很多人對AI的印象還停留在2016-2017年略帶噱頭的AlphaGo大戰圍棋大師李世石和柯潔。但你不知道的是上個月舉辦的騰訊世界人工智能圍棋大賽上，AI已經成為完全的主角開始獨立比賽并爭奪40萬元冠軍獎金。

類似的AI替代人類職能的場景也發生在電競領域。今年6月，非營利組織Open AI使用5套不同的AI算法組隊，在Dota 2這樣一款復雜的策略類游戲5V5對戰中戰勝了業余人類玩家。這并不是簡單的玩玩而已，背后體現出的是算法理解人類思維并實時分析決策、協作“團戰”的能力，這也意味著人工智能在多場景的應用上已經具有非常大的想象力。

而與AI發展速度相匹配的，是更為龐大的市場應用規模。2017年國務院印制的《新一代人工智能發展規劃》預計，到2030年人工智能市場規模將超過10萬億元。巨大的市場潛力下資本顯得格外活躍，據IT桔子數據顯示，截至2017年6月，我國針對人工智能領域的投資案例共有767起，累積融資額635億元，占全球融資總額的33.18%。

人工智能的商業化場景落地

人工智能自1956年首次被提出以來，經過了三次浪潮的變革。從沒有任何一個時期人工智能像現在這樣距離我們如此之近，AI不只存在新聞里，還在我們衣食住行的各個場景中默默提升效率。因此如何選擇應用場景落地、解決現實生活中的問題，成了贏得人工智能下半場的關鍵。

最熱門的應用場景無疑是出行。除了已經陷入上路測試大戰的自動駕駛，與車相關的智能車載語音交互終端，與交通相關的機場、車站刷臉進站，以及旅行中的消費級無人機拍照，都是各家人工智能公司激烈角逐的細分賽道。

拿旅行拍照來說，“這個場景下的用戶一般都是小白，而非喜歡操縱專業無人機的極客。因此更適合他們的產品是操作簡單、價格更低的飛行相機”，星圖智控CEO張慶旗認為，“如何平衡無人機的安全性與性價比，如何解決端上的算力則是消費級無人機市場競爭的關鍵分水嶺。”

而競爭最激烈、應用價值最高的場景則要數醫療領域。“AI雖然在定性問題上不如一生的經驗判斷，但在定量問題上可以很大程度提高精準醫療的效率。AI輔助診斷是目前AI+醫療的主要方向，”云知聲CEO黃偉介紹，他們曾幫助協和醫院的醫生就在通過語音輸入的方式完成病例錄入。

安防則是目前對數據分析能力要求最高、也是最復雜的動態場景。和大多數to B、to C的項目不同，安防一般是to G，用于配合各城市政府或各地區公安局進行智慧城市打造，實現社區精細化管理。

曾幫助重慶、上海等多個城市進行過安防部署的特斯聯副總裁孫贇，講述過這樣一個社區精細化運營的案例——大多數街道辦事處或片區派出所一般對于孤寡老人都會重點關注。以往純靠人力的做法是定期上門探訪，但缺點是不能實時掌握動態，甚至會發生老人幾日沒出門已經去世的可能。而AI+安防則是通過部署智能硬件和智能門禁，配合高精度攝像頭與圖像識別系統去實時監測區域人員動態。如果重點關注的某個老人的ID幾天內都沒有出入記錄，系統就會及時報警，當地派出所或是治安管理委員會收到提示后快速派人上門查看。既能節約警力和街道委員的人工成本，也方便快速反饋、保障社區安全。

“但AI+安防面臨的最大問題是數據處理，”孫贇說這也是他們面臨的最大問題，“具體來說就是各家公司之間數據收集競爭激烈、實際場景中數據噪音大有效數據少、不同城市場景中數據密集但孤立分布。”

除了出行、醫療和安防這些熱門場景，金融、零售等生活里的方方面面都在被云從科技、思必馳、云知聲等人工智能領域獨角獸公司改變甚至推動著“進化”——也許你感受不到語音交互、計算機運算能力、大數據分析的技術提升，但從張學友演唱會上的人臉識別抓捕逃犯，到世界杯上神助攻的AI裁判，再到無人駕駛、高鐵高鐵站里的刷臉進站，你一定能感受得到“+人工智能時代”已經來臨。

人工智能的人文跨界

人工智能除了在商業場景上的應用越來越成熟，在公共議題上也開始發揮出更多的作用，人工智能巨頭英特爾就在嘗試“人文跨界”。今年4月，英特爾牽手中國文物保護基金會，開始利用AI技術修繕箭扣長城損毀部分。

作為世界七大奇跡之一的長城是大家再熟悉不過的場景，而箭扣長城又因為整段長城蜿蜒呈W 狀，形如滿弓扣箭得名，是明代萬里長城中最為著名的險段之一。長城因雄奇險要聞名，然而當面臨風吹日蝕、年久失修時，險峰斷崖反而成了修繕最大的阻礙。

特斯聯副總裁孫贇既是人工智能專家也是極限戶外愛好者，“長城都在懸崖峭壁上，修繕過程中最難的是如何獲取長城損毀部分的圖像，用來對整個長城大環境的建模。你知道人攀登上去都是很危險的，更何況還要一個一個去拍攝不同角度的照片，這個工作量沒有半年也有幾個月。而人工拍攝還可能會帶來另一個問題，人站在損毀的長城斷壁上采集圖像很有可能導致二次損毀。”

勘察歷時久、難度大、二次損毀風險高，這也是中國文物保護基金會在傳統修繕中一直頭疼的問題。英特爾給出的AI解決方案是使用英特爾獵鷹8+無人機進行城墻檢測與航拍，獲取高分辨率圖像以進行清晰準確的3D建模。

“箭扣這段長城700米，以前要勘測都要用直升機，費用非常貴。但這次英特爾使用的獵鷹8+無人機，不到一個小時的飛行時間內就拍攝到近1000張詳細的圖像，”常年專注于無人機市場的星圖智控CEO張慶旗評價，“無人機上搭載的攝像頭是4K級像素，對后期的高精度圖像分析非常關鍵。”

無人機采集到高清圖像傳輸到后端后，英特爾再利用以人工智能大數據分析和VR 3D內容制作為核心的至強W系列處理器進行高效分析，甄別出長城中需要修繕的損毀部位。最后通過英特爾人工智能算法，進行數據分析處理和虛擬重建，給到中國文物保護基金會AI建議的修繕解決方案。

說到其中的難點，一直專注于圖像識別領域的云從科技副總裁孫慶凱認為是針對采集到的長城圖像的大量計算，“前期圖像越準確，對于后端3D建模來說越容易。這就要求對長城圖像有非常高精度的圖像識別與數據分析。以人臉識別為例，當你要識別一個人臉和面部骨骼時，你要采非常多的點進行多維度數據分析。而你采集的點數越多，實際運算速度越慢、計算量也越大，這就要求你的計算能力很高，你的芯片處理能力很快。而英特爾通過它的至強處理器，能夠快速的分析計算把修繕方案做出來，這是對修繕是幫助非常大的。”

除了箭扣長城的修繕，英特爾也在北極熊保護等人文領域持續輸出人工智能的力量。而當社會議題與商業場景都在被人工智能重塑，當人工智能在人文、出行、安防、金融、醫療、零售、等越來越多的場景下比人工解決問題來的更精妙，我們有理由相信真正的智慧城市正在被AI搭建起來。