Wang 很多人对ai的印象还停留在2016-2017年略带噱头的alphago大战围棋大师李世石和柯洁。但你不知道的是上个月举办的腾讯世界人工智能围棋大赛上，ai已经成为完全的主角开始独立比赛并争夺40万元冠军奖金。
类似的ai替代人类职能的场景也发生在电竞领域。今年6月，非营利组织open ai使用5套不同的ai算法组队，在dota 2这样一款复杂的策略类游戏5v5对战中战胜了业余人类玩家。这并不是简单的玩玩而已，背后体现出的是算法理解人类思维并实时分析决策、协作“团战”的能力，这也意味着人工智能在多场景的应用上已经具有非常大的想象力。
而与ai发展速度相匹配的，是更为庞大的市场应用规模。2017年国务院印制的《新一代人工智能发展规划》预计，到2030年人工智能市场规模将超过10万亿元。巨大的市场潜力下资本显得格外活跃，据it桔子数据显示，截至2017年6月，我国针对人工智能领域的投资案例共有767起，累积融资额635亿元，占全球融资总额的33.18%。
人工智能的商业化场景落地
人工智能自1956年首次被提出以来，经过了三次浪潮的变革。从没有任何一个时期人工智能像现在这样距离我们如此之近，ai不只存在新闻里，还在我们衣食住行的各个场景中默默提升效率。因此如何选择应用场景落地、解决现实生活中的问题，成了赢得人工智能下半场的关键。
最热门的应用场景无疑是出行。除了已经陷入上路测试大战的自动驾驶，与车相关的智能车载语音交互终端，与交通相关的机场、车站刷脸进站，以及旅行中的消费级无人机拍照，都是各家人工智能公司激烈角逐的细分赛道。
拿旅行拍照来说，“这个场景下的用户一般都是小白，而非喜欢操纵专业无人机的极客。因此更适合他们的产品是操作简单、价格更低的飞行相机”，星图智控ceo张庆旗认为，“如何平衡无人机的安全性与性价比，如何解决端上的算力则是消费级无人机市场竞争的关键分水岭。”
而竞争最激烈、应用价值最高的场景则要数医疗领域。“ai虽然在定性问题上不如一生的经验判断，但在定量问题上可以很大程度提高精准医疗的效率。ai辅助诊断是目前ai+医疗的主要方向，”云知声ceo黄伟介绍，他们曾帮助协和医院的医生就在通过语音输入的方式完成病例录入。
安防则是目前对数据分析能力要求最高、也是最复杂的动态场景。和大多数to b、to c的项目不同，安防一般是to g，用于配合各城市政府或各地区公安局进行智慧城市打造，实现社区精细化管理。
曾帮助重庆、上海等多个城市进行过安防部署的特斯联副总裁孙贇，讲述过这样一个社区精细化运营的案例——大多数街道办事处或片区派出所一般对于孤寡老人都会重点关注。以往纯靠人力的做法是定期上门探访，但缺点是不能实时掌握动态，甚至会发生老人几日没出门已经去世的可能。而ai+安防则是通过部署智能硬件和智能门禁，配合高精度摄像头与图像识别系统去实时监测区域人员动态。如果重点关注的某个老人的id几天内都没有出入记录，系统就会及时报警，当地派出所或是治安管理委员会收到提示后快速派人上门查看。既能节约警力和街道委员的人工成本，也方便快速反馈、保障社区安全。
“但ai+安防面临的最大问题是数据处理，”孙贇说这也是他们面临的最大问题，“具体来说就是各家公司之间数据收集竞争激烈、实际场景中数据噪音大有效数据少、不同城市场景中数据密集但孤立分布。”
除了出行、医疗和安防这些热门场景，金融、零售等生活里的方方面面都在被云从科技、思必驰、云知声等人工智能领域独角兽公司改变甚至推动着“进化”——也许你感受不到语音交互、计算机运算能力、大数据分析的技术提升，但从张学友演唱会上的人脸识别抓捕逃犯，到世界杯上神助攻的ai裁判，再到无人驾驶、高铁高铁站里的刷脸进站，你一定能感受得到“+人工智能时代”已经来临。
人工智能的人文跨界
人工智能除了在商业场景上的应用越来越成熟，在公共议题上也开始发挥出更多的作用，人工智能巨头英特尔就在尝试“人文跨界”。今年4月，英特尔牵手中国文物保护基金会，开始利用ai技术修缮箭扣长城损毁部分。
作为世界七大奇迹之一的长城是大家再熟悉不过的场景，而箭扣长城又因为整段长城蜿蜒呈w 状，形如满弓扣箭得名，是明代万里长城中最为著名的险段之一。长城因雄奇险要闻名，然而当面临风吹日蚀、年久失修时，险峰断崖反而成了修缮最大的阻碍。
特斯联副总裁孙贇既是人工智能专家也是极限户外爱好者，“长城都在悬崖峭壁上，修缮过程中最难的是如何获取长城损毁部分的图像，用来对整个长城大环境的建模。你知道人攀登上去都是很危险的，更何况还要一个一个去拍摄不同角度的照片，这个工作量没有半年也有几个月。而人工拍摄还可能会带来另一个问题，人站在损毁的长城断壁上采集图像很有可能导致二次损毁。”
勘察历时久、难度大、二次损毁风险高，这也是中国文物保护基金会在传统修缮中一直头疼的问题。英特尔给出的ai解决方案是使用英特尔猎鹰8+无人机进行城墙检测与航拍，获取高分辨率图像以进行清晰准确的3d建模。
“箭扣这段长城700米，以前要勘测都要用直升机，费用非常贵。但这次英特尔使用的猎鹰8+无人机，不到一个小时的飞行时间内就拍摄到近1000张详细的图像，”常年专注于无人机市场的星图智控ceo张庆旗评价，“无人机上搭载的摄像头是4k级像素，对后期的高精度图像分析非常关键。”
无人机采集到高清图像传输到后端后，英特尔再利用以人工智能大数据分析和vr 3d内容制作为核心的至强w系列处理器进行高效分析，甄别出长城中需要修缮的损毁部位。最后通过英特尔人工智能算法，进行数据分析处理和虚拟重建，给到中国文物保护基金会ai建议的修缮解决方案。
说到其中的难点，一直专注于图像识别领域的云从科技副总裁孙庆凯认为是针对采集到的长城图像的大量计算，“前期图像越准确，对于后端3d建模来说越容易。这就要求对长城图像有非常高精度的图像识别与数据分析。以人脸识别为例，当你要识别一个人脸和面部骨骼时，你要采非常多的点进行多维度数据分析。而你采集的点数越多，实际运算速度越慢、计算量也越大，这就要求你的计算能力很高，你的芯片处理能力很快。而英特尔通过它的至强处理器，能够快速的分析计算把修缮方案做出来，这是对修缮是帮助非常大的。”
除了箭扣长城的修缮，英特尔也在北极熊保护等人文领域持续输出人工智能的力量。而当社会议题与商业场景都在被人工智能重塑，当人工智能在人文、出行、安防、金融、医疗、零售、等越来越多的场景下比人工解决问题来的更精妙，我们有理由相信真正的智慧城市正在被ai搭建起来。
