過去的AI，一直給人以自動(dòng)化操作工具的感覺，而自動(dòng)化與智能化其實(shí)有很大差別。自動(dòng)化指工具按照一定的邏輯執(zhí)行指令，而智能化指工具在復(fù)雜多變的情況下能夠完成指定任務(wù)。但其實(shí)AI過去沒法智能化的原因，還是由于應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)量不夠。就像一個(gè)沒人與之交流的初生小孩，他無論如何都學(xué)不會(huì)說話。

不過近幾年，隨著AI與物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的結(jié)合，即AIOT的誕生，AI獲得了相當(dāng)可觀的數(shù)據(jù)以及應(yīng)用場景。在萬物互聯(lián)的背景下，AI可以獲得各行各業(yè)各不相同設(shè)備里千差萬別的數(shù)據(jù)信息，并通過行業(yè)先驅(qū)者不斷更新AI算法，使其學(xué)會(huì)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知、分類、處理。于是，AI得到了飛速的成長。

而如今，AIOT的發(fā)展已逐漸深入。

在自動(dòng)駕駛方面，通過深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的融合，感知模塊具備超越人類的障礙物檢測、分類、追蹤和場景理解能力，保證系統(tǒng)冗余，在不同的路況、天氣和環(huán)境中都能準(zhǔn)確地“看”到周圍的世界。

在安防方面，通過人體分析（人臉識(shí)別、體態(tài)識(shí)別、人體特征提取等）；圖像分析（視頻質(zhì)量診斷、視頻摘要分析等）；車輛分析（車牌識(shí)別、車輛識(shí)別、車輛特征提取等）；行為分析（目標(biāo)跟蹤監(jiān)測、異常行為分析等），可以在節(jié)省人力成本的情況下，提升監(jiān)測效率。

在零售方面，通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)手段，對(duì)商品的生產(chǎn)、流通與銷售過程進(jìn)行升級(jí)改造，進(jìn)而重塑業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈，并對(duì)線上服務(wù)、線下體驗(yàn)以及現(xiàn)代物流進(jìn)行深度融合。

其實(shí)，無論是自動(dòng)駕駛、安防或是零售，AI具備的能力和潛力都遠(yuǎn)超人們的想象，在萬物互聯(lián)的大環(huán)境下，AI的路還很長，能落地的應(yīng)用場景也還很多。

為了幫助各大應(yīng)用市場更好地了解AI與物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際應(yīng)用中的落地融合帶來的商機(jī)和挑戰(zhàn)，更好把握市場脈搏及未來趨勢等，物聯(lián)傳媒將在2022年8月18日舉辦“AI+”人工智能創(chuàng)新賦能高峰論壇。邀請(qǐng)人工智能領(lǐng)軍企業(yè)高管來分享他們的獨(dú)到見解和市場洞察，從全產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)層到應(yīng)用層，貫穿“端-管-邊-云-用-服”六大層面，對(duì)AIOT各個(gè)領(lǐng)域的現(xiàn)狀、發(fā)展前景及應(yīng)用一次性聊個(gè)透徹。

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