关于数据时代人工智能产品创新与实践和未来的发展
近两年，人工智能井喷式发展，ai与物联网的结合又一次调动了智能世界兴奋的神经。越来越多的公司纷涌而至，越来越多的人工智能产品和技术纷至沓来，人工智能在物联网领域中的运用有着太多令人意想不到的神奇之处。就在刚刚过去的11月14日- 15日，英特尔人工智能大会（aidc）在北京举办，大会吸引了人工智能业内众多重量级的专家与开发者，大家共聚一堂，就ai、物联网等热门趋势和应用展开了探讨。
大会上，英特尔公司物联网事业部副总裁jonathan ballon发表了主题为“数据时代，人工智能产品创新与实践”的精彩演讲。在整场演讲中，jonathan先生就ai落地，深度学习，ai在物联网中的应用等业内热门话题与到场嘉宾进行了深度分享。
面对数据时代的未来发展，在以数据为中心的转型中，边缘是分布式计算的一环，是真正采取行动的地方，而计算机视觉是ai落地的重要机会。
当大量的数据在边缘产生、在网络上产生、在基础架构上以及在本地产生。这些数据就需要大量的计算资源进行处理，同时也对数据处理速度有着很大需求，很多情况下要求接近于实时的数据分析，并最终成为一种自动化系统。与此同时，这些数据还是多种类型的。这意味着，异构的计算架构是署ai的关键。
说到ai在物联网中的应用，与计算机视觉非常类似。一组预测数据显示，在2017-2025年的ai软件收入中，几乎有一半是基于计算机视觉的。
无论是基于图像识别，还是场景重建，计算机视觉都是“ai+物联网”的重要应用，而且在不知不觉间已经渗透进了生活诸多行业。应用在零售领域，有库存管理及用户管理等方面；应用在工业领域，则可以进行产品质检，同时保护人员安全；在医疗领域，计算机视觉在医疗影像呈现与分析中大有用途；智慧城市及交通运输领域，安全保护技术也依赖着计算机视觉的进步。
英特尔一直在技术及工具方面，帮助开发人员提高原型产品的开发能力，旨在以极低的价格获得强大的技术，更快地实现创新的市场化、商业化。
最后，也是非常重要的一点，就是计算机视觉技术的应用案例，一起来了解一下吧。
百度利用英特尔openvino和智能摄像头，改善物流并监控运货卡车性能和安全。摄像头加装在驾驶室内，可以识别是不是指定的驾驶员，是否系好了安全带，是否困乏等；摄像头也被安装在卡车外侧，帮助卡车司机监控货物是否有掉落情况等。
微软azure采用英特尔openvino和英特尔视觉加速器设计，将工业plc、hmi和视觉应用等工作负载整合到同一个平台上。各种应用能够在一个更高运算性能的平台上，更好地使计算机视觉应用到工业上。
aws通过应用英特尔视觉加速器设计和openvino等技术，帮助工人更好地实现安全生产，并实现了约80%的硬件成本节省。
iei×qnap使用英特尔openvino等技术诊断眼部黄斑病，准确率超过95%，性能提高了十倍。
英泰利用英特尔openvino等计算机视觉技术，理解客户在店内零售环节中是如何移动的，并识别哪些是vip客户，了解客户到店的原因以及充分优化库存。借助英特尔openvino，新模型的开发周期大为缩短，极大地提高了店面的劳动生产率。
jonathan最后强调说，ai的实践与应用并不仅仅是诸多用例，而是包括英特尔为开发人员提供的一系列技术，还有培训以及合作的生态系统。在边缘的人工智能，开启了广阔的各行各业的机遇，使得我们可以促进接下来十年ai的创新。
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