各位老铁们好，相信很多人对人工智能发展落地都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能发展落地以及人工智能的落地的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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人工智能落地应用产品除了人脸识别、OCR识别还有什么？
一，人工智能技术可以作为人机，或者其它系统人机接口。
因为人自身的能力就只能是人自身的，人机智能可以拓宽交互系统。当手写识别作为发短信，作为人与人之间信息沟通人机接口的时候，它就实现了有效大规模的应用落地。
我们现在的扫描识别也是为检索分析做的应用，现在车派识别为什么多起来，是因为停车场收费管理里对车派识别应用有广泛的需求。人脸识别很多时候是为了身份认证和手机支付，用户有明确需求的，人机接口才可以做广泛的落地。
第二，随着IoT或者传感器技术的进步，利用传感器以及大数据来超过人类的智能也是人工智能有效的发展模式。这里最典型的一个例子就是天气预报，以前人还会说夜观天象，现在人都不会了。你想出差直接打开本地天气预报，就能有效知道明天相关天气的情况。
包括自动驾驶，包括其它的，为了方便都可以用比人类更多的传感器获得信息输入，有效做出人工智能来超越人类智能，达到更多应用推广落地机会。
第三，相对客观性，或者稳定可传承性。包括语音评测，作文评分，以及一系列的技术。因为人与人在对同一份试卷阅卷时存在主观性，机器在这方面会更加可观和无感情的。这时候相对机器对于大量人工阅卷而言就有更多的优势，这样才会使相关人工智能技术被老师和学校广泛接受的主要原因。
第四，面向海量任务的不知疲倦。科大讯飞是从语音合成起家，语音合成就是一个典型的不知疲倦合成任一文本，合成海量文本的概念，这个成为它真正落地的原因。
第五，人类学习成本高，使用频度低的产业。比如说多语种翻译，是的，人类可以在多语种翻译上做出很好的能力，但由于学习成本太高，使用频度太低，这时候相关人工智能就会有很好的应用落地。
如何才能引导人工智能由技术到落地？
谢谢邀请，在5月16日第二届世界智能大会上的大会采访过程中，英特尔中国研究院院长宋继强向至顶网记者详细介绍了英特尔是如何引导人工智能由技术突破到产业落地的。
英特尔中国研究院院长宋继强
从技术突破到产业落地——人工智能发展新趋势
在人工智能领域英特尔一直处于行业领导者的地位，也曾连续两年参加世界智能大会。今年世界智能大会以“智能时代：新进展、新趋势、新举措”为主题。因此，宋继强院长首先就如何看待人工智能产业发展的新趋势向我们进行了介绍：
比较明显的趋势是原来很多企业都在尝试一些新的算法和技术点，如今我们把这些技术应用到各个行业里去解决具体和实际的问题。从技术的突破，转成产业的落地，并且实实在在的转到业务收入上面来。
对于芯片领域来讲，前两年很多学术界在用各种各样的方法，去试算法，用GPU、FPGA，用英特尔的多核处理器。从去年的下半年到今年，越来越多的公司，包括很多的国内公司已经在做自己的行业专用芯片。而这个专用芯片通常更多的是用ASIC方式来制作定制化芯片。
例如现在阿里巴巴采用专用芯片来满足应用领域的功耗的要求、延迟的要求、成本和价格的要求。谷歌使用TPU架构，也就是ASIC架构，满足很严格的低延迟要求，用户远程请求过来以后，确定的时间内给他反馈。微软也有类似的需求，但是它上面使用的应用种类比谷歌丰富，所以它用的是FPGA硬件加速的方案。
所以会看到在服务器端，通过通用的多核处理器，支持多种数据分析和机器学习任务。在云端的云服务里，使用FPGA做实时的响应支持，为很多机器学习、人工智能加速。ASIC方案有NNP神经网络计算的加速器，这都是在服务器端的。
具体到一些应用场景里，像智能摄像头、无人机，以及家里用的智能设备。这些设备都会具备一些语音功能、图像识别功能，并对功耗和尺寸、价格都有很高要求。这些设备就更需要有定制化的芯片支持，包括无人驾驶车。
从这些例子就可以看到，在不同的应用领域和不同的位置，前端、数据中心，甚至边缘计算，都需要有不同种类的芯片支持，而不是一种，一种是解决不了所有问题的，所以英特尔有一个比较广泛的产品线去支持不同种类的业务落地。
现在的趋势很明显，就是利用现在多种芯片架构，以合适的组合来去支持不同应用领域的要求，这个要求主要体现在性能上、功耗上、价格上、尺寸上，这都是部署阶段的要求。我们管这种叫异构，通过一个通用的CPU，加上不同种类的其他的硬件架构加速，来去快速适应行业的要求，这是一个近期比较明确的趋势。
新技术、新算法对计算能力的挑战
看清趋势，才可以更好的引领新技术的落地。深度学习、大数据分析这些新技术、新算法又会为哪些行业产生新的变革？作为当前首屈一指的计算芯片厂商，英特尔在智能制造、大数据分析以及目前正在兴起的语音、图像识别、人脸识别等具体应用中，又该如何应对这些计算能力挑战？宋院长继续就这些问题为我们进行了解答。
首先在智能制造领域，就是要把原来是按照固定大批量生产的流水线，能够改造成适应客户需求的生产。客户的订单可能是多样的，而且是小批量的。最终是到千人千面，每个人都有定制的想法。这个实际上是要求整个生产的环节流程首先是自己能柔性制造，就是自己去组织这个流程，而不是以前固定好了这个流水线。
在智能制造里英特尔可以帮助用户做到的是：提供前端所需要的灵活、自主移动设备的感知部分，感知部分有深度摄像头，可以帮助做快速感知，还有Movidius这样的芯片，帮助做人工智能、视觉识别、物体识别的计算加速，而且是低功耗的。同时，也有通讯网络的支持，帮它快速连接到边缘服务器上，边缘服务器上可以有FPGA这样的硬件加速，帮它做特定任务的加速，因为各个工厂里可能需要加速的东西并不完全一样，没有办法用ASIC的方式去做，但是FPGA就是一个很好的选择。
在数据挖掘比较好的例子，一个是零售行业，一个是金融，这两个领域的数据产生量非常大。
金融领域一直是英特尔比较看重的，而且这里面的数据量非常大，机器学习、数据挖掘的算法都可以很好的应用。这些算法通常来讲，我们通过像至强可扩展处理器，可以很灵活地帮助他们做加速，训练的时候也可以用多核处理器的方式训练，也可以用英特尔的FPGA帮助做特殊的加速模块训练。
零售和人脸识别是比较相关的。人脸识别是一个具体的技术，但是它可以用在很多场景里，刚才讲到的安防或者是做门禁，这是一种。在零售领域，特别是智能零售领域也需要对人的身份进行判断。所以就是人脸识别会用在这些领域里，而且都要求能有比较快速的、性价比高的方案。这个时候，ASIC这种方案，像Movidius的方案是非常好的选择，可以放在智能摄像头里，很快帮它达成监测和识别的能力。
如何把人工智能由技术转变为工具和产品
从技术转换为可以应用的工具或产品，需要经过一段漫长而艰苦的研发历程。其中有很大一部分，是在进行软硬件的磨合，从而挖掘出芯片的最大潜力。在这方面，英特尔是否可以协助厂商，将人工智能从技术更快的转化成为可以使用的产品呢？宋院长继续向我们进行了解答：
英特尔实际上也在做超越纯技术点之外的一些工作，帮助建立起一些软件、硬件的工具，甚至是一些评价的体系，来去把这个产品推到一个产业。比如现在英特尔正在根据无人车这个产品推广一套安全机制，来分析和判断无人驾驶车辆的采集信息，从而对异常情况进行正确的判断。
也就是说，英特尔除了在提供一些软件工具之外，还在推动整个评价体系的建立，从而帮助建立一个新的行业。从一个技术到最后整个行业的蓬勃发展，其实里面还有很多超越技术本身的事情英特尔也会向用户提供更加广泛的支持，协助用户制定出大家一致认同的规范。
人工智能发展前景展望
人工智能未来是会取代人类的工作，还是会更好的服务于人类的工作？这是一个老问题，但也是在每次人工智能技术进步下的新问题，人工智能的未来发展前景如何，宋继强向我们进行了展望：
人工智能现在还是初级阶段。行业比较公认的是它的终极目标是希望让一个系统或者说一个算法、一个程序能够按人的智能的方式去完成一个任务，尤其是这种交互的任务。那么它就至少有感知、认知和决策三个阶段的处理能力。
现在人工智能在走前面的第一步，通过深度学习的方法，把视觉的信号、声音的信号基本上都能够比较准确的反映到计算机系统里。第二步现在正在努力去克服，这一部分最大的困难是它有很多歧义，同时还有一些不确定性。
现在英特尔做的两个前瞻性的研究，一个是神经拟态的芯片，这跟现在直接对某些具体算法加速的芯片是不一样的。具体算法加速是为了已经有的算法做硬件的加速，比如刚才讲的ASIC、FPGA，都是这种类型的。但是神经拟态芯片是面向未来的，它的结构就像人脑一样，由多个神经元构成，神经元之间的互相连接，有多种学习方法可以共存在一个芯片里边。不同的芯片的部分可以负责不同的任务，多任务可以同时学习，还可以互相影响，用一些不同的学习方式，自己学习，互相之间产生关联。这是本身在硬件层级就有一个新的架构去支持。
同时在算法层面，英特尔也继续增加对概率计算的投资，提升处理不确定性事件的能力。这种能力一旦具有了，对于一个计算系统更好地处理现实世界中各种复杂的情况就更有帮助了。
所以我们认为，下一步要解决对于环境各种场景的理解，并且加入自学习的能力，加入对不确定性的处理能力。加入这部分以后，我们可以想像，计算系统不管是用在哪个领域，对人会更有帮助了，可以实实在在的解决一些更有挑战性的问题。
希望这些资料可以为您提供帮助
来自科技行者团队老董
AI算法如何落地？
以机器视觉为例，虽然ai的性能比2010年以前大幅提高，但和人类的能力相比仍有巨大
的差距，这种高不成，低不就的特性，让以deeplearning为代表的ai算法可以做出漂亮的demo，但在实际应用中，面对复杂的场景却无能为力，难以落地。
大数据时代趋势下的人工智能该如何落地？
谢邀，现在很多人分不清楚大数据分析和人工智能到底有什么区别，总是混在一起说。
其实两个东西有共通性也有很大的差别。
首先大数据分析侧重点是在数据上，数据越多越好，而计算的函数一般都不复杂，大部分的计算都是在进行数据的统计和归纳。
而人工智能也需要很多的数据，但是人工智能的侧重点是调用数据的函数，也就是算法。
优秀的算法让调取数据的方式更加合理和“理智”，也就实现了我们眼中的“智能”。
那么大数据在人工智能里面的使用就比较明确了，更多的是为了算法服务，没有数据，算法再好也没有办法进行处理，而大量的数据堆砌更不是人工智能。
而当下无疑处于大数据时代，至于人工智能，只能说还是在路上。
大量的数据收集一定对人工智能的使用和开发是有用的，但是大数据分析绝对不等于人工智能。
而人工智能的实现无疑也是一个大数据的运用过程。
简单来说，人工智能需要很多的测试，算法需要不断的完善。
或者说只要是程序都是需要大量的测试才会更加完善。
文章分享结束，人工智能发展落地和人工智能的落地的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！