第1个回答 2024-04-25
人工智能到达以下水平：
一、落地与应用
现如今，人工智能依然是行业内最火热的话题。但用户已不再像初遇人工智能时那般迷信算法，很多时候用户更愿意让算法验证一下可行性，或者干脆与算法厂家以合作实验的形式来确定算法是否可用。各厂家和算法公司也在项目实践中发现，单纯依赖人工智能、深度学习、大数据等实际上是不够的。例如，宇视提出“场景定义算法”“AI工程化”等更加注重算法落地和实际应用的理念。与此同时，通过新一轮算法的不断PK以及“十三五”建设的格局洗牌，有实力、有经验的厂家也逐渐改变了自己的探索方向，不断投入到算法的落地、智能分析整体方案的拉通以及用户应用的完整闭环和流程简化中。
人工智能算法作为最核心的技术，依然需要不断投入和探索，这是永恒不变的真理。另一方面，各算法厂家已经不再把算法指标作为最重要的竞争力，而是把多算法解决方案、应用生态配套作为最关键的亮点。原本单一算法可能无法实现的业务，现在通过不同算法协同检索比对可以很轻松实现，这种组厅圆衡合应用的整体方案已然成为新的建设热点。
二、未来：探索无止境
未来，一方面随着算法和业务的高度融合，势必会在各个行业形成具有行业属性突出的专用业务及解决方案。人脸识别的建设和发展重点也会逐渐有针对性地对各个行业业务场景进行调整；另一方面随着算法的不断推陈出新和同质化及GA/T1400标准（中华人民共和国公共安全行业标准）的不断优化，算法正在向着标准化组件演进。就像当年IP相机经历过的那样，人脸在内的各种深度学习算法都将成为标准的交付件，而管理算法的多算法服务框架平台势必会成为下一波平台建设的新高潮。详情