人工智能之ABCDE：从视觉计算近期进展窥探AI发展基础

山世光：从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE

大家下午好！我非常荣幸今天能来到极客邦 AICon 大会跟大家做一次分享。刚才泰稳提到大家都说人工智能，事实上在几年前正好是相反的，我是做计算机视觉的，我们通常都不称自己是做人工智能的，现在是“被”人工智能了。但是从广义的角度来讲，人工智能有非常广泛的话题，计算机视觉就是其中之一。所谓计算机视觉，就是机器“看”世界的能力。今天我的分享题目是《从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE》，希望从视觉计算的角度，探讨人工智能的一些基本问题，为我们理解人工智能发展提供一个独特的视角。

今天这个分享分为五个部分，分别从五个关键词展开：**A（AI foundation），人工智能的基础；B（Big data），大数据；C（Cloud computing），云计算；D（Device），设备；E（Edge computing），边缘计算。**

A（AI foundation）：人工智能的基础

人工智能的基础是什么？我认为是算法。算法是人工智能的灵魂，是人工智能系统“思考”和“决策”的依据。计算机视觉算法种类繁多，主要包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等。其中，深度学习是近年来计算机视觉领域最热门的技术，它可以自动学习数据中的特征，并对数据进行分类、识别和预测。深度学习算法的出现，极大地提升了计算机视觉系统的性能，使计算机“看”世界的能力得到了质的飞跃。

B（Big data）：大数据

人工智能的另一个基础是大数据。大数据是指海量、多类型、高速产生的数据。计算机视觉系统需要大量的图像数据进行训练，这些数据可以来自互联网、社交媒体、传感器等各种来源。大数据为计算机视觉算法的训练提供了丰富的素材，使算法可以学习到更多的知识，从而提高系统的性能。

C（Cloud computing）：云计算

云计算是人工智能发展的又一重要基础。云计算为人工智能系统提供了强大的计算能力和存储空间。计算机视觉算法的训练和运行需要大量的计算资源，云计算平台可以提供弹性的计算能力，满足算法的需求。同时，云计算平台还提供了丰富的存储空间，可以存储海量的图像数据。云计算的出现，降低了人工智能系统的开发和部署成本，使人工智能技术更加容易获取和使用。

D（Device）：设备

设备是人工智能的载体。计算机视觉系统需要通过各种设备与外界进行交互，这些设备包括摄像头、传感器、机器人等。设备的性能和种类直接影响着计算机视觉系统的性能和应用场景。随着技术的不断发展，设备的性能越来越强大，种类也越来越丰富，这为计算机视觉系统的应用提供了更多的可能性。

E（Edge computing）：边缘计算

边缘计算是人工智能发展的最新趋势之一。边缘计算将计算能力和存储空间部署在靠近数据源的边缘设备上，可以减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度。计算机视觉系统可以利用边缘计算技术，将算法部署在边缘设备上，从而实现实时处理图像数据。边缘计算的出现，将极大地扩展计算机视觉系统的应用场景，使其能够应用于更多需要实时处理图像数据的领域。

以上五个关键词，构成了人工智能发展的基本框架。人工智能技术的发展，需要这五个关键词的相互支撑和协调发展。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，也受益于这五个关键词的推动。计算机视觉技术的发展，将为人工智能的应用带来更多的可能性，为人类社会创造更大的价值。

谢谢大家！