实践至上：浅析 2018 年人工智能落地前景

人工智能作为当今科技领域的前沿，其应用场景日益丰富，落地问题也随之凸显。2018 年，人工智能技术如何破茧成蝶，实现落地生根？本文将深入浅出，探讨人工智能技术，尤其是计算机愿景领域，在实际工程中的应用落地。

计算机愿景下的产业落地

计算机愿景，即赋予计算机模拟人类的观察能力，是人工智能技术与产业应用的完美结合。近年来，计算机愿景技术在各行各业蓬勃发展，催生出一系列落地应用：

• 图像识别： 面部识别、物体识别、场景识别，为安防、金融、零售等行业提供技术支持。
• 视频分析： 行人跟踪、行为分析、交通监控，助力公共安全、智慧城市等领域的发展。
• 医学影像： 疾病诊断、影像分析，为医疗行业提供更精确、高效的解决方案。

2018 年落地近况：机遇与挑战并存

2018 年，人工智能落地产业机遇与挑战并存。随着计算机愿景技术日益成熟，企业对人工智能技术落地的需求也日益迫切。然而，技术瓶颈和产业需求之间的脱节，也在一定程度上制约着人工智能的落地进程。

技术瓶颈：

• 数据量不足： 人工智能算法需要海量数据支撑，而实际应用中数据收集往往受限。
• 算法效率低： 复杂算法的运算效率偏低，难以满足实时性要求。
• 硬件性能受限： 嵌入式设备等终端设备算力不足，难以支持复杂模型的运行。

产业需求：

• 快速响应： 企业需要能够快速响应客户需求，人工智能技术的落地需要更灵活敏捷。
• 成本控制： 人工智能技术的应用应符合成本效益原则，企业难以承受高昂的开发和维护费用。
• 技术支持： 企业需要提供配套的技术支持和服务，以确保人工智能技术高效、稳定运行。

技术解决方案：

面对技术瓶颈和产业需求，我们需要探寻切实可行的技术解决方案，以加速人工智能技术的落地进程。

• 数据扩充： 通过数据生成技术和数据融合技术，弥补数据量不足的问题。
• 模型优化： 优化算法结构和参数，提升运算效率，降低对硬件性能的依赖。
• 云端协同： 云端协同处理机制，突破嵌入式设备算力瓶颈，实现复杂模型的运行。

可行性建议：

• 建立技术平台： 搭建标准化、易用性的技术平台，降低企业技术开发门槛。
• 培育产业人才： 加大对人工智能人才的培养，提升企业技术落地能力。
• 政府政策支持： 出台产业扶持政策，鼓励企业加大对人工智能技术的投入。
• 开放合作共赢： 构建开放的产业合作体系，实现资源共享和技术互通。

展望未来

2018 年，人工智能技术落地正处于关键转折点。随着技术瓶颈的逐步突破和产业需求的不断释放，人工智能技术在工程实际中的应用将更加深入和普遍。相信在各方共同努力下，人工智能技术必将释放出更大的生产力，为产业发展和社会进步带来新的动力。