佳都科技副总裁顾友良：谁能把人工智能应用落地形成规模 谁就能抢占先机

佳都科技副总裁顾友良：谁能把人工智能应用落地形成规模 谁就能抢占先机

近年来，随着物联网、智慧城市等产业的快速发展，人工智能技术已经逐步深入到产业发展和民众生活的方方面面。人工智能目前应用在哪些场景？人工智能未来会走向何方？近日，羊城晚报全媒体记者采访佳都新太科技股份有限公司董事、副总裁顾友良，就上述问题进行探讨。在顾友良看来，未来3到5年是人工智能最关键的格局定义的窗口期，哪家企业能把人工智能应用真正形成规模，把应用落地，就能在未来产业竞争中抢占先机。

人工智能企业的价值在于掌握数据

羊城晚报全媒体记者：目前从全球以及中国来看，人工智能的成熟应用场景主要有哪些？

顾友良：在当前的人工智能领域中，计算机视觉在技术上较为成熟，商业应用较为广泛，因而成为投资重点。人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用，更深层次的应用场景还包括金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。视频/监控分析是人工智能视觉与图像领域中第二大热门应用。人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询，也就是我们的视频结构化，这项应用使得让公安系统在繁杂的监控视频中搜寻到罪犯的有了可能。在大量人群流动的交通枢纽，该技术也被广泛用于人群分析、防控预警等。除了安防，互联网化程度较高的行业如金融、智能交通等人工智能场景应用较为成熟。

羊城晚报全媒体记者：在智慧城市领域，主要的应用场景有哪些？

顾友良：以人工智能为首的智联网发展是智慧城市下一阶段的关键，而人工智能在城市发展的应用更是涉及到安防、交通、医疗、政务、教育、零售和生活等方方面面。如今，主要的应用场景有AI+安防，智能安防可以识别个人生理属性如性别、年龄、姿态等信息，配合交通监控、智能驾驶，可以实现高密度公共场所多种异常现象的人群分析和反恐预警。此外，还有AI+交通、AI+政务、AI+金融等等。

羊城晚报全媒体记者：佳都科技的人工智能技术落地应用情况如何？未来怎样来更好地变现？

顾友良：我们聚焦社会治安防控和城市治理需求，深化垂直应用，在进一步完善和提升人脸识别、视频结构化、视频联网、视频大数据等机器视觉基础共性技术的同时，更注重贴近公安、交通、城市治理领域的业务需求。

未来3到5年是人工智能整个最关键的格局定义的窗口期。在这3到5年中，谁能把人工智能应用真正形成规模，把应用落地，谁就能在未来人工智能产业中占领先机。我认为，未来人工智能将有三大支柱：高性能运算、核心算法、海量数据。其中高性能运算和核心算法最终一定是开源可出售共用的，因此对于企业来说，最具核心的价值就在于其掌握的海量数据。

警惕人工智能的泡沫现象

羊城晚报全媒体记者：考察一个人工智能项目，投资逻辑是怎样的？对人工智能项目估值有什么特殊之处？

顾友良：到底什么AI项目最受投资人的青睐？当然是赚钱的项目，问题是现在的人工智能领域，真正赚钱的项目还屈指可数。也就是说还处在烧钱的阶段，风险极大。我认为人工智能的投资逻辑一定是要围绕“场景和数据”。因为场景意味着可以快速变现，得到市场的印证，数据则是人工智能的“养料”，为人工智能的未来积累能量，有了数据，未来即使调整方向，也是进可攻，退可守。

目前人工智能处于技术工具阶段，离平台和产品化还很远，有些企业在初创阶段毫无营收情况下居然估值10亿，非理性会导致后期可能没有投资机构愿意接盘，如果业绩支撑消化不了高估值，对企业后续发展很不利，需要警惕人工智能的泡沫现象。

羊城晚报全媒体记者：人工智能未来发展空间在哪里？有哪些可能的趋势和方向？

顾友良：当前，人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”的形态得以呈现，X代表某一具体产业或行业。

我认为，人工智能的发力需要深度和广度。从实验室到实际应用，人工智能需要迈过商品化鸿沟。目前我们还处在人工智能的应用早期，已有大量可以与现行人工智能结合的行业与领域，比如公共安全、智能交通、智慧金融等。尤其在实体经济，还有许多细分领域需要进一步了解人工智能的能力，对细分行业的流程进行重整，通过数据和应用的不断优化，分场景逐个突破，最终形成人工智能社会的新版图。

羊城晚报全媒体记者：人工智能未来发展的障碍有哪些？

顾友良：人工智能在发展过程中也将受到一些因素限制，技术上，“脑科学”研究短板制约了人工智能发展，亟待取得科研突破。若要进一步推动人工智能的发展，需要在人脑智能的产生原理方面实现突破，从而将高层次的人工意识和情感感知功能赋予人工智能产品。此外，人工智能的发展也为开发者和政府对于数据治理提出了新的问题，应更好地在数据开放和隐私保护之间取得平衡，从而增强对人工智能的信任。此外，法律和伦理问题也阻碍了人工智能全面应用。