隨著以人工智能、物聯網、大數據和云計算為代表的前沿技術的快速發展，新一輪的產業變革正在進行，傳統產業轉型升級勢在必行，各行各業智能化趨勢越來越明顯，同時為社會創造出巨大的經濟效益。在智能化浪潮中，人工智能是核心驅動力，賦能人類生活、醫療、交通、安防和工業生產等多個領域。其中，安防是AI在中國最火熱的領域，安防與我們的社會治安息息相關，同時它也關系到每個人的安全和法治。

2018年6月1日，首屆“中新人工智能高峰論壇”在新加坡·南京生態科技島舉辦，論壇以“深度視野，對話未來”為主題，匯聚了全球人工智能領域優秀的企業家、專家學者、政府機構以及中國和新加坡代表，圍繞著人工智能當前發展現狀、機遇及最新技術與應用方案等話題進行了深入的探討。

依圖——深耕技術落地的獨角獸

依圖科技是中國AI領域一個獨角獸級別的公司，成立于2012年。據吳雙介紹，依圖科技不是一個單一技術的公司，依圖科技覆蓋了人工智能方面的計算機視覺、圖像處理、語音識別、還有硬件、人工智能芯片等不同的領域，這是技術上的覆蓋。同時，從行業來看依圖科技也覆蓋了不同的行業。

當談及依圖科技的核心技術和競爭力產品時，吳雙說：“依圖科技作為一家人工智能創業公司，被行業人士熟知是因為我們能夠將AI真正落地，我們所有工作都是圍繞著怎么把AI技術用到產品中去，而不是說追求發表論文的數量。2012年的時候，AI還沒有熱起來，我們就選擇要去做人臉識別。現在我們的人臉識別技術已經做到世界領先水平，去年我們拿到了美國舉辦的一個叫人臉識別挑戰賽的第一名，而且這個賽制評判標準是國際上人臉識別領域的金標準，是所有的安防廠家都會考慮的標準。此外，我們的自然語言處理、云識別技術在業界也都處于領先的水平，我們著力于把這些技術應用到了產品中，而不是單一強調技術多厲害。”

人工智能從2016年逐漸火起來到現在，整個產業已經走過了概念熱炒、盲目跟風的階段，現在如何讓技術落地應用是整個行業都需要冷靜思考和解決的問題。

AI發展——小公司大優勢

人工智能作為科技行業的熱門領域，很多國內外的大企業都在研發，比如亞馬遜、微軟、谷歌、百度。與小公司相比，這些大企業具備無可匹敵的人力、財力、資源等各方面的優勢。但是，就AI的發展特點來看，吳雙認為小的創業公司也有大公司沒有的大優勢。

他認為，技術并不能成為一個人工智能創業公司的核心競爭力。“其實我們有一個非常強的觀點，就是算法必要，但不充分。一個人工智能的算法要應用到公司核心競爭產品的話，它其實是受到算法、工程、產品這三個因素共同影響的。我們依圖的系統有多集群的互動，所有的這些事情在工程上有非常強的挑戰性。因為工程決定了算法落地的結果。只有這三個因素結合起來，才能做好一個產品。這個時候它們怎么結合起來又是另外一個問題，因為做算法的會討論算法的性能，它的召回率，它的精確度，它的速度。但是做工程考慮的是系統的穩定性、可擴展性、延時。雙方會用完全不同的指標來衡量系統，這個時候就需要兩個團隊能夠非常好的溝通。等產品團隊進來之后，考慮的又是完全不一樣的指標，產品考慮的是用戶體驗和功能的實際價值。當三方結合在一起的時候，大家會發現這個溝通的鏈條變得越來越長。很多人工智能大公司里都會存在這種團隊溝通的困難。”

吳雙接著說：“我們會覺得這正好是一個人工智能創業公司的優勢所在，因為相對一個大公司，人工智能創業公司具有非常高效率跨團隊的溝通和不停學習的能力，此時反而覺得算法的學習能力其實不如團隊本身的學習能力重要。”

反直覺——AI是大數據的基礎

據吳雙介紹，人臉識別是一個非常具體的技術，但是它的應用又有各種各樣不同的形態，這些形態是需要不同角色的團隊來發掘的。例如，在兩個月前的數字中國的大會上，依圖科技就把人臉識別的技術用在了整個福州市，游客一下火車就會收到“歡迎來到福州”的通知，到了酒店直接可以人臉入住，還可以去無人店購買東西，去到會場也不用再刷卡，門可以自動打開，所有的技術都是應用在場景之下，這些場景都是由技術發掘出來的。

此外，依圖科技做的一個醫療影像輔助診斷系統，已經在國內大概30家三甲醫院使用。依圖科技整個醫療產品線，大概有六款產品，有基于圖像做的X光、CT、超聲波等等，也有基于文本做的病歷處理等。

至于這其中的技術處理原理，吳雙也做了詳細介紹：“首先一個行業要信息化，就得把這個行業所用到的信息存到電腦里。其次，如果這些信息只是存在電腦里面，沒能非常有效地處理它，就沒辦法被很好的使用。所以這個信息要數據化。只有這兩個滿足了之后，算法才可以發揮作用，才進入到人工智能的下一個階段——算法信息化。”

吳雙還舉了一個例子，他說：“例如電子病歷，每天醫生在里面輸入那么多文字。這些文字其實是寫給人看的，不是給電腦看的，是大段的文本，這個時候讓電腦對它進行使用，做一個診斷是很難的。我們做了一個什么事情呢？我們把文本變成結構化的數據，這個是簡單的，非常直接的一個自然語言處理的方法。這就是所謂的從信息化到數據化的轉變。只有把數據轉換成了電腦非常容易理解和處理的信息之后，再做一個簡單的分類器就非常容易了。所以學過機器學習的人就知道我們這個數據已經非常好用了，直接開始做模型的優化，就可以得到結果。”

“醫療大數據的基礎其實是人工智能，而不是反過來的。沒有人工智能，醫療大數據是沒法兒做的，而不是說有了醫療大數據之后人工智能才可以做，這個邏輯是非常反直覺的。但是一旦做了這個事情，就會發現原來是這樣的，這是我們一個非常強的觀點。”吳雙對大數據和人工智能的關系提出了獨到的見解。

吳雙說，人工智能落地是需要深耕去做的，不是大家拿著一個計算機沖進一個行業，瞬間革命。聯想集團副總裁、人工智能實驗室負責人徐飛玉也說：“中國AI的發展碰到一個天時地利人和的時機，從天時來講我們從移動互聯網的時代進入到智能互聯網的時代，從地利來講我們有很多人好的工智能企業，人和的話，我們有很多聰明的人才。而且國家去年7月20號發布了新一代人工智能的規劃，要求從中小學開始就要有人工智能的課程。”希望在天時地利人和的大環境下，人工智能領域所有的企業都可以深耕技術落地。