人工智能已度过“核心算法”见长阶段，将迈入“数据智能”阶段

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“人工智能”的概念诞生于1956年的达特茅斯会议。经过四次大起大落和半个多世纪的发展，人工智能终于在最近几年迎来了爆炸性的增长。今天，当人工智能在全世界盛行时，它发展到了什么程度？人工智能现在能做什么？我们或许可以谈谈人工智能的两个核心要素——算法和数据。

intelligent Plus Research Institute给出了一个非常有趣的例子:人工智能是一辆行驶的汽车，算法是引擎，数据是汽油。随着人工智能技术的发展和研究，引擎的性能会越来越强，不同开发者设计的引擎各有利弊；同时，汽油是人工智能的驱动力，即使是最好的汽车也离不开数据。只有当优秀的数据、算法和智能数据相互补充时，“人工智能汽车”才能一直运行。

在最近结束的2019年otec人工智能创新论坛上，Green Deep Eye的创始人兼首席执行官赵勇也分享了一个非常独特的观点:人工智能已经通过了以“核心算法”著称的第一阶段，并正在向“数据智能”的第二阶段转变。

“核心算法”仍在算法pk过程中。对于人脸识别，作为人工智能技术的一个早期分支，各种各样的全球人脸识别竞赛，如frvt、mega face和lfw，都充斥着新闻页面。无论是新兴的人工智能公司、老牌的互联网公司，甚至是安全公司，都在算法pk上火上浇油，它们相互追逐，互不相让。然而，随着算法水平的优化和成熟，核心算法阶段已经逐渐成为过去式。当然，青深瞳也递上了一张漂亮的成绩单:

7月初，世界上最权威的人脸识别算法测试(frvt)公布了最新结果。第一次参加这次比赛，戈凌深谷在最具挑战性的“无约束自然环境脸照片”测试项目中获得了世界第一名；在2018年公安部交通管理科学研究院主办的首届全国道路车辆图像特征人工智能识别算法大赛中，绿化在40多家参赛厂商中脱颖而出；在2019年北京市交通管理局举办的首届交通行为图像智能识别技术竞赛中，格林的深瞳孔行为识别算法也获得了中国第一名。这些成果证明，在人脸识别、车辆识别和行为识别这三项具有广阔应用前景的技术上，深绿瞳孔在中国乃至世界处于领先技术水平。

行业的核心算法在一定程度上得到优化，如商业应用的标准。人工智能将进入“数据智能”阶段，未来人工智能将更加关注“数据”这个词。然而，数据是保密的。最常见的数据是原始数据，原始数据杂乱无章，如公安、交通等行业产生的大量视频数据。据格林的深学生赵勇说，中国大约有1.76亿台安全监控摄像机，但其中大部分都只有基本的监控和视频记录功能，这就产生了大量的非结构化数据，而占据世界50%硬盘的80%的数据信息都是冗余和无效的信息。数据智能的关键是数据驱动的决策，它使机器具有认知能力，如推理。大数据可以指导决策。在完成业务数据化过程后，它开始进入商业智能，依靠数据改变业务。

在数据智能的布局上，格林深瞳主要依靠格林深瞳自主开发的两个基础平台:致远视觉计算平台和凌溪数据治理平台。

从原始数据到智能数据:致远视觉计算平台。该平台可以将原始视频数据转换成基本的结构化数据，完成“从原始数据到智能数据”的任务。目前，致远视觉计算平台可以实现全目标分析和融合，包括人脸、人体、车辆、非机动车等。细分特征方面，致远视觉计算平台支持年龄、性别、种族、表情等10个人脸特征，服装风格、颜色、配饰等25个人体特征，16种车型、10个牌照、12种颜色、4种违法行为、21000多种车型等25个车辆特征，车身颜色、车辆姿态、车型分类等14个非机动车特征。

从智能数据到数据智能:智能数据管理平台。平台的目标是从各种结构化数据中挖掘出行为规则、关联关系、消费习惯等有价值的信息，为上层应用平台提供目标线索、安全管理和业务操作等认知数据，从而实现“从智能数据到数据智能”的关键任务。它一方面采集致远视觉计算平台采集的人脸、人体、车辆、非机动车等目标的结构化数据，另一方面访问交易数据、位置数据、信息系统数据等各种信息。基于特征搜索和聚类算法以及大数据智能分析算法，构建所有目标的知识地图，真正完成对场景和目标的认知理解。举一个更具体的例子，它可以描述目标人在过去几个月的活动轨迹，他的朋友是谁，他周围的人和他的消费习惯有什么关系，等等。

无论是核心算法还是数据智能，技术应该永远服务于现实，人工智能应该商业化。基于两个基本平台，绿深木偶发展三大产业:公共安全、零售和金融。在这个阶段，人工智能会带来什么变化？我们将拭目以待。

简介:“人工智能”的概念诞生于1956年的达特茅斯会议。经过四次大起大落和半个多世纪的发展，人工智能终于在最近几年迎来了爆炸性的增长。在人工智能中

“人工智能”的概念诞生于1956年的达特茅斯会议。经过四次大起大落和半个多世纪的发展，人工智能终于在最近几年迎来了爆炸性的增长。今天，当人工智能在全世界盛行时，它发展到了什么程度？人工智能现在能做什么？我们或许可以谈谈人工智能的两个核心要素——算法和数据。

intelligent Plus Research Institute给出了一个非常有趣的例子:人工智能是一辆行驶的汽车，算法是引擎，数据是汽油。随着人工智能技术的发展和研究，引擎的性能会越来越强，不同开发者设计的引擎各有利弊；同时，汽油是人工智能的驱动力，即使是最好的汽车也离不开数据。只有当优秀的数据、算法和智能数据相互补充时，“人工智能汽车”才能一直运行。

在最近结束的2019年otec人工智能创新论坛上，Green Deep Eye的创始人兼首席执行官赵勇也分享了一个非常独特的观点:人工智能已经通过了以“核心算法”著称的第一阶段，并正在向“数据智能”的第二阶段转变。

“核心算法”仍在算法pk过程中。对于人脸识别，作为人工智能技术的一个早期分支，各种各样的全球人脸识别竞赛，如frvt、mega face和lfw，都充斥着新闻页面。无论是新兴的人工智能公司、老牌的互联网公司，甚至是安全公司，都在算法pk上热得发烫，它们在相互追逐，相互放弃。然而，随着算法水平的优化和成熟，核心算法阶段已经逐渐成为过去式。当然，青深瞳也递上了一张漂亮的成绩单:

7月初，世界上最权威的人脸识别算法测试(frvt)公布了最新结果。第一次参加这次比赛，戈凌深谷在最具挑战性的“无约束自然环境脸照片”测试项目中获得了世界第一名；在2018年公安部交通管理科学研究院主办的首届全国道路车辆图像特征人工智能识别算法大赛中，绿化在40多家参赛厂商中脱颖而出；在2019年北京市交通管理局举办的首届交通行为图像智能识别技术竞赛中，格林的深瞳孔行为识别算法也获得了中国第一名。这些成果证明，在人脸识别、车辆识别和行为识别这三项具有广阔应用前景的技术上，深绿瞳孔在中国乃至世界处于领先技术水平。

行业的核心算法在一定程度上得到优化，如商业应用的标准。人工智能将进入“数据智能”阶段，未来人工智能将更加关注“数据”这个词。然而，数据是保密的。最常见的数据是原始数据，原始数据杂乱无章，如公安、交通等行业产生的大量视频数据。据格林的深学生赵勇说，中国大约有1.76亿台安全监控摄像机，但其中大部分都只有基本的监控和视频记录功能，这就产生了大量的非结构化数据，而占据世界50%硬盘的80%的数据信息都是冗余和无效的信息。数据智能的关键是数据驱动的决策，它使机器具有认知能力，如推理。大数据可以指导决策。在完成业务数据化过程后，它开始进入商业智能，依靠数据改变业务。

在数据智能的布局上，格林深瞳主要依靠格林深瞳自主开发的两个基础平台:致远视觉计算平台和凌溪数据治理平台。

从原始数据到智能数据:致远视觉计算平台。该平台可以将原始视频数据转换成基本的结构化数据，完成“从原始数据到智能数据”的任务。目前，致远视觉计算平台可以实现全目标分析和融合，包括人脸、人体、车辆、非机动车等。细分特征方面，致远视觉计算平台支持年龄、性别、种族、表情等10个人脸特征，服装风格、颜色、配饰等25个人体特征，16种车型、10个牌照、12种颜色、4种违法行为、21000多种车型等25个车辆特征，车身颜色、车辆姿态、车型分类等14个非机动车特征。

从智能数据到数据智能:智能数据管理平台。平台的目标是从各种结构化数据中挖掘出行为规则、关联关系、消费习惯等有价值的信息，为上层应用平台提供目标线索、安全管理和业务操作等认知数据，从而实现“从智能数据到数据智能”的关键任务。它一方面采集致远视觉计算平台采集的人脸、人体、车辆、非机动车等目标的结构化数据，另一方面访问交易数据、位置数据、信息系统数据等各种信息。基于特征搜索和聚类算法以及大数据智能分析算法，构建所有目标的知识地图，真正完成对场景和目标的认知理解。举一个更具体的例子，它可以描述目标人在过去几个月的活动轨迹，他的朋友是谁，他周围的人和他的消费习惯有什么关系，等等。

无论是核心算法还是数据智能，技术应该永远服务于现实，人工智能应该商业化。基于两个基本平台，绿深木偶发展三大产业:公共安全、零售和金融。在这个阶段，人工智能会带来什么变化？我们将拭目以待。

来源：零点娱乐时刊