本文梳理了AI的最熱爆點：智能家居、金融服務、云服務（IOT物聯(lián)網）、智能制造、自動駕駛、線下大數據（智能零售）、成像技術（三維感知）。

AI為各大行業(yè)帶來了哪些不可思議的變化，又在哪里率先落地實現(xiàn)商業(yè)化？為此，我們采訪了16位業(yè)內頂級科學家/VC投資人/企業(yè)CEO。

一．清華大學鄧志東、中科創(chuàng)星米磊談AI的前景和趨勢

從1963年深藍與國際象棋大師兼教練大衛(wèi)·布龍斯坦的首次人機對抗，到1997年5月11日首次擊敗國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫，再到2017年5月27日阿爾法狗擊敗圍棋界第一高手柯潔，人工智能的表現(xiàn)越來越讓人驚艷。

清華大學 計算機科學與技術系教授 鄧志東

• 在AI的發(fā)展歷程中，有哪些關鍵技術備受關注？

在對AI發(fā)展歷程的總結里，清華大學計算機科學與技術系教授鄧志東博士認為，在一個甲子的時間長河中，其可謂是“三起兩落”。里程碑式的進展主要包括：

1）IBM的超級電腦程序“深藍”（1997）與自動問答系統(tǒng)（2011），分別擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫和美國著名智力競答電視節(jié)目《危險邊緣》中的人類冠軍，標志著以規(guī)則作為知識進行邏輯推理的人工智能所能達到的歷史高度。

2）大數據與大計算支撐的深度卷積神經網絡（2012-），在多項國際著名的評測比賽中，如視覺物體識別、人臉識別與交通標志識別，達到甚至超過人類的識別能力；在視覺物體檢測、場景語義分割、唇語視讀、畫作風格抽取、語音輸入、速記、真實感語音合成、語音助手、語音聊天、文本分類、神經機器翻譯等諸多方面，已大幅度接近于人類水平。

3）基于深度卷積神經網絡的深度強化學習（2015-），在屬于認知智能范疇的特定垂直領域的博弈類決策問題上，達到并超過人類職業(yè)玩家的水平。游戲學習程序DQN在49種Atari像素游戲中，29種達到乃至超過人類職業(yè)選手的水平；AlphaGo橫掃人類職業(yè)冠軍，成為“圍棋上帝”；同時在無限注德州撲克賽中戰(zhàn)勝人類職業(yè)高手。

4）IBM的沃森認知計算平臺（2014-），結合深度卷積神經網絡后獲得了更強的大數據分析能力，在某些細分疾病領域已能提供頂級醫(yī)生的診斷水平，這是知識驅動與數據驅動融合的成功范例。

總之，在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、博弈類決策和大數據分析等方面，以深度卷積神經網絡和深度強化學習為代表的弱人工智能取得了革命性進展，已成為目前備受關注的、真正能夠達到人類水平的核心關鍵技術。

• 人工智能如何改變社會生活的方方面面？

人工智能剛剛開始，之前都是集中于技術界，現(xiàn)在它即將開始走入產業(yè)界，且正在改變著很多領域。

在中科院西安光機所中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人米磊博士看來，人工智能其實屬于“使能技術”的范疇，它的出現(xiàn)對世界的方方面帶來改變。從之前的蒸汽機時代、電氣化時代、信息化時代，到現(xiàn)在的智能化時代，未來將是萬物皆智能的局面，所有的東西都將實現(xiàn)智能化，這種對社會生活的改變是方方面面的、非常大的。

• 技術有它自己的創(chuàng)新S型曲線，不必過度解讀

任何一種技術，人們往往短期內會高估它的能力，長期又會低估它的能力。具體表現(xiàn)在從短期內看，大家都對其抱有很高的期望值，認為這個技術是萬能的。但是大家又往往在熱情過后忽視了這個技術。而將來等真正的技術革命到來之后，很多人就被無情的淘汰了。

米磊博士說：“我們一定要了解技術的規(guī)律。技術的發(fā)展初期，都被大家賦予了太多的想象空間，但其肯定達不到人們想象中的牛逼程度。就像人工智能，要想在短期內達到像人一樣的智能，具有人的感情，肯定是做不到的。至于長期能不能做到，也不好說。因為技術的發(fā)展會有它的創(chuàng)新S型曲線，當它上升遇到瓶頸了，它就可能停滯了，永遠上不去了，并不是我們想象的線性曲線，一直會往上增長的。就像摩爾定律一樣，它現(xiàn)在就算是達到瓶頸了，它就不可能每18個月增長一倍了。”

• 下一個甲子，人工智能將走向何方？

鄧志東博士認為，今后，在大數據驅動下的弱人工智能產業(yè)將出現(xiàn)爆發(fā)性增長，深刻地改變人類的生產生活方式，重塑社會形態(tài)。

同時在深度學習的基礎之上，通過對多尺度“隱式規(guī)則”的半監(jiān)督、強化和無監(jiān)督學習而非人工設計或構造，在新的起點上進行“舉一反三”認知智能的前沿探索，使人工智能有潛力獲得記憶、意圖、注意力、推理、規(guī)劃、決策、知識學習與思考能力，甚至具有動機和自我意識，從而發(fā)展出更寬垂直領域的通用人工智能和具有全方位人類能力的強人工智能。

為了制約人工智能發(fā)展對社會生活的消極影響，我們還必須積極探討人工智能可能涉及的法律與倫理問題，通過構建與人類未來的良性互動關系，使人工智能真正走向造福于人類之路。

二．AI最熱應用場景分析/企業(yè)CEO觀點

1、智能家居

在AI的應用場景中，智能家居算是距離我們最近，卻發(fā)展最為波折的。從產品上看，比較代表性的既有國外的蘋果Homekit、亞馬孫Alexa、谷歌Google Home，也有諸如國內的長虹CHiQ-Life、海爾U+等。不過，受限于各種因素（如國內外文化和生活習慣差異、三方通信協(xié)議達成困難、業(yè)內無統(tǒng)一標準等），目前各大智能家居企業(yè)或產品，基本還處在單打獨斗、各自為政的局面。

因此，我們只能從代表性企業(yè)入手來對行業(yè)做出判斷。本文僅選取了國內兩家企業(yè)：長虹和BroadLink。

• 傳統(tǒng)家電企業(yè)如何借助人工智能實現(xiàn)破局，智能家居系統(tǒng)的人性化設計要求

其實不僅僅是智能家居，整個AI領域的很多技術和理念都在深刻的影響和改變著這家老牌家電企業(yè)。在6月7日亞洲CES的“長虹CHiQ-Life體驗會”上，我們跟長虹副總工程師陽丹有過一次深入交談。

陽丹說：“在長虹的整個轉型過程中，我們會首先做好布局，搭好平臺，基本實現(xiàn)運營模式的互聯(lián)網化；再持續(xù)提升終端產品，構建圍繞長虹智能終端和平臺的產業(yè)生態(tài)，最終各個智能終端設備將通過網絡協(xié)同構成一個整體，在大數據云端的支撐下為家庭成員提供全方位的服務。

“與同類產品不同的是，長虹的智能家居體系是完全開放的、包容的，我們歡迎所有企業(yè)加入到這個系統(tǒng)中來。另外，我們也一直努力推進國內智能家居行業(yè)標準的擬定?！?/span>

2013年，長虹提出“智能化、網絡化和協(xié)同化”三坐標的職能發(fā)展戰(zhàn)略，同時推出IPP（Integrated Personal Portal 集成式個人門戶）架構，通過IPP聯(lián)接、交互、安全框架，形成跨終端設備的智慧家庭軟件平臺體系架構，實現(xiàn)不同設備在IPP系統(tǒng)下的“以人為中心”的協(xié)同；

2016年，基于智能戰(zhàn)略下的軟件服務能力、大數據運營能力、千萬級智能終端、海量用戶行為數據等的積累，以及智慧家庭、智慧社區(qū)等新業(yè)務的探索，長虹發(fā)布了首個開放的物聯(lián)運營支撐平臺UP。通過UP平臺，實現(xiàn)物到“物＋聯(lián)”，實現(xiàn)由產品運營向“產品＋服務”的用戶運營轉型，以物聯(lián)網產業(yè)轉型模式與第三方、友商、合作伙伴等共建物聯(lián)數據運營生態(tài)體系，進而衍生出“物聯(lián)智化生活”的智能服務新業(yè)態(tài)。

長虹CHiQ-Life創(chuàng)新服務設計經理朱紅云表示，“CHiQlife輕松自在”生活方式，體現(xiàn)了長虹對技術與人關系的思考。技術其本質是為了服務于人而不是制約人，過去很多的智能化都是偽命題，在增加用戶價格成本的同時還因為不會使用、頻繁人為操作等因素增加了時間成本，并沒有真正為用戶帶來便利。而長虹正在深入研究現(xiàn)代人的生活方式，構建未來理想的生活場景，思考人工智能如何為用戶服務，未來將努力做到讓技術隱形，讓用戶能盡享輕松生活?！?/span>

• 如何以正確的姿勢打開智能家居消費級市場？

對于智能家居市場，目前最大的痛點是“智能”不智能。在早期，智能家居備受資本熱捧，資本推動整個行業(yè)快速發(fā)展，但是從15年下半年開始，就像是遭遇了滑鐵盧，整個行業(yè)又迅速地進入寒冬，“關門潮”、“泡沫”這些字眼在行業(yè)內開始頻現(xiàn)。究其原因，無非就是現(xiàn)在智能家居產品對用戶而言更像是玩具，對生活沒有太多的影響，無法成為一個剛需產品。

BroadLink CEO劉宗儒認為，要打開市場，勢必要解決智能的問題，人工智能技術的發(fā)展就是智能家居市場接下來的曙光。

就像在炎熱的夏天，按照以往經驗用戶回家后肯定是：找到遙控器，打開空調，調到制冷模式到23℃，再去關閉門窗。但實際上按照人的思考習慣，用戶進屋后會先想到“家里怎么這么熱？”，然后才會去想怎么解決這一需求。

智能家居既然要智能，就應該在用戶有需求的時候主動開始服務，而不是按部就班地執(zhí)行用戶的指示。當用戶提出“我熱了”、“怎么這么熱”這樣的需求后，AI會關聯(lián)家里的設備，進行綜合判斷?？赡芡饷婵諝夂芎?，只要開窗就能滿足需求了；可能今天外面PM2.5很高，那應該開空調降溫，再開空氣凈化器優(yōu)化室內的空氣質量。

在語音系統(tǒng)加入后，智能家居的控制變得更加便捷，但這顯然還是不夠的。智能家居不僅要懂人類的語言，更要懂人類的行為，這樣的智能家居，才是用戶所期望的。

2、金融服務

• 大數據對金融/保險行業(yè)的改變和推進

近年來，國際社會逐漸認識到普惠金融對于增強金融包容性、支持經濟增長、促進就業(yè)、消除貧困并最終實現(xiàn)社會公平的重要意義。但在發(fā)展普惠金融方面，依然存在著服務不均衡、成本高、效率低、商業(yè)可持續(xù)性不足等一系列的全球共性難題。隨著數字化時代的到來，普惠金融與數字技術加速融合創(chuàng)新，為解決上述難題提供了一條可行的路徑。

經濟發(fā)展和轉型有一個重要手段是擴大內需、促進消費，而銀行業(yè)轉型升級的一個重要方向就是提升與消費緊密相關的零售信貸能力。零售信貸具有典型的小額分散的特點，這些特點決定了信貸流程管理必須要依賴于電腦強大的計算和分析能力，而在背后支撐這一工作的核心元素就是大數據與智能算法。

隨著AI在金融服務上的應用越來越多，諸如人臉識別、生物特征識別、客戶優(yōu)選、風險控制等，已經成為各大金融科技公司爭奪的焦點。同樣的，傳統(tǒng)的銀行/保險行業(yè)也正在對基于AI的各種技術顯示出越來越大的興趣和熱情。

百融金服CEO 張韶峰認為，隨著中產階級的崛起以及消費結構升級，銀行和保險業(yè)會迎來巨大的發(fā)展機遇。尤其是保險，其本身就是一個基于大數法則的行業(yè)，天生需要數據來進行產品設計、精準營銷以及風險控制。由此推斷，大數據與人工智能必將在保險行業(yè)產生革命性的影響。

張韶峰判斷，隨著消費金融、互聯(lián)網金融的快速發(fā)展，取得先發(fā)優(yōu)勢的公司將會有更大競爭力，“馬太效應”本身就是護城河。在大數據金融服務行業(yè)，金融機構運營都會極其重視謹慎性原則，如果僅有數據而沒有模型，很難真正在金融業(yè)務中體現(xiàn)服務價值。所以，一家公司能夠掌握一種經過長期驗證的模型，并且能夠將數據嵌入到模型中就顯得至關重要。

3、云服務/IOT物聯(lián)網

• 云服務（云平臺）在物聯(lián)網領域中的核心作用

縱觀工業(yè)革命的歷史，可以簡單概括為機械化、電氣化、自動化、數字化的逐步進化，每一個階段都是由新的革命性技術與工業(yè)發(fā)生碰撞而產生。云服務的出現(xiàn)，正如馬化騰在2017年“云＋峰會”主論壇上所講，云是新產業(yè)革新的源動力，在新的云時代，整個社會經濟操作系統(tǒng)和運作模式都在發(fā)生數字化的迭代，就好比插上電之后，帶來電氣化革命。

眾所周知，物聯(lián)網已經成為今后的一大趨勢。而物聯(lián)網之所以能夠實現(xiàn)，作為其中最核心部分的云服務（云平臺）起到了決定性的作用。關于云服務在物聯(lián)網中的核心作用，我們采訪了Ayla Networks（艾拉物聯(lián)）CEO David Friedman，下面是他對此的分析：

David Friedman認為，云服務在物聯(lián)網領域中首先是基石作用，是實現(xiàn)物聯(lián)網的核心之所在。在物理世界，每一個物體都有自己的獨立屬性，如外形、品質、位置、狀態(tài)、溫度、所有權、價格等交互屬性，并且這些屬性在一定的規(guī)則之下發(fā)生變化。

運用云計算模式，使物聯(lián)網中以兆計算的各類物品的實時動態(tài)管理和智能分析變得可能。物聯(lián)網通過將射頻識別技術、傳感技術、納米技術等新技術充分運用在各行業(yè)之中，將各種物體充分連接，并通過無線網絡將采集到的各種實時動態(tài)信息送達計算機處理中心進行匯總、分析和處理。

同時，在物聯(lián)網時代，云服務已經不僅僅是基礎設施。在物聯(lián)網領域中，云服務包括一整套物聯(lián)網運營支持服務，具備海量設備的連接管理能力，以及大數據處理分析能力。云服務促進物聯(lián)網和互聯(lián)網的智能融合，它依靠其擅長的高效的、動態(tài)的、可以大規(guī)模擴展的技術資源處理能力，使得物聯(lián)網領域更高層次的整合，以及需要“更透徹的感知，更安全的互聯(lián)互通，更深入的智能化”成為可能，從而構建智慧地球。

此外，云服務的創(chuàng)新型服務交付模式，簡化服務的交付，加強物聯(lián)網和互聯(lián)網之間及其內部的互聯(lián)互通，可以實現(xiàn)新商業(yè)模式的快速創(chuàng)新，促進物聯(lián)網和互聯(lián)網的智能融合。

• 物聯(lián)網對傳統(tǒng)大型企業(yè)（以京東方為例）商業(yè)生態(tài)的影響和推進

物聯(lián)網和人工智能的高速發(fā)展將為人類帶來一個全新的時代，也會為企業(yè)帶來全新的商業(yè)模式和生態(tài)。

據京東方大學AI副院長劉楠介紹說，為了創(chuàng)建未來的全新商業(yè)生態(tài)，京東方已經提前布局，正在由半導體顯示技術、產品與服務提供商向物聯(lián)網技術、產品與服務提供商轉型。核心事業(yè)包括顯示器件、智慧系統(tǒng)和健康服務三大業(yè)務領域。

在2016年底的京東方全球創(chuàng)新伙伴大會上，王東升（京東方董事長）提出了“開放兩端，芯屏器和”的物聯(lián)網生態(tài)理念。

顯示屏是物聯(lián)網系統(tǒng)的硬件入口，薄膜傳感器是物聯(lián)網信息采集端的關鍵器件，基于已有的技術積累，京東方正在開展三大行動：

第一，全面開放應用端，和各類有志于物聯(lián)網領域的企業(yè)和專業(yè)人士攜手合作，創(chuàng)新新硬件、新軟件、新應用，共同創(chuàng)造市場新機會。

第二，全面開放技術端，與各類有志于顯示、傳感、人工智能、物聯(lián)網解決方案、健康醫(yī)療等各領域的企業(yè)、大學、研究機構和專業(yè)人士，攜手合作，促進技術進步和產品創(chuàng)新。

第三，全面推動半導體芯片、顯示器件、軟件和內容、功能硬件的和諧組合，與各行各業(yè)各方人士攜手，創(chuàng)新新應用，開拓市場新機會。

4、智能制造

如果說互聯(lián)網解決的是信息的問題，那人工智能解決的就是根本上的邏輯問題。

目前國內制造業(yè)的共同問題在于內部信息傳遞嚴重不暢，所以MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）一直并未得到大范圍普及。但同時，制造業(yè)內部各種邏輯卻極其相似（如不同企業(yè)不同產品的制造邏輯幾無差別），這也是人工智能將來會推動制造業(yè)快速繁榮的一個潛在原因。

傳統(tǒng)意義上的制造，從產品的概念、設計、可行性分析、制造工藝的選擇優(yōu)化，到生產過程中的品質把控、生產問題解決，每個環(huán)節(jié)都相當倚重經驗，這也是為什么很多制造業(yè)的工程師需要深耕多年才能出成績。但，人工智能最擅長的就是快速獲得這種“經驗”。

• 人工智能技術對制造業(yè)的破而后立和重塑效應

云工廠CEO李欽說：“無疑，人工智能將很快對制造業(yè)進行重塑，未來每個制造流程都會有一個超級大腦，她周密地組織著整個生產，準確地安排著生產中的人、機、料、法、環(huán)在特定的時間特定的地點做特定的動作。制造業(yè)如汽車制造這種龐大的體系，本來已經遠遠超出了人類大腦的處理能力范圍，靠體系和大量人員在維系的系統(tǒng)，終將因為效率低下和問題頻發(fā)而被更擅長做復雜規(guī)劃和處理龐大系統(tǒng)問題的人工智能所取代。”

同時，李欽還對智能制造的未來做了一個具象化的描述：

“我們可以清晰的看到未來的這幅圖景，近似于無人的工廠，物料被自動化傳送到生產工位，機械手準確拾取特定物料進行裝配，產品的任何異常和突發(fā)狀況都被各種傳感器和視覺系統(tǒng)量化后反饋到系統(tǒng)，系統(tǒng)即時做出反應，解決當前問題；而在產品的設計時，可行性和可量產性分析同步在云端進行，即時給予設計者反饋，產品設計完成后，系統(tǒng)快速完成相應的工藝拆解，模具設計和流水線設計。全程人參與的極少，大部分由系統(tǒng)自動完成。”

• 智能制造企業(yè)如何用好人工智能技術，搭建全新產業(yè)生態(tài)？

1001號是南京的一家智能制造企業(yè)，其CEO李獲鼎說：“我們專注于為客戶提供最優(yōu)質的制造服務。AI技術的進步讓我們也非常的興奮，我想這一新的技術在未來至少有兩個方面的應用。”

這兩個應用主要包括：

首先是通過積累大量的零件加工的方案，AI能夠學習針對不同特性的零件來匹配不同的工藝方案，包括設備、配件（材料和刀具）和工序，從而自動生成最優(yōu)的方案，并且能夠持續(xù)改進，這個在制造領域叫CAPP（Computer Aided Process Planning），這樣可以大大減輕工藝工程師的工作。

其次是訂單報價系統(tǒng)，AI能根據歷史積累的成千上萬個工藝方案和客戶需求進行更加深入的對比，并在最短時間內找到最匹配、最接近的工藝方案，讓客戶能夠在最短的時間根據估算來做出決策。我想，還有更多的領域會運用到AI的能力，把從繁重的、重復的體力、腦力勞動中解脫出來，去從事更加有創(chuàng)造性的工作。

制造業(yè)的基本生存法則是成本導向。毫無疑問，得益于人工智能的介入，制造業(yè)的成本邏輯會就此發(fā)生巨大變化，行業(yè)也將快速地重新洗牌。更重要的是，人在制造業(yè)中參與的部分越來越少，人員工資成為制造成本中可以忽略不計的部分，制造將變身成為一個高度技術導向的過程。這對于我們，是巨大的挑戰(zhàn)，也是巨大的機會！

5、自動駕駛

無人駕駛的熱度無需贅言，而AI在無人駕駛中的作用更不用多說。大家只要記住：無人駕駛一定是最大的趨勢，一切以無人駕駛為核心應用場景的硬件、技術、算法、系統(tǒng)等等也都將是熱門！

中科創(chuàng)星創(chuàng)始合作人米磊博士認為，人工智能進入到具體領域的時候，大家比較看好的是交通、醫(yī)療、金融、制造、大數據、無人駕駛等幾個領域。僅以無人駕駛為例，在全球科技巨頭集體扎堆式進入的背景下，它在未來二三十年的估算會達到6、70萬億的市場規(guī)模，價值巨大。

• 自動駕駛將對國內的汽車產業(yè)帶來哪些影響？

奇點汽車總裁助理高華認為，當汽車普遍擁有了越來越強大的自動駕駛功能，購買汽車的考量因素也就會發(fā)生變化。消費者曾經考慮的經濟性、豪華性、舒適性、運動性等汽車本身的性能舒適指標，將會變?yōu)檐囕v自動駕駛能力的強弱，以及你的智能網聯(lián)系統(tǒng)可以提供什么樣的數字化娛樂辦公新體驗。智能互聯(lián)交互平臺因此將會成為汽車產業(yè)創(chuàng)造價值的平臺，同時基于自動駕駛的共享出行——機器人出租車會快速發(fā)展。

根據PWC的預測，預計到2030年，共享出行與新技術以及基于數據的服務會占整個行業(yè)的17%，利潤則占36%以上，智能互聯(lián)將成為創(chuàng)造新價值與利潤的核心驅動力。僅僅基于汽車互聯(lián)和自動駕駛新產生的市場價值，在未來5年左右的時間就會成長為1500億美金的規(guī)模。

今天硅谷已經變成北美汽車業(yè)的焦點，自動駕駛技術是典型的人工智能，并且是人工智能體量最大、最佳的應用場景之一。自動駕駛與智能網聯(lián)緊密相關，革命性地提升駕乘者的出行體驗，汽車產業(yè)因此也面臨著前所未有的變革的挑戰(zhàn)和機遇，以人工智能為核心的創(chuàng)新科技與軟件將會扮演越來越重要的角色，產業(yè)的價值鏈將會逐步重構。

• 激光雷達在無人駕駛中的核心作用

在無人駕駛/自動駕駛的進程中，激光雷達和計算機視覺，是其中兩項最為核心的部分。

談到激光雷達，放在幾年前可能都沒有人知道這是干什么用的；時至今日，作為無人車上最精準的“眼睛”，這個傳感器受到了各主流互聯(lián)網公司和整車車廠的大力追捧。很難想象，一個傳感器的價格曾經可以高達50萬人民幣，幾乎占據了一輛無人車1/5的成本。

激光雷達系統(tǒng)主要能實現(xiàn)兩個核心作用：其一是對周圍的環(huán)境進行實時的三維建模，其二是可以進行同步建圖（SLAM），通過與高精度地圖中的特征物進行比對，加強定位。

禾賽科技CEO李一帆認為，從市場而言，激光雷達正處于一個即將爆發(fā)的時間節(jié)點。

“這個市場可以分為兩部分，一部分是無人駕駛的測試市場，另一部分是具有ADAS功能的量產車市場。無人駕駛的測試市場從2015年逐漸開始熱了起來，各大互聯(lián)網公司，如Google、百度、Uber等都投入了巨資，進行無人車的研發(fā)。國內的互聯(lián)網造車企業(yè)和主機廠也都有無人車研發(fā)團隊。這帶動了無人駕駛測試市場激光雷達的需求，每年可達數億美金，目前這一市場被美國的Velodyne所壟斷?！崩钜环f。

“在乘用車市場上，歐美各國紛紛立法，確定在2018年將AEB測試列為汽車是否可以獲得五星碰撞安全的標準?？梢灶A見，ADAS市場將在2018年開始實現(xiàn)井噴，而目前毫米波雷達在行人判斷上經常會失效，攝像頭又不能100%確保識別行人（特別是在光照變化劇烈的背景下），在汽車安全領域，一個99.9%有效的解決方案意味著每天都會有成千上萬的車禍會由于其0.1%的失效導致。激光雷達對障礙物的探測比較直觀，有就是有，沒有就是沒有，且不受環(huán)境光照影響。其在ADAS系統(tǒng)中對于‘毫米波雷達+攝像頭’解決方案的補充，幾乎可以杜絕AEB失效的情況，由此也大大提升了ADAS系統(tǒng)的實用性，從而保障了車內人員和行人的安全?！?/span>

• 計算機視覺在自動駕駛中的推進作用

事實上，除激光雷達外，計算機視覺技術也在無人駕駛中發(fā)揮了重要的作用，“雷達+攝像頭”的雙王組合更是保證了無人駕駛系統(tǒng)的快速和高效。

在無人駕駛中，計算機視覺技術主要被運用于環(huán)境感知方面。

隨著近幾年計算機視覺，尤其是深度學習的發(fā)展，現(xiàn)階段通過合理的多算法交叉驗證以及傳感器融合，我們完全有能力通過攝像頭替代人眼實現(xiàn)自動駕車。這一方面解決了激光雷達成本遲遲難以降低的商業(yè)化難題，另一方面，我們可以通過視覺直接取得語義信息，從而對周圍世界進行更好的表示。

圖森未來CEO 陳默說：“在環(huán)境感知中，高級別自動駕駛不同于輔助駕駛，它要求對周圍環(huán)境進行完整感知。要達成這樣的目標，我們不僅僅需要完成像車道線檢測，目標檢測與追蹤這類傳統(tǒng)視覺感知任務對路面感興趣的物體進行分析，還額外需要場景分割、雙目深度估計、光流估計等任務交叉驗證上述任務輸出的結果?！?/span>

除此之外，陳默還補充道：“通過這些，我們可以對當前時刻進行準確感知。除此之外，人在開車的時候還有很多預判行為，這些預判和估計對于安全同樣是至關重要的。在這些預判中，有一部分是完全可以通過視覺特征得到，例如車輛的轉向燈剎車燈有沒有亮，車輛之間先后遮擋關系等等；另一部分，我們需要融合大量場景的先驗知識，例如，我們知道車輛不會飛，車輛就算被遮擋出現(xiàn)的位置也應該是連續(xù)的。所以在這些基礎感知任務以上，我們還需要定義一些高級感知來處理前述問題，并使用合理的方式，將場景先驗知識融入到對整個環(huán)境的理解和推理中去?！?/span>

6、成像技術（三維感知）

從三維感知的角度來看，AI人工智能主要分為感知和認知兩個層面。

針對感知層而言，有一個里程碑事件是深度傳感器的普及。2009年，微軟Kinect 誕生是當時的一個大事件，是人工智能感知傳感器中的革命性的里程碑，從此以后大家終于可以很方便和低成本地獲取3D信息了；另外，計算機視覺長期存在兩大難題：圖像理解和三維重建。

一直以來，求解3D都是人們的夢想，最初它需要拍兩張或多張照片，費很大的勁兒來重建。但今天有了sensor，人們直接可以測量3D，它一下就開啟了今天和未來的很多應用。

但是，Kinect V2是基于連續(xù)波間相法的ToF（Time-of-Flight）深度相機，它存在不能抗陽光，不能遠距離工作的缺陷。而另一種獲取三維數據的方式是通過機械掃描式激光雷達，但它同樣存在無法解決的缺陷：產能受限成本高、數據稀疏空間分辨率低，限制了它們的應用范圍。

• 三維感知技術對于AI的革命性推動及應用

目前全球范圍內感知深度的ToF傳感器有很多種，其中以光珀智能科技的ToF傳感器最具代表性。

杭州光珀智能科技有限公司（以下簡稱“光珀”）主要專注于全球新一代ToF傳感器技術的研發(fā)。光珀在基于PCT的專利保護下提出原理創(chuàng)新，使得他們的ToF傳感器和傳統(tǒng)的ToF深度相機（基于連續(xù)波間相法）相比，其遠距離及抗陽光的特性更類似傳統(tǒng)意義上的激光雷達。同時也解決了機械掃描式激光雷達產能受限成本高、數據稀疏空間分辨率低的兩大缺陷。

光珀智能CEO白云峰介紹說：“目前，我們已經推出了‘光珀第一代ToF傳感器芯片’，并由此構建了三個固態(tài)面陣激光雷達技術平臺，分別滿足不同距離下（近、中、遠）、強陽光下（100Klux）、大場景（70?）、高精度（<1%）、高空間分辨率（0.06?H）等三維感知需求。這三個技術平臺可以服務于智能安防、機器人的導航與避障、無人駕駛的環(huán)境感知。特別是在無人駕駛領域，光珀的傳感器滿足了量產無人車對激光雷達低成本、高空間分辨率的兩大需要。

“光珀正和科研院校聯(lián)手創(chuàng)建大場景下的稠密三維數據集。而我們相信，這樣的數據集會對未來人工智能的發(fā)展有著革命性的推動作用。”

7、線下大數據（新零售）

作為AI重要組成部分的大數據，其線上大數據的應用場景已經被支付寶們幾近瓜分完畢，而剩下的線下大數據卻幾乎還是一片處女地。不過近年來，線下大數據已經開始進入“瘋狂生長”階段，它的首個目標場景就是“新零售（或智能零售）”。

從千人一面到千人千面，智能商業(yè)打開了“以人為本”的營銷模式。當“人”成為中心，精準地找到人就成為關鍵?；ヂ?lián)網已經進入下半場，當線上紅利逐漸消失，線下成為了新的價值洼地。線下大數據指向的，基于“人”的精細化運營將成為智能商業(yè)的必然趨勢。

• 線下大數據對新零售有哪些深刻影響和助推作用？

ZMT眾盟在線下大數據已經深耕四年，其CEO廣宇昊認為，新零售的核心是“用戶為王，數據驅動”。它強調的是以體驗為中心，以服務為載體，從傳統(tǒng)的賣商品到賣服務，讓零售行業(yè)真正進入消費者主權時代。如果說以前線下大數據影響的是重決策、長決策的，諸如醫(yī)療、教育、房產等行業(yè)，那么在未來，線下大數據將圍繞“人”的生活圈來發(fā)揮作用，并且會越來越重。

廣宇昊說：“線下零售商擁有龐大的線下流量。大數據、物聯(lián)網的發(fā)展，讓傳統(tǒng)的實體店有機會把零售作為一個數據來應用，建立以用戶為王、產品為王、平臺為王、服務為王、體驗為王、線下線上融合的商務生態(tài)圈。作為搶占了終端零售數據的先行者，ZMT眾盟構建的是集數據‘采集、合成、應用’于一體的閉環(huán)生態(tài)體系，實現(xiàn)的是大數據對‘人’的有效識別、需求洞察、多維交互和精準觸達。ZMT眾盟擁有全國最大的線下數據庫，9億+‘強’‘大’線下場景數據是整個閉環(huán)生態(tài)體系的基礎。目前，ZMT眾盟的核心產品有指向精準人群廣告投放的眾盟值投，以及專注“新零售”時代企業(yè)個性化自營銷的ZMT眾盟本地站長。

數據顯示，到2018年，全球人工智能市場規(guī)模將達到2697.3億元，增長率達到17%。而大量社會資本、智力、數據資源的匯集，將強力驅動人工智能技術研究不斷向前推進，進一步加速人工智能對傳統(tǒng)產業(yè)的滲透和結合。

“未來，ZMT眾盟將加強對大數據和算法的深度研究，打破大數據在行業(yè)應用的邊界限制，推動人工智能從計算智能、感知智能到認知智能的迭代升級，為中小企業(yè)打造更多普適性產品，促進企業(yè)價值迭代，助推商業(yè)智能化?！睆V宇昊補充道。

三．孵化器/VC投資人對AI有一種“執(zhí)著的狂熱”

• 科技孵化器不只是商業(yè)地產，“系統(tǒng)性、閉環(huán)性”幫扶才是核心

中科創(chuàng)星是全國最專業(yè)、最具影響力的科技企業(yè)孵化器之一，其對科創(chuàng)企業(yè)的孵化方式在業(yè)內具有很高的參考和借鑒意義。而作為中科創(chuàng)星的創(chuàng)始合伙人，米磊博士對如何幫扶科創(chuàng)企業(yè)，有自己獨到的見解。

“對于我們（中科創(chuàng)星）孵化的企業(yè)，我們更多的是從產業(yè)鏈上幫他們去解決問題。通常，中科創(chuàng)星會把AI公司分為三類：基礎設施公司（如做芯片的、做傳感器的等等，幫助人工智能公司獲取數據、建平臺的，像我們常說的端網云）、做核心技術算法的（人臉識別、視頻識別等）、行業(yè)應用公司（利用現(xiàn)有的基礎設施、核心技術和算法，找到一個行業(yè)應用點）。

我們現(xiàn)在更多的會是在基礎設施的領域在投資和布局。我認為，有了基礎設施才會有人工智能的應用和爆發(fā)，就像之前的互聯(lián)網時代一樣。我們會幫這一領域的公司解決一些上下游、產業(yè)鏈的問題，給他對接市場資源，幫他解決人才招聘（業(yè)內普遍存在一個現(xiàn)象：人工智能的人才很難招聘）、人才培訓等問題。通過以上做法，建立一個孵化器的服務生態(tài)，用這個生態(tài)來為企業(yè)提供方方面面的服務和資源?！?/span>

目前，國內大大小小的孵化器大約有2600家。但相比之下，似乎過于魚龍混雜，占總數最多的是那種只提供辦公場地和簡單的水電、衛(wèi)生等服務的初級平臺。而我們真正需要的，其實是專業(yè)孵化平臺，要真正的幫助企業(yè)在技術、市場、資金、人才等的核心需求。

• 國內人工智能領域的投融資概況，基金對科技領域的投資偏向

在國內AI的投資環(huán)境上，中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人表示了對AI基礎設施領域的投資和布局偏好。另外，我們還采訪了洪泰基金合伙人、洪泰智造工場CEO喬會君，他似乎對核心技術和算法領域里的企業(yè)更感興趣。

喬會君說：“對于人工智能來說，目前我們正在布局深度學習算法、大數據、語音識別、圖像識別這幾個核心點。

“作為投資人，我們在布局時會打開每一個方向上的知識圖譜，然后從這個圖譜中發(fā)掘世界上最優(yōu)秀的科學家與團隊，一旦發(fā)現(xiàn)，我們就會毫不猶豫地投資。

“我個人是一個非常堅定不移的科技理論推動者，我認為只有基礎科學能夠推動世界發(fā)展。人工智能這個領域一定是基礎科學在推動，沒有模式，沒有討巧，沒有投機。”