數據先行，迎難而「下」，這才是AI革命的正確打開方式！

在鎂客網主辦的「M-TECH主題論壇」蘇州站會議中，無論是專註於前端成像晶元的眼擎CEO朱繼志，還是致力於SLAM演算法研究的速感科技CEO陳震，他們都不約而同得談到了一個話題：怎樣讓AI技術真正落地，為整個產業賦能？

智能的開始，源自應用場景的「數據」

關於現如今大家對人工智慧的看好態度，AI領域的標誌性人物Michael I. Jordan就曾直言不諱地給出否定：「我不喜歡用『智能』這個詞，我認為我們現在還沒造出智能，也不知道智能是什麼。」

儘管「智能」一詞盛行，但要在真正意義上實現它，並不容易。以發展成熟的智能音箱為例，連美國官員都在吐槽其「智障」。顯然，用戶用實際態度告訴我們，現在的AI產品還沒有達到我們心中對「智能」的定義。這也導致了從去年就喊起的「AI賦能」口號遲遲未能落實。

「機器要想像人類、動物一樣智能，首先需要做的就是獲得大量知識。」Michael I. Jordan說。

眾所周知，這裡的「知識」指的是有價值的數據，而它也是當前AI企業在做任何研究和產品之前所必須的「養分」。

對此，專註於人臉識別的雲從科技副總裁孫慶凱就在會議中特意介紹了他們的資料庫--雲從大腦：「雲從大腦就是基於智力資源構建的，這些資源來源於海內外的專家資源和重要的平台資源。如我們在美國有兩個很重要的分支機構；在國內，我們也和公安部一起合作搭建了應用平台，並與公安部、四大行和民航總局建立了聯合實驗室。這些數據可以打造真正的 雲從大腦，以用於提高識別的精準度。」

迎難而「下」，深入行業

儘管都知道數據極其重要，但是卻沒有幾家公司真正投入到數據挖掘的事業中，這一點在現有AI產業發展上表現得尤為明顯。

談及AI產業鏈上下游的企業，人們喜歡將更多的目光投射在上中游的晶元、演算法大公司，因為它們代表著真正的技術和未來。甚至連AI獨角獸它們自己都常常忽視了最接近用戶、產品端的下游產業。

但隨著AI產業退去熱潮，資本也逐漸趨於冷靜，此時，注重商業化落地、AI賦能被提上了日程。2017年7月，國務院也迅速做出了反應，發布了《新一代人工智慧發展規劃》，並在十九大中強調將人工智慧和實體經濟深度融合。

值此之際，在行業發展上，孫慶凱結合自身企業的發展給出了建議：「只有深入行業，深入到各種應用場景中，我們才能夠真正了解行業的需求，做出真正的解決方案。對上游廠商來說，這也是真正的解決辦法。」

在這一點上，AI視覺晶元企業眼擎科技與雲從不謀而合，它也是通過打入下游的方式，探索行業的真正需求。其產品--前端成像晶元，就是上下游交集的產物。他們通過收集和處理前端數據，並用高質的信息來優化自己的晶元設計。

「我們自己開車，有這樣的體驗：兩邊有路燈，汽車有大燈，前方的行人肯定能被駕駛員看見。但對於機器，情況就有所不同。只要機器本身的識別能力不夠，就做不到像人類一樣輕鬆判斷。」而這是貼近前端才會發現的問題。

「這時如果不解決其在日常生活中弱光、逆光、反光燈環境的自適應成像能力問題，AI視覺產品就無法大規模落地。」眼擎科技商務總監代勇表示。

產業化落地，現在的首要難點在哪裡？

其實前端成像只是眾多行業里一個微小應用場景。儘管大家一致認為要通過場景的應用倒逼產業的發展，但要實現技術的產業化落地，AI巨頭們不僅需要耐下心來走入行業，更要根據行業的實際發展情況找准正確的切入點。

事實是，因為發展速度的不同，監管力度的差異，各個行業（如金融、醫療、電商、教育等）正在經歷的智能化階段不盡相同，因而其數據可利用的程度也是參差不齊。

在眾多細分化場景下，金融、電商無疑是數據最為成熟的領域。無論是從監管層面，還是數據積累上，它們都足以支撐AI產品和技術的發展。以金融領域為例，中國的金融體制已經改革，並建立了一個相對完善的徵信和信用體系，所以現在金融科技企業可獲取的數據幾乎是透明且相同的，因而他們的重點自然就落在了AI應用產品的探索上了。

而與此同時，醫療領域卻正在經歷一個「跑馬圈地」的階段。對此，雲知聲就毫不避諱的指出：醫療最重要的就是數據。

「我們為了拿到相應的數據，做了很多努力，無論是跟協和醫院，還是和平安好醫生的合作，包括和平安好醫生成立合資公司，都是希望雙方在數據方面進行更深入的共享。」

至於教育，因學生的行為極其複雜，目前甚至還沒有一家公司可以找到合適的方式去定義它們，真正「智能」的教育機器人就更加無從談起。

某種程度上，數據挖掘甚至不應該和AI晶元設計同步進行，而是在邏輯上先於晶元和演算法，也是企業首要去做的事。

總結

數據統計顯示，與沒有使用大數據、雲計算的同行們相比，採用這些技術和移動戰略的企業發展狀況要超過其53%。

當人人都想脫穎而出時，真正的AI企業們應該耐下心來投身到自己所在的行業中，去探索數據中不為人知的秘密，從而設計出真正適合人類使用的產品。

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