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人工智能是“泡沫”?不一定

4dD0_chinacmos 来源:未知 作者:伍文辉 2018-03-30 15:55 次阅读
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2017年的科技领域,人工智能仍然呼声高涨,其技术开始越来越多的应用到日常生活中的方方面面,AlphaGoZERO碾压AlphaGo,实现自我学习,百度无人汽车上路,iphone X开启Face ID,阿里、小米先后发布智能音箱,肯德基上线人脸支付......这些背后都是人工智能技术巨大的驱动力。

有人说,人工智能是“泡沫”,在不久的将来,这一市场究竟是否存在还不一定?那么人工智能究竟是“风口”还是趋势呢?

针对这一疑问,云从科技高级副总裁伍楚芸表示,从目前的现状来看,人工智能已经成为发展趋势,去年3月份,政府将人工智能写入报告中,现如今,人工智能发展迅速,它不断的向我们的生活中持续渗透。

在她看来,当人工智能这一全新的市场持续向我们生活渗透的同时,不管是上市公司也好,还是普通中小型公司,都需要去思考一个问题,人工智能爆发,供应链到底该怎么突破并在市场占有一席之地。

而对于这一问题,云从科技根据自身的发展路线,分享了云从科技的突破理念,伍楚芸表示,云从科技将坚定不移的走两条路线,其一,往下游走,坚持做纯技术的提供商,其二,深入行业实现AI+的路线。

那么究竟什么是AI+呢?伍楚芸介绍到,“AI+”就是AI+各个行业,但这并不是简单的两者相加,而是利用人工智能技术以及互联网平台,让人工智能与传统行业、新型行业进行深度融合,创造新的发展生态。

它代表一种新的社会形态,即充分发挥“人工智能”在社会中的作用,将“人工智能”的创新成果深度融合于经济、社会各领域中,提升社会的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。

所以这一现象的出现,对于整个产业链而言,可能意味着,要想把握未来的发展方向,则需要积极走在前端,对于前端这一说法,可能不仅仅限于技术,还限于应用端;当然也正是因为应用端的变化而导致产品出现了新的变化,与此同时,供应链厂商也出现了新的商机,当如如何把握还得看企业自身的战略定位。

从目前的现状来看,很多上市公司为了迎合市场需求,已早早有了新的动作,在互联网时代的大背景下,很多厂商已成功找到新的突破口,与时俱进,产品正逐步得以落地。

但是总的来说,很多厂商正在人工智能的路上前进着,在他们看来,这一波就是机会,如何把握至关重要?

目前可以看到一个明显的现象,很多厂商在把握现有机会的同时,还积极和应用端商讨合作方案,而这也是人工智能发展迅猛的一大原因。

细细看来,人工智能涉及到的产业非常多,从AI芯片、语音交互到计算机自然语言处机器人、大数据平台、专家系统,方案商、核心供应链乃至于金融公司都大张旗鼓的进入人工智能市场,而摄像头模组、激光雷达、MEMS微振镜等厂商也已悄然入场。

针对如何开启3D视觉应用之门?这一疑问,浙江舜宇智能光学技术有限公司徐士鑫表示,对于人类而言,没有单纯的深度视觉,只有深度知觉,而深度知觉是通过两眼视觉实现的。

基于此,人类实现深度视觉的方法又有哪些呢?徐士鑫介绍到,测距的方法有两种,第一个是三角测量法和飞行时间法。

对于三角法的双目视觉,徐士鑫介绍称,基于双目立体视觉的深度相机类似于人类的双眼,和基于TOF、结构光原理的深度相机不同,它通过两个并列放置的相机拍摄图像,完全依靠拍摄的两张图片通过软件算法类计算深度,因此有时候被称为被动双目深度相机。

那么这一深度视觉方法又有哪些优缺点呢?笔者获悉,这一方法的有点主要体现在价格低,同时对前端传感器要求也低,值得一提的是,该方案室内外都适用,而缺点主要体现在四大领域,其一,对环境光照非常敏感,其二不应用于单调缺乏纹理的场景,其三,计算复杂度高;其四,相机基线限制了测量范围。

有人说三角法的结构光共有两个部分,一个是散斑结构光,第二部分是编码结构光,而这一点,舜宇也曾谈及到,对于结构光的原理,徐士鑫补充道,红外激光投射器投射固定图形特征点,红外图像传感器获取含被照物体的特征点图像,后端的深度感知芯片生产深度图信息,最后,深度图与SDK结合进行应用层算法。

笔者获悉,为了显现出真实的彩色三维信息,一般会使用一个红外投影模组(投射结构光)+一个红外模组(接收红外图案)+一个RGB模组(接收颜色信息)来搭配使用。

值得一提的是,因距离、特征点环境的不同,3D视觉的方案也有所变化,总的来说,长距(4m)较适用于TOF方案; 散斑结构光和编码结构光、双目结构光较适用于短距(30cm);而双目在特征点环境下较适合于常见短距(30cm)。

如何突破目前的市场现状,并成功占得一席之地已经成为制造厂商们急需考量的一个问题,而为了实现这一目标,他们也正在路上积极的前进着。

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原文标题:AI是“风口”还是大势所趋 供应链又该如何突破这波风口?

文章出处:【微信号:chinacmos,微信公众号:摄像头观察】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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