01人工智能的三个高峰人工智能的发展经历了三个高峰。第一次高峰出现在50年代人工智能技术初期兴起，第二次高潮出现在80年代，以专家系统为代表。当前，全球正在经历人工智能的第三次发展高峰。前两次高峰并没有带来预期的社会翻天覆地的变化。这座峰会重蹈覆辙，还是会有所不同？事实上，这个发展高峰有以下四个不同于以往的特点：1、深度学习：作为人工智能强大的辅助工具，深度学习的出现为很多未解决的问题提供了解决方案。2、强大的计算能力：云计算和芯片计算能力的提升，大大提高了计算机处理数据的能力。3、海量数据：各行业积累的海量数据为人工智能的应用创造价值提供了条件。4、成功案例：搜索引擎、电商推荐、刷脸支付等成功应用案例，为人工智能技术的发展提供借鉴。02人工智能行业的高速增长人工智能行业从2012年左右开始经历了快速发展期，2017年及之前，全球涌现了8000多家AI创业公司，活跃的AI创业公司数量增加了14家与过去相比的倍数。2017年，167家中国人工智能企业获得总投资超过50亿。目前，大部分企业都建立了自己的人工智能实验室，试图通过人工智能技术辅助企业的业务发展。03AI的难点尽管当前AI技术发展如火如荼，但在技术实际应用过程中仍存在收益难、数据差异大、核心价值难以实现、用户期望值高等问题。1.营收问题如何利用AI技术创收，是AI企业面临的首要问题。根据2018年的统计，超过90%的人工智能公司都在收入亏损。公司承接的AI项目定制成本和开发人工成本非常高，且项目资金不易回笼，造成AI项目投资回报率低的缺陷。同时，由于企业间的技术差距不断缩小，开发人工智能通用产品所能获得的回报也在逐渐减少。2.LaboratoryVSRealWorld人工智能技术实施的第二个困境是实验数据与实际数据的巨大差异。由于公共数据集与真实企业数据之间的巨大差异，真实企业场景中的结果往往不尽如人意。这使得企业无法正确估计相关技术应用的效果，大大降低了企业的信心。例如，在人脸识别技术的应用中，开发者的代码往往可以在著名的人脸识别数据集LFW上达到极高的准确率。但是当代码在实际场景中使用时，由于不同的使用场景差异很大，代码往往不能达到很好的效果。另一个例子PersonRe-ID，公开的测试数据集和实际应用的差异就更大了。与公开数据集中的数据相比，真实场景中的人会穿着不同的衣服，乘坐不同的车辆，执行不同的动作。这些变化给算法的识别造成了很大的困难，算法的准确率也大大降低。3.成熟技术VS用户需求成熟技术与用户实际需求的巨大差异是人工智能技术应用的第三个困境。企业用户对人工智能技术抱有很高的期望，往往希望大部分业务问题都可以通过人工智能来解决。事实上，人工智能技术只能很好地解决某一类业务问题，并不能解决所有的业务需求。04人工智能技术与应用成功的关键因素人工智能技术成功应用的关键因素，往往在于能否为企业带来相应的核心价值。人工智能技术的价值可以分为以下三个领域。1、锦上添花：如果企业在锦上添花阶段投入大量人力物力，往往得不到理想的产出，造成资源浪费。2、雪中送碳：在这个境界中，企业研发的技术可以为行业带来不可替代的价值，为某些业务问题提供很好的解决方案。3、无中生有：因为某种AI技术的出现，衍生出相关的需求和业务。比如手机的大屏就是一个很好的例子。用于通讯的手机通过技术的发展实现了大屏幕看视频、浏览网站、视频通讯的需求。大屏本不是手机的“初衷”，但如今却成为了手机不可或缺的功能。05大规模人工智能应用场景阿里巴巴人工智能技术研发以大规模人工智能应用场景为后盾，通过解决实际应用场景中出现的问题，推动相应人工智能技术的发展。下图展示了人工智能技术在阿里巴巴的部分应用场景。下面的文章将介绍其中的一些AI技术应用实例。一、视觉搜索应用场景目前，视觉搜索技术广泛应用于通用搜索、商品搜索、城市搜索、原材料搜索等诸多领域。以电子商务中的视觉搜索为例，其过程可分为六个部分，即类别识别、主题检测、特征提取、检索、排序和结果呈现。该算法首先识别图片中的商品类别，并将商品正确分类到其所属的类别下。类别识别后，通过主体检测的方法在图像中标记出待观察的商品，算法将商品图像的像素点转化为可计算的特征。比较检索特征，并根据相似度对返回结果进行排序，最后将重新排列后的商品列表呈现给用户。淘宝App中的拍立淘功能利用视觉搜索技术，实现识别用户图片和搜索商品的功能。这种方式减少了用户手动搜索商品的时间，大大提升了用户的购物体验。2.视觉制造应用场景视觉制造技术可以应用算法来制造视觉数据，包括图像、3D图形和视频。该技术通过结合视觉分析、搜索技术和视觉制造引擎，将用户的想法转化为可见的视觉数据。以下是视觉制造技术在不同场景下的应用实例。阿里巴巴应用视觉制造技术，在淘宝上实现了商品页面秒变视频的功能。系统会自动对产品页面进行图像分析和文本分析，并自动将分析数据生成视频。通过将静态的产品页面转化为动态播放视频的形式，提高了产品的点击率和转化率，同时节省了制作相关视频的成本。低质量视频的恢复也可以使用视觉制造技术来实现。一部1.5小时的老电影，传统人工修复需要40天，而AI智能修复仅需3小时。阿里巴巴与优酷联合推出的“经典高清”专区，通过视频修复、增强等手段，在极短时间内自动修复1000多部经典老电影，让电影焕发新的活力。下图是影视剧《士兵突击》用这种方法修复的效果。它在电影院的高清屏幕上播放，赢得了观众的好评。通过视频制作技术，可以在视频中找到合适的位置放置企业的植入广告。视频嵌入技术利用算法对视频中的场景进行分析，将公司的广告放置在更合适的水平或垂直平面或曲面上，并将广告无缝渲染到场景中。这种方式帮助企业做宣传的同时保证了广告投放的自然性，不占用观众的时间，不破坏视频内容，不会引起观众的反感。下图展示了视频嵌入技术在视频中的应用效果。鲁班智能平台是视觉制造技术的又一应用实例。阿里巴巴设计开发的鲁班智能平台，可以为用户自动设计平面广告。在使用时，鲁班平台会整合用户的文案、图片和想要的广告风格，自动生成符合用户需求的广告图片或海报。鲁班平台每秒可产生本科毕业生级别8000条横幅。2017年双十一期间，阿里巴巴集团利用鲁班平台共生成横幅4.1亿条，增加了双十一的宣传影响力，为企业节省了大量宣传成本。鲁班平台的发展为企业积累了成功经验。鲁班的场景，即需要在短时间内生成大量的广告图片，是不存在的，因为人力很难实现。但是自动设计技术让这种场景成为可能，所以这项技术成为了大促场景的刚需。企业意识到人工智能技术的应用应该专注于刚性需求，而不是酷技术。人工智能新技术可以促进业务创新，业务创新可以反哺技术创新。3、视觉诊断视觉诊断技术是AI技术的另一重要应用，可分为两大类：诊断人，即医学影像技术；诊断产品或机器，即工业视觉技术，尤其是质量检测技术。以下是阿里巴巴集团在视觉诊断方面的技术和应用。■医学影像技术阿里巴巴医疗团队通过采集人类听觉、视觉、感知和文本数据，构建智能健康管理平台。该平台将对人体数据进行整合分析，为糖尿病、高血脂、心血管疾病等高危疾病患者提供预警服务，为用户提供日常健康数据分析。帮助用户实时了解自己的身体状况，通过身体状况信息随时调整自己的身体，从而达到促进用户保持健康行为，保护健康的效果。通过深度学习方法和三维图像检测方法，CTA图像分析技术可以对冠状动脉进行非常精细的分割和命名，识别出冠状动脉中的狭窄区域和小的病变斑块。通过精确的图像和深度学习技术，可以检测到患者身体的所有细微病变。人工智能技术在骨科的应用，可以提取脊柱的结构，对脊柱中的锥体和椎间盘进行高精度分割和测量。同时，该算法可以辅助医生进行辅助诊疗，细粒度区分退化性疾病，大大提高医生的诊断效率。智能骨科技术在髋膝关节手术测量中的应用实例。该算法可以自动标记关节内特征点的位置、角度和长度，为医生进行手术提供可靠的参考。通过阿里巴巴搭建的医疗健康搜索平台，医生可以在平台上找到相似的病例信息和医学影像，并可以参考历史治疗记录和治疗经验，更好地诊断患者，为患者制定更合理的治疗方案。阿里巴巴将医疗健康知识相关数据构建成知识图谱，存储在天猫精灵可访问的数据库中。用户可以通过与天猫精灵对话调取数据库中的信息，天猫精灵将基于知识图谱为用户提供健康改善方案。天猫精灵还可以自动分析和管理用户的健康状况。传统医学文化强调预防疾病，即在人体没有生病的时候开始进行健康干预。阿里巴巴打造的未来健康管理，通过认知、判断、决策、学习四个部分，帮助用户防患于未然，结合AI医疗技术，为人们的健康保驾护航。阿里巴巴AI医疗团队于2月16日成功上线新冠肺炎疫情CT影像分析系统，该系统将分析输出患者患新冠肺炎的概率、病房20以内肺部百分比等数据秒。预测准确率高达96%。已在160余家定点医院实施，累计调用超过29万次（最新数据），为新冠肺炎快速诊断提供可靠帮助。阿里巴巴针对COVID-19设计的全基因组测序分析技术，可在10分钟内完成全基因组比对。算法覆盖全基因组序列高达95%，诊断准确率基本接近100%。由此，全链路新冠病毒基因组测序从两三天缩短到14小时。■工业视觉技术工业视觉诊断技术广泛应用于电池板、纺织行业、大型机械等工业制造过程中的产品质量检测和故障诊断，旨在节省人力，提高产品的良品率以及精度和稳定性设备性。以下是工业诊断技术在各行业的应用实例。针对以往人工检测太阳能电池板缺陷耗时长，无法检测出所有缺陷的问题，阿里巴巴设计实施的太阳能电池板检测系统可实现对太阳能电池板的全量检测，检测效率高通过人工智能技术辅助分析，相关企业的业务效率提升了36%。次。行业视觉检测技术也广泛应用于输电线路检测、食品质量检测等行业场景，并取得了良好的效果。阿里巴巴打造的智慧猪场，利用AI技术，实时监控每头猪的身体状况。AI技术可以远程统计养猪场，通过对猪的行为和饮食的分析了解猪的情况，必要时对猪的健康状况进行报警。4.城市大脑阿里巴巴集团设计并实现的城市大脑旨在打通城市中积累的大量数据，通过人工智能对收集到的数据进行分析，为城市提出相应的优化方案。城市大脑结合人工智能技术和计算能力，对城市数据进行分析，使城市治理和服务数字化、智能化，高效、低耗、便捷地管理城市。实现城市治理模式、服务模式、产业发展的突破。下图是城市大脑的结构示意图。城市大脑首先会采集视频、GPS、微波等各类数据，对视频数据进行分析理解，生成对数据的初步理解。对于已经产生的认知信息，城市大脑将通过AI算法对数据进行分析处理，提出优化决策。优化方案包括但不限于红绿灯优化、公交车优化、事故事件报警等。通过将城市的要素放入搜索引擎，系统会自动进行搜索和数据挖掘。此时，系统可以同时执行搜索可疑车辆、发现交通模式、查找拥堵原因等多项任务。系统提供数据预测功能，同时提供管理优化方案。它可以根据当前的交通状况、天气、事件等因素，对交通流量、交通事故概率等各种数据进行预测，并根据预测数据进行相关干预。目前，阿里巴巴城市大脑系统已经部署在30多个城市或城区的60多个项目中。公司研发的城市大脑人工智能开放创新平台，支持十余家研究机构和第三方厂商的研发部署。城市大脑系统6组产品已广泛应用于交通、安全、市政等诸多重要领域。城市大脑人工智能开放创新平台具有功能全面、使用灵活、实时性高、运行高效、开放性高等五大优势，可为开发研究团队提供安全可靠的AI平台层支撑。平台提供的大规模视频分析处理加速技术，可支持一台服务器同时处理100路以上的视频，大大提高视频数据处理效率。城市大脑全天候异常事故检测功能，将城市中检测到的事件和事故近实时自动编排在数据大屏上，并持续更新事故数据信息。民警及时处理。通过阿里巴巴城市大脑提供的路况和信号灯优化，杭州的交通效率较以往提升了15.3%。该系统每天可报告20,000起事件和事故，准确率达96%。对于警车、救护车、消防车等特种车辆，城市大脑将通过干预信号灯、优化道路交通等方式为此类车辆保驾护航，让特种车辆更快到达目的地。城市大脑还提供车辆检测、高危驾驶行为识别、交通流量预测、市政管理、智能安全检测等多项功能。通过这些功能为城市的发展提供保障。城市大脑提供的城市3D重建和4D推理功能，可以将城市的状态以实时的3D沙盘呈现给用户，并通过AI技术在3D沙盘上还原城市不同时刻的运行情况。在城市大脑的设计和落地过程中，阿里巴巴AI团队通过AI技术创造了不可替代的价值，潜心理解应用场景和打磨产品功能，建立产品的核心竞争力，最终通过搭建平台建立生态圈实现从项目到产品再到平台的演进，为城市治理和管理提供强有力的技术支撑。结语虽然今天的人工智能方法论有其局限性，但各个行业还存在很多未解决的问题，因此人工智能还有很大的发展空间。对于传统产业和数字产业来说，只有拥抱人工智能技术才能更好地发展。对于人工智能的从业者来说，对行业有深刻的理解是非常重要的。人工智能的商业化，需要用技术为客户创造足够的价值，否则无法取得很好的规模化。对于每个人来说，人工智能已经开始渗透到人们生活的方方面面，都不可避免地要拥抱人工智能技术发展所带来的变化。人工智能技术是风是云还是雨，取决于我们如何看待、开发或使用这些技术。如果不能选择好的路线，AI可能会像风一样虚幻，像云一样飘渺；如果能够深入研究技术，用先进的核心技术创造产品，创造无可替代的价值，人工智能技术可以成为万物的滋养之源。春雨助我们成功。
