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      2017年，随着一个胖子的演讲拉开序幕。但人工智能技术未达，资本间已经开始暗中涌动。市场的嗅觉敏锐地捕捉风口，在2016年涌现的独角兽企业中，超过半数宣布要进军人工智能行业但，甚至有人戏称：“不管哪个行业，不与人工智能相关，投资人都不愿见”。

当下的火热让我们喜忧参半：虽然看到资本活跃，但又担心躁动过后回归“烧钱”的套路。所以，必须清醒地重新梳理有关人工智能的一切认识，伺机而动好过盲目躁动。

人工智能更像驱动力

当提及“人工智能”一词时，很多人会把它归为技术名词，随之想到的也是算法、机器人、CPU、系统架构等，这样的认知会把人工智能推向技术神坛，但却远离了“人间烟火”。

在谈及“人工智能”的内涵和背后故事时，中科院院士胡明义先生表示：人工智能更像是一种能源，像水、电一样成为驱动社会生产的一部分。当人工智能流入到不同行业，就会滋养这些行业的发展。只是不同行业在人工智能的参与下会有不同的成长速度。

人工智能是行业发展的驱动，这明确了人工智能的必备——迎合行业需求，解决痛点。在技术升级和变革中，需要考虑为行业提供整体解决方案，从头到尾渗入行业才能更好驱动行业发展。

以视频监控为例，如果只是把人工智能作为技术引入，那么只是在数据分析中提升效率，而如果考虑人工智能如何驱动安防发展，就会研发高清摄像头、智能芯片、视频数据处理平台等一系列配套设施，让人工智能从数据采集源头开始就发力，源源不断地驱动安防产业变革。

举例来说，首要驱动力是“人脸识别”，当摄像头能够精准的识别镜头中的目标是业主而不是外来人员，并且通过数据的不断更新采集，进化，让识别更加精准。而后续的研发高清摄像头、智能芯片、视频数据处理平台等一系列配套设施，让人工智能从数据采集源头开始就发力，源源不断地驱动安防产业变革。

其次的驱动力则是“数据处理平台”，海量数据的结构化处理是关键。对公安部门、反恐部门来说，需要对视频数据分类处理，而且对同一数据需要结合需求“贴”不同标签，之后汇总为大数据深度分析。

结合某地侦破案件的实例来说，通过搜索某一车辆的行驶轨迹和嫌疑人出没地点、时间，可以分析出藏匿地点和逃逸方向，警方在短短48小时内就侦破案件。这其中既需要高清摄像头的捕捉画面，也需要数据处理的智能分析，人工智能真正像驱动力一般助力安防行业。

场景落地是才是关键

就从安防领域的应用可以看到，人工智能的驱动力需要在落地场景中才能发挥作用。如果只是实验室中的研究成果，不能落地具体场景或应用，也是徒劳。

在场景落地后，人工智能的任务还未完成，还需要对模型反复训练、优化，用现有数据不断“训练”机器、提升自主学习能力，让机器的“智商”更高。据阿里云前技术前总监介绍，在智能家居产品研发中，模型优化尤为重要。在数据积累过程中，就需要开始提升模型性能，通过提取多个维度的数据和建立模型的更多分析维度，让模型在有限数据的训练中就能提高精度，不必等到数据积累完成才开始考虑场景落地问题。

引用马云大大的一句话来说，人工智能需要在实实在在的产品中才能走向受众，大面积推广。以智慧社区这个行业为例，就需要和智能家居、智慧城市、小区智能化改造有关小区的方方面面这些结合起来。

关于智慧社区和人工智能的结合，几乎所有风险投资人都认为，创业要在一厘米的宽度上，打出100米深的井。但面对社区创业这样一个具体的环境，如此多的单点切入的模式想做成平台的大部分都死了。但其实不应该这样，零壹互联创始人韩先波先生表示：从最难的开始做起，针对物业、地产和业主，只有同时创造诸多价值，才能产生粘性，否则都是蜻蜓点水，得不到他们真正的拥抱。

最后，从人工智能对大数据的需求来说，与垂直领域伙伴合作是获取用户交互数据的根本，未来有可能把智能家居、车载系统、娱乐界面和手机界面的数据都汇总，让技术明白“人类语言”，甚至通过不同语气揣摩人的情绪，让人工智能在不同场景中更加友好，冷冰冰技术变为“暖男”。

在人工智能大潮中“伺机而动”，需敏锐要眼光和清晰思路，首先要从行业应用出发提供全盘解决方案和硬件支撑，让人工智能像能源一样驱动行业发展。当然，单打独斗是不行的，还需要在垂直领域中联合伙伴，获取交互数据，不断提升反馈和自主学习能力。这都是很多入局者尚未意识到的关键，只关注软件，不做硬件提升，只关注技术、不做生态联合，结局都是死路一条。

文章来源：1号社区