普通觀眾眼中的世界人工智能大會

世界人工智能大會8月29-31日在上海世博展覽館舉行，31日對普通觀眾免費開放，提前申請就可以，某天兒子在看動畫片的時候發現了這個廣告，拖著我帶他去看。

趕早去的，一開始人不算太多，但很快就人山人海了。現場有很多帶孩子來的家長，還有專門的通道。不得不說，當前人工智能已不再是前沿的高端科技，而是成長為具有普適性吸引力的一種新事物，並且已經進入了大家的生活中，未來毫無疑問還會繼續高速發展。

參展陣容十分強大，主流的智能芯片公司（華為，高通，地平線，平頭哥，依圖，紫光展銳，寒武紀等），大型高科技公司（微軟，亞馬遜，IBM, INTEL, 華為，騰訊，阿里巴巴等），國家隊巨頭（國家電網，中國移動，中國平安，工商銀行，建設銀行），各種人工智能明星公司（依圖，商湯，雲從等），還有很多自動駕駛，教育類，應用類的人工智能公司。當然，也有不少巨頭缺席，比如百度，臉書，谷歌，以及在機器人領域領先的日本企業。

看完展，對當前人工智能的主要應用有了一定的邊界認知，更新了一些感受。至少目前，人工智能並沒有達到太玄妙的程度。核心還是計算，還是輸入、運算與輸出的過程，只是藉助越來越強的計算能力使這個過程表現得智能化：用計算將輸入的途徑延伸擴展到可以直接採集畫面和語音，用計算將輸出的方式延伸擴展到可實現更多的交互應用，使計算機展現出有智能般的能力，最終使人類可以藉助計算機提升生產效率，提供更美好的生活。人工智能所處的階段是：更方便的操控，做更多的事。突破這個階段的最可能路徑是深度學習，使機器接近甚至達到真正人類的智能，這個還在進程中，其實離得還很遠，甚至我比較懷疑最終達成的可能性。換種角度，其實也不用拘泥，只要人工智能強大到可以完成各種各樣的事情，是不是智能的又有什麼關係呢。

展館裡的人工智能企業主要藉助的技術就是畫面識別處理。據華為展位的工作人員介紹，攝像頭是普通攝像頭，真正的核心是算法，從普通攝像頭採集來的普通視頻信息中通過高級算法提取出高質量的信息，大部分的智能應用都是基於這個模式。除了華為，還有很多家企業都在現場做了這種算法展示，並且展示內容的選擇都不約而同，從你的面部識別出你的性別，年齡，表情，如果系統裡有你的信息，就可以經過比對後顯示你的名字等。突然發現原來安防監控龍頭海康威視也是標準的人工智能公司，只不過海康雖然做得最好，但很難比其他公司好太多，畢竟大家都會，並沒有實質性差距。人工智能公司當前的競爭狀態就是，大家都在做差不多的事，做差不多方向的努力，掌握相似的技術，而決勝的關鍵是技術積累得是否夠深，商業模式是否夠好，以及其他各方面的因素，也因此，當下人工智能創業公司方興未艾，因為此刻大家都有機會。。。

基於以上的判斷，我覺得人工智能其實分為兩種：

一是人工智能形式但實質只是更高效率的人機交互。

二是AI的深度學習，真正意義上的人工智能。

兩者的邊界並不清晰。決定人工智能當前高度的是芯片和算法，未來高度則要看AI的深度學習。當前來說，除了芯片和算法，我沒發現人工智能技術本身還有什麼新的價值提升空間，因為輸入端的圖像識別，語音識別，已經是成熟的技術了，計算芯片的成敗作為非專業領域的人也無從判斷，所以更值得看好的是各種藉助人工智能實現生產力提升的新型商業模式。

下面是幾個實例觀展體驗：

微軟佔據了最好的位置，入口就是，展臺也特別大，展示中規中矩，感覺以微軟這樣的級別，參展的主要目的就是展示形象，宣傳理念，對接企業客戶，所以作為普通觀眾看過也沒啥印象，只記得微軟確實厲害，各種都會，但具體厲害在哪並沒有直觀量化的感受。

看了一個小墨魚的一個後視鏡人機互動系統，一千多塊就可以安裝一個。類似一個智能中控臺，只不過是裝在後視鏡上，需要的時候可以調出，不需要的時候畫面消失變回普通的後視鏡。其實沒有什麼新的技術含量，但是從中控移到後視鏡後，一下子就有了高科技的感覺。

在亞馬遜的展臺，觀看了他們的一個如何智能物流配送的演示，感應到缺貨，自動下單，運輸投遞，如果貨物缺失可以回溯哪個環節出錯。是比較典型的藉助人工智能實現效率提升。不過演示過程有點失敗，那個送貨的無人運輸小車偏離了車道。兒子剛參加過機器人大賽的巡線小車競速，對他來說很熟悉這種巡線車的感應原理，有點震驚於他們怎麼這麼失敗，不過還是主動幫他們打圓場，偷偷跟我說這個不一定是程序編的不好，應該是光線的干擾問題。講解的小姑娘救場能力不錯，當場現編了一個說法，說小車會進行深度學習，下一次會跑得更好。。。

印象最深的是INTEL展臺的雲拿科技，成立時間不長的高科技創業公司，獲得了INTEL的投資，提供即拿即走的購物體驗方案（也就是無人商店的最高境界，不需要進行支付環節，拿了直接出門，結算扣款自動完成），使用的技術就是滿場館都是的畫面識別，而並不是RFID射頻識別。之前我一直都堅信無人零售商店的最終演化會是由RFID來達成的即拿即走系統，沒有想到僅靠畫面識別算法也可以做到。深入瞭解之後確定了一件事，同樣是畫面識別，算法的優化和系統化的實現，還是有著非常巨大的差距的。我瞭解了一下，主要環節是身份的識別，扣款的授權，購買行為的確認，商店數據核驗。對商店系統來說，最重要的是保證資產端貨物減少時，伴隨現金增加的同步，具體場景：一個人來買走一件商品，商店商品減少，把對應的貨值算到這個人頭上，從他賬戶扣款。核心就是由人工智能準確找出使商品減少的那個人，識別他的行為，具體的判定依據是從貨架取走商品的行為，誰拿誰付錢。當前已經有實際商用，據說在虹橋機場就已經有了。這樣的模式極大的提升了消費者的體驗，尤其對時間寶貴無法忍受排隊和繁瑣支付的那些人，太便捷了。對商店來說除了節約人工成本，更大的意義是完全打通了整個環節，可以將全部流程都納入系統管理，極大提升效率，還能獲得很多有價值的有效數據流進行進一步的商業開發。當然，前提是準確度一定要提升到足夠可靠的水平。