近日，GCVC全球人工智能視覺產(chǎn)業(yè)與技術(shù)大會在青島舉行，青島地鐵集團有限公司運營分公司公務部經(jīng)理助理劉兵、浙江卓見云科技有限公司CPO牟葉勇、英特爾（中國）有限公司物理網(wǎng)事業(yè)部開發(fā)者賦能業(yè)務總監(jiān)竺鈞、極視角科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅韻在產(chǎn)業(yè)與應用論壇上對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展瓶頸與對策進行了深入探討。

人工智能還處在弱人工智能階段

從全球范圍來看，目前人工智能處于哪個階段？機器視覺又處于什么樣的位置？浙江卓見云科技有限公司CPO牟葉勇認為，當前人工智能還處于弱人工智能階段，雖然在某些領域已經(jīng)比人腦更先進，但從整體來看，人工智能還是完全沒有辦法跟人腦相比。機器視覺是人工智能的一個分支，相對于語音識別、語義識別、機器人來說，機器視覺的應用落地更為廣泛。

浙江卓見云科技有限公司是一家專注于云計算和數(shù)據(jù)智能方向的企業(yè)，是阿里云生態(tài)核心成員、阿里云ET大腦技術(shù)應用合作伙伴、Intel 邊緣計算應用合作伙伴。

英特爾（中國）有限公司物理網(wǎng)事業(yè)部開發(fā)者賦能業(yè)務總監(jiān)竺鈞認為，機器視覺作為一個產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)基本度過了孵化期，進入了快速的發(fā)展期，不過因為受到算法和算力的影響，距離成熟期可能還有一定距離。

機器視覺在應用上百花齊放，幾乎在每個產(chǎn)業(yè)上都能看到非常有創(chuàng)新的應用，當前開發(fā)者人開的巨大缺口，透露著這是個錚錚向榮的行業(yè)。竺鈞表示，計算機視覺是整個人工智能基礎性的技術(shù)，服務于各個行業(yè)，就像晶體管對于半導體的發(fā)展，只有把這個技術(shù)做扎實，才能讓人工智能今后發(fā)展得更好。

需要更多的算法 解決碎片化應用需求

近兩年人工智能快速發(fā)展，不停的有生態(tài)伙伴加入，包括英特爾、英偉達等芯片企業(yè)，海康、大華等硬件廠商，以及商湯、曠視、極視角等軟件廠商，在計算機視覺領域，軟件和硬件各自發(fā)揮怎樣的做樣？牟葉勇認為，軟件廠商加入讓目前的應用更快落地，硬件廠商提供核心能力，要在各個場景的落地，需要軟件廠商和SI或者ISV共同參與進來。

英特爾竺鈞談到，從應用的角度來看，人工智能現(xiàn)在的市場呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢：一方面是一些應用非常成熟，比如面部識別、車輛識別等，大部分投資也集中在這些方面；另一方面是隨著應用的增加，碎片化場景需求非常多，比如物業(yè)，就有大概8到10種人工智能應用。

如何把頭部、腰部及長尾應用結(jié)合起來，解決最終客戶的問題，是目前極為棘手的問題之一，竺鈞認為，我們需要積累更多算法，如果1000種算法不能滿足需求，那么積累到3000種、5000種算法就能滿足大部分人的需求，這是一個從量變到質(zhì)變的過程，這樣可以滿足更多個性化、碎片化的應用需求。

硬件、軟件和人才上都存在發(fā)展瓶頸

當前人工智能產(chǎn)業(yè)遇到了哪些瓶頸，又有哪些應對之策？牟葉勇談到，當前人工智能的發(fā)展瓶頸大概有兩個方面：一是目前這個產(chǎn)業(yè)整體還是依靠資本推動，大部分企業(yè)還沒有達到盈虧平衡；二是因為這是一個比較新的領域，人工智能產(chǎn)業(yè)的人才還比較缺乏。

從硬件角度來看，廠商可以提供性價比更高的芯片和技術(shù)，讓整個技術(shù)能夠更普惠，成本變得更低；從軟件和應用廠商來說，更多的把各種應用在場景上實現(xiàn)的落地，這樣人工智能產(chǎn)業(yè)就能逐漸發(fā)展起來，未來也能夠讓百姓更多享受到AI帶來的便捷。

竺鈞認為目前人工智能實際上在硬件、軟件和人才上都面臨一定挑戰(zhàn)。硬件方面，當前AI運算正飛快從云端到邊緣端移動，那么在邊緣端如何提供高算力和低成本的技術(shù)平臺和硬件平臺，滿足最終用戶的需求，這是現(xiàn)在比較大的挑戰(zhàn)。

軟件方面，現(xiàn)在所有的Tensflow、Python等都比較成熟，然而有一個很大的問題是，小樣本訓練、保證數(shù)據(jù)安全的聯(lián)邦學習等技術(shù)還在發(fā)展初期，這會極大的阻礙AI在很多碎片化應用的落地。

人才方面，目前人才的缺口很大，竺鈞介紹到，我們最早服務的叫數(shù)據(jù)科學家，服務完數(shù)據(jù)科學家之后，發(fā)現(xiàn)要把真正的AI用上還有很多的算法工程師，這個比例大概是1比100，把算法工程服務好之后，發(fā)現(xiàn)最終落地還有很多部署工程師，又大概是1比100，這就需要特別多這方面的人才，缺口很大。如何培訓、讓他們掌握相關(guān)技術(shù)是很大的挑戰(zhàn)，英特爾正與一些大學合作，開展培訓計劃，幫助讓這些人才掌握相關(guān)的知識和技術(shù)。

極視角科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅韻分享了一個新的方向，她談到一個案例，如果有些場景數(shù)據(jù)非常少怎么辦，這也是目前AI遇到的一個比較大的問題，羅韻談到，本來我們希望AI能夠解決的是人眼的功能，然而人眼的聯(lián)想能力、遷移能力和類比能力，現(xiàn)在在算法層面都沒有得到很好的實現(xiàn)和落地，這個是算法層面的一個很大的困難點。

在對策上，聯(lián)邦學習、遷移學習、小樣本的訓練這些方法目前都在解決整個AI行業(yè)的困難，另外還有隱私計算，為了保障數(shù)據(jù)安全，所有的計算都經(jīng)過加密和安全防護，這也是目前在數(shù)據(jù)方面的一些思考和解決的方式。

小結(jié)

目前越來越多的政府機構(gòu)和企業(yè)都在加快智能化應用的步伐，機器視覺在這其中也起到相當關(guān)鍵的作用，比如青島地鐵集團有限公司運營分公司公務部經(jīng)理助理劉兵分享到，他們正在設計自動駕駛模式，即實現(xiàn)司機只需在突發(fā)情況下進行人工介入，而計算機視覺的介入，提高了他們的設計速度。

整體而言作為人工智能的分支，計算機視覺目前已經(jīng)很多應用領域?qū)崿F(xiàn)應用，比如政府領域，包括城市管理，交通、環(huán)境治理以及治安管制等等，在企業(yè)端，包括人員、車輛管理以及質(zhì)量檢測等等。不過同時這個行業(yè)還面臨人才缺口、應用兩極分化、小樣本訓練處于初期等問題，還需要業(yè)界多多探討，積極尋求解決之策，推動產(chǎn)業(yè)走向成熟。

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