关于AI，现状和期待间还有鸿沟

文／实习生 王 颖 本刊记者 陈 杰

当AlphaGo横扫人类棋手后，沉寂多年的AI（人工智能）再次活跃起来，而且是从此一发不可收拾的热力无限。技术上，学术界和产业界都在积极探索，场景应用也随之加速落地中，人脸识别在金融、安防领域的布局；智能语音语义在车载、家居、移动设备上的应用；自动驾驶汽车上路，服务机器人进入商场……似乎，人工智能已全面渗透我们的日常生活了。

其实，事实并非如此，人工智能产业热闹表象的背后，是普通大众对人工智能现状认知和期望间的不小差距。

产业还在婴儿期

2018年被称为人工智能全面落地应用的元年，行业的爆炸式发展似乎让人工智能一夜便妇孺皆知，过度的宣传也让人们对人工智能有了更高的期待。而现实中，人类对人工智能的究研成果居多停留在学术界，在技术和场景应用还不算太成熟之时，人工智能的普及性应用落地还是比较困难。

英特尔中国战略合作与创新业务部董事总经理、英特尔创新加速器总负责人李德胜表示，目前人们对人工智能这一概念有些期待过高，实际上现在的人工智能，更多的是指人工智能的算法、学习和技术，目前还处在一个比较初级的阶段，相当于婴幼儿时期，并不能真正达到和人一样的智能。

谈到人工智能应用落地，在传统行业中，当属对安防行业的影响最为深远。作为计算机视觉技术中最成熟的分支应用，人脸识别目前在安防领域算是比较成功的落地应用。人脸识别要求在各种复杂的场景下，比如交通路口、火车站、商场、医院等人流量较大的场景下，能够尽量完整准确地识别人脸信息，并与重点人员库实时比对，以实现对犯罪嫌疑人进行全城布控的效果。尽管该技术已相当成熟，但是由于对人与摄像机位的要求较高，其应用场景依然受限。由于人与摄像机的位置很难控制，再加上不确定的天气、光照等因素的影响，人脸识别技术还不能完全适应复杂的场景。

除了技术上的限制，在数据资源上也有待拓展。人工智能和数据是密不可分的两部分，机器智能化的前提就是机器被“喂”以大量的数据，并被“教会”大量具体的任务，从而创造出会学习且更聪明的硬件。中国拥有海量的数据库，但标准化和开放程度还远远不够，虽然有些应用在技术上已经相对成熟，但在大数据的获取和保障数据安全上还有一段路要走。

最后，人工智能还处于应用前期，生产成本较高，在市场上还处于较高的价位，如要进行大面积的应用，必然要对其成本提出较为适宜的要求。

前景可待未来可期

尽管如此，我们必须看到，在过去这一两年间，人工智能在很多领域里都有加速业务落地的趋势，而且有很多技术已经得到了应用。

自动驾驶领域的研究长久以来一直备受关注，虽然现在还不能直接达到L4或L5的水平，但该领域的研究从辅助驾驶开始就给人们带来了很多的帮助。未来到达L4、L5级别，自动驾驶将完全以车为主要的驾驶员，人们只需发出语音指令，即可进入自动驾驶状态，安全到达目的地。通过对不同场景的深度学习，人工智能的算法将帮助自动驾驶在更广阔的领域进行部署。

除了专业领域，寻常百姓的家庭场景应用前景也十分广阔，智能家电，智能机器人等智能化的家居，将会成为改变我们生活质量的突破口。在医疗领域也有越来越多的应用与科技、人工智能相结合，至于为什么还没有普遍推广，“因为这些应用需要有一段验证期，或者要过一些相关医疗机构的审批手续。一旦突破后，我们会看到非常广泛的应用。”李德胜说。

互联网对各行业的渗透给人工智能提供了最真切的参考，相较于互联网，人工智能的应用场景只会更广阔。随着人工智能与传统行业的不断结合，李德胜认为，未来人工智能行业将会涵盖各大领域形成一个完整的生态链，这需要更多的行业企业充分加入到这一生态之中，“人工智能+”将引领新一轮的产业变革，各行业领域都会出现大量成功的人工智能企业，并不会出现有如当前互联网产业BAT寡头的局面。”英特尔一直在为人工智能行业的生态发展而做着努力。目前来看，人工智能已经处于很多科技创新的中心位置，未来将有非常广阔的应用场景和发展前景。“

不久的将来，人工智能广泛应用于人们日常生活是非常值得期待的，但这显然也不是一蹴而就的事情。对于现阶段的人工智能，我们还是应该相对合理地调低期望值，以更理性的态度看待方兴未艾的人工智能。