九色国产,午夜在线视频,新黄色网址,九九色综合,天天做夜夜做久久做狠狠,天天躁夜夜躁狠狠躁2021a,久久不卡一区二区三区

平安城市領(lǐng)域，多個(gè)地區(qū)的雪亮工程項(xiàng)目中已采用人臉識(shí)別功能。公安系統(tǒng)使用人臉識(shí)別輔助判案，減少警力需求提高判案效率。交通系統(tǒng)使用人臉識(shí)別、車輛識(shí)別可以緩解交通擁堵，實(shí)現(xiàn)智能交通。

傳統(tǒng)金融業(yè)，已有上百家銀行將基于人臉識(shí)別的身份驗(yàn)證方案應(yīng)用在ATM/VTM、手機(jī)銀行、柜臺(tái)業(yè)務(wù)中。這一技術(shù)不僅創(chuàng)新了用戶體驗(yàn)，降低了運(yùn)營(yíng)成本，而且還在進(jìn)一步創(chuàng)新服務(wù)模式：融入視頻直播的在線客服，無(wú)人銀行等。

手機(jī)端，截止2018年4月，中國(guó)市場(chǎng)已有10款手機(jī)搭載人臉解鎖技術(shù)，人臉識(shí)別、智能相冊(cè)正在成為手機(jī)產(chǎn)品吸引用戶的新賣點(diǎn)。

在這些落地案例中，大多數(shù)項(xiàng)目都處于小范圍試用階段。創(chuàng)新者、先行者往往沒(méi)有太多的成功經(jīng)驗(yàn)可借鑒，不管是人工智能系統(tǒng)的建設(shè)方，還是技術(shù)供應(yīng)商，還是服務(wù)商，都會(huì)遇到不同的挑戰(zhàn)。IDC梳理了從研發(fā)測(cè)試到工業(yè)部署過(guò)程中六個(gè)典型挑戰(zhàn)，供后來(lái)者參考。

缺乏可用于人工智能模型訓(xùn)練的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。缺乏標(biāo)注數(shù)據(jù)是幾乎所有應(yīng)用場(chǎng)景普遍存在的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的應(yīng)用場(chǎng)景多以項(xiàng)目制形式落地，數(shù)據(jù)仍然在項(xiàng)目建設(shè)方，數(shù)據(jù)不能共享也無(wú)法形成閉環(huán)，也就導(dǎo)致技術(shù)的進(jìn)步分散在各個(gè)企業(yè)的各個(gè)項(xiàng)目中，難以帶來(lái)行業(yè)整體跨越。

需要新的基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)滿足計(jì)算加速的需求。與以往應(yīng)用相比，人工智能應(yīng)用通常會(huì)有計(jì)算加速的需求。傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施不能滿足需求，用戶會(huì)面臨著本地部署新架構(gòu)或者云端服務(wù)快速獲取計(jì)算加速能力的選擇。而新架構(gòu)的搭建對(duì)大部分用戶來(lái)說(shuō)也是挑戰(zhàn)，這個(gè)過(guò)程可能涉及到新型計(jì)算架構(gòu)環(huán)境的搭建，以及在新架構(gòu)上開發(fā)應(yīng)用等。

缺乏從技術(shù)到產(chǎn)品到規(guī)?；瘧?yīng)用的工程化經(jīng)驗(yàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用已不再是單一的軟件應(yīng)用，涉及到新型基礎(chǔ)架構(gòu)，涉及到新的數(shù)據(jù)分析流程，還涉及到智能硬件如攝像頭的安裝等等。每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能會(huì)影響識(shí)別效果。將這一技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展到工業(yè)化應(yīng)用的過(guò)程本身就是很大的挑戰(zhàn)。

眾多技術(shù)瓶頸待突破。這些技術(shù)瓶頸包括動(dòng)態(tài)圖像識(shí)別、實(shí)時(shí)視頻分析；還包括將模型部署在前端的技術(shù)挑戰(zhàn)，也包括當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)帶寬對(duì)傳輸帶來(lái)的限制等。

特定領(lǐng)域在將應(yīng)用規(guī)?；渴饡r(shí)面臨成本壓力。以零售行業(yè)為例，2017年初，部署視頻監(jiān)控系統(tǒng)平均一路攝像頭的成本達(dá)數(shù)萬(wàn)元，而傳統(tǒng)的零售行業(yè)本身就面臨收入增長(zhǎng)變緩的壓力，如何降低總部署成本是零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)之一。

人才結(jié)構(gòu)不能滿足人工智能系統(tǒng)建設(shè)的需求。舉例來(lái)講，人工智能應(yīng)用的開發(fā)，其中一個(gè)重點(diǎn)即算法的持續(xù)調(diào)優(yōu)，而這一點(diǎn)取決于是否有充足的高級(jí)技術(shù)人員。傳統(tǒng)型公司可能會(huì)缺乏人工智能開發(fā)人才，純技術(shù)創(chuàng)新型公司則缺乏對(duì)行業(yè)理解深刻、可以快速工程化的人才，行業(yè)整體缺乏硬件開發(fā)人才。人才結(jié)構(gòu)的不平衡是全行業(yè)正在面臨的挑戰(zhàn)。

IDC定義的計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指從單張或者連續(xù)的圖像中提取信息，分析、理解并應(yīng)用信息的技術(shù)。在此定義下，下圖展示了IDC認(rèn)為未來(lái)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，從左到右，分別是最基本的物體檢測(cè)、更具體的事件檢測(cè)、更靈活的人機(jī)交互以及更復(fù)雜的信息重組、自主行為等。

圖中標(biāo)記綠色的是當(dāng)前市場(chǎng)關(guān)注度、滲透率以及技術(shù)采用度相對(duì)較高的應(yīng)用場(chǎng)景，比如靜態(tài)人臉識(shí)別、車輛識(shí)別，視頻結(jié)構(gòu)化中的場(chǎng)景標(biāo)注、圖像標(biāo)注等?？梢钥闯?，當(dāng)前的應(yīng)用僅是冰山一角，未來(lái)的前景明顯更加廣闊。舉例來(lái)講，在無(wú)人機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)圖像、行業(yè)自動(dòng)化、自助結(jié)賬等領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)這一功能能夠顯著提升產(chǎn)品價(jià)值，相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中需盡早融入這一核心功能。IDC認(rèn)為全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用在2017年的滲透率僅為8%，而到2021年滲透率將達(dá)到12%。如何抓住技術(shù)創(chuàng)新機(jī)遇是致力于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)企業(yè)都應(yīng)重視的問(wèn)題。

IDC中國(guó)人工智能市場(chǎng)研究經(jīng)理盧言霞認(rèn)為： “行業(yè)企業(yè)應(yīng)該優(yōu)選計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠提升產(chǎn)品價(jià)值、創(chuàng)新客戶服務(wù)、提高運(yùn)營(yíng)效率的業(yè)務(wù)流程，開始采用相關(guān)技術(shù)組件，并構(gòu)建以數(shù)據(jù)自運(yùn)營(yíng)為目標(biāo)的核心平臺(tái)，逐步推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)化復(fù)制。”

優(yōu)選流程，開始實(shí)施：綜合考慮建設(shè)AI系統(tǒng)可能帶來(lái)的效益以及實(shí)施的復(fù)雜性，選擇最具重復(fù)性、最耗人力和時(shí)間成本的任務(wù)優(yōu)先開始建設(shè)AI。

聚合數(shù)據(jù)，提取洞見(jiàn)：在新架構(gòu)的趨勢(shì)下，企業(yè)應(yīng)重構(gòu)數(shù)據(jù)化平臺(tái)，不僅保障內(nèi)部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，更要注重外部數(shù)據(jù)的集成，基于平臺(tái)與內(nèi)外部交互的數(shù)據(jù)，獲得洞察。

場(chǎng)景拓展，優(yōu)化復(fù)制：將單個(gè)業(yè)務(wù)流程采用AI技術(shù)的成功經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到更廣泛的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

理解界限，制定預(yù)期：人工智能是解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的工具，需正視當(dāng)前AI系統(tǒng)的局限，將其作為工具，平衡人類智能與機(jī)器智能。