在所提供的智能視頻分析技術(shù)，更能夠?qū)B鎖店鋪提供一個(gè)好的智能化管理方式，對比傳統(tǒng)運(yùn)營機(jī)制更省時(shí)、省力。NO.3 目前計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展遇到了哪些難題？計(jì)算機(jī)視覺其實(shí)還是一個(gè)新興的領(lǐng)域，所以把從研發(fā)到銷售全鏈條打通的公司很少。目前我們的客戶主要是連鎖企業(yè)為主，你會(huì)發(fā)現(xiàn)他們要的不是一個(gè)單一的算法，而是一個(gè)整體的解決方案，所以往下走的話，包括數(shù)據(jù)采集、銷售、運(yùn)營商都存在一些困難點(diǎn)。NO.4 計(jì)算機(jī)視覺未來的發(fā)展趨勢如何？實(shí)際上我們目前還處在一個(gè)弱AI的時(shí)代，不同的領(lǐng)域?qū)ψR別算法的需求越來越多，我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)很難靠一家公司去把所有的算法都做完，所以后來我們也是在不斷完善創(chuàng)新當(dāng)中，類似“城市數(shù)據(jù)大腦”，便是我們的突破點(diǎn)，之后我們還會(huì)在機(jī)場以及更加廣闊的領(lǐng)域?qū)で笾悄芑鉀Q方案。總之，隨著時(shí)代的不斷發(fā)展，以及技術(shù)不斷完善，更多算法將會(huì)呼之欲出，成為新時(shí)代不可或缺的一份子。之前提到目前是一個(gè)弱AI時(shí)代，我覺得十年后應(yīng)該能到一個(gè)強(qiáng)AI時(shí)代，到那個(gè)時(shí)候可能智能化會(huì)變得很普通，像解決類似交通堵塞、安防場景以及新零售等等諸多場面，AI都變得無處不在。
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