探索 AI 技术应用场景

AI 技术发展到今天，已经是经历了 3 次浪潮，经过前面两次大的洗礼，行业也日趋成熟。第三次浪潮是由 google 的 alphaGO 引起的，转眼已过去 6 年。目前行业又回归到理性和发展的阶段。我们纵观这 3 次大的 AI 浪潮，几乎每次都是由量变引起质变的结果。

目前 AI 行业看起来又是比较沉寂，但其实我们已经又跨上了一个台阶，只不过在这台阶之上，有太多需要探索和熟悉的内容。需要一批又一批的的人探索和实验罢了。

那目前的 AI 行业，都在哪些领域进行着探索呢？

首先是计算机视觉，随着卷积神经网络已经成为标配，transformer 也已经开始成为这个领域的王者。由计算机视觉加持的工业分拣、安防、自动驾驶等领域，越来越重要，成为不可或缺的一环。

其次是自然语言，由科大讯飞和百度大脑引领的自然语言领域，越来越出现在千家万户的产品中。Text-to-speech 和 speech-to-Text 是两个最典型的应用。在这个领域，transformer 一直是底层的支持模型。

而近两年，物联网领域在得到 AI 的加持后，进化成为 AIot，又是一个火热的研究领域。尤其是边缘设备端，边缘计算正成为人们瞩目的焦点。

说了这么多领域，其实 AI 距离这些实际应用领域还隔着个工程化。只有经过工程化的 AI 算法才能集成到工业当中去。但 AI 算法研究人员，更多精力是集中在算法研究本身：更好的结构、更强的提取器、更优的参数...对于工程化要考虑的问题：吞吐量、性能、扩展性、服务器部署、成本、安全性等，难以全面考量。

这就需要类似 AI 模型市场（http://aimodelmarket.cn）这样的网站，帮助算法人员完成后面的事情。算法的落地需要工程的帮助，产业的应用也需要工程化的引导，只有帮助二者之间架起桥梁，才能真正在探索 AI 方面事半功倍。