人工智能已经通过了“核心算法”阶段，并将进入“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，人工智能终于迎来了近年来的爆炸性增长。今天，当人工智能在全世界流行时，它发展到了什么程度？人工智能现在能做什么？我们也许能够谈论人工智能的两个核心要素——算法和数据。

智能加研究所给出了一个非常有趣的例子:人工智能是一辆行驶的汽车，算法是一个引擎，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优缺点；同时，汽油是人工智能的驱动力，没有数据，即使是最好的汽车也无法启动。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，绿色深眼的创始人兼首席执行官赵勇也表达了一个非常独特的观点:人工智能已经通过了以其“核心算法”而闻名的第一阶段，并正在向“数据智能”的第二阶段转变。

“核心算法”仍在算法主键过程中。对于人脸识别来说，作为人工智能技术的一个早期分支，各种全球性的人脸识别竞赛，如FRVT、Mega Face和LFW，都充斥着新闻版面。无论是新兴的人工智能公司、老牌互联网公司，甚至是安全公司，都在算法PK上异常火爆，他们相互追逐，互不相让。然而，随着算法层次的优化和成熟，核心算法阶段已经逐渐成为过去式。当然，青幽瞳也递过一张漂亮的成绩单:

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。第一次参加本次比赛，葛灵深在最具挑战性的“无约束自然环境面孔摄影”测试项目中获得世界第一名；在2018年由公安部管理科学研究所主办的首届全国道路车辆图像特征人工智能识别算法竞赛中，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全国第一名。这些成果证明，在人脸识别、车辆识别和行为识别三项具有巨大应用前景的技术中，绿色深瞳技术处于国内乃至世界领先水平。

行业的核心算法在一定程度上得到了优化，如商业应用的标准。人工智能将进入“数据智能”阶段，人工智能在未来将更加关注“数据”这个词。然而，数据是保密的。最常见的数据是原始数据，它是无序的、非结构化的，如公安、交通等行业产生的大量视频数据。据格林的得意门生赵勇称，中国大约有1.76亿个安全监控摄像头，但大多数都只有基本的监控和视频记录功能，这产生了大量的非结构化数据，而占据全球50%硬盘的80%的数据信息都是冗余和无效信息。数据智能的关键是数据驱动的决策，它使机器具有诸如推理等认知能力。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，依靠数据来改变业务。

在数据智能布局方面，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。该平台能够将原始视频数据转化为基本的结构化数据，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。在细分特征方面，致远视觉计算平台支持年龄、性别、种族、表情等10项人脸特征，服装风格、颜色、配饰等25项人体特征，16种车型、10个车牌、12种颜色、4种违法行为、21000多种车型等25项车辆特征，以及车身颜色、车辆姿态、车型分类等14项非机动车特征。

从智能数据到数据智能:智能数据管理平台。该平台的目标是从各种结构化数据中挖掘行为规则、关联关系和消费习惯等有价值的信息，并为上层应用平台提供目标线索、安全管理和业务操作的认知数据，从而实现“从智能数据到数据智能”的关键任务。一方面，它收集致远视觉计算平台获取的人脸、人体、车辆、非机动车等目标的结构化数据，另一方面，它访问各种信息，包括交易数据、位置数据、信息系统数据等。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。更具体的例子是，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，技术都应该为现实服务，人工智能应该商业化。基于两个基本平台，格林深木偶发展三大产业:公共安全，零售和零售。在这个阶段，人工智能会带来什么变化？我们将拭目以待。

科创新闻网 引言:“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，人工智能终于迎来了近年来的爆炸性增长。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，人工智能终于迎来了近年来的爆炸性增长。今天，当人工智能在全世界流行时，它发展到了什么程度？人工智能现在能做什么？我们也许能够谈论人工智能的两个核心要素——算法和数据。

智能加研究所给出了一个非常有趣的例子:人工智能是一辆行驶的汽车，算法是一个引擎，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优缺点；同时，汽油是人工智能的驱动力，没有数据，即使是最好的汽车也无法启动。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，绿色深眼的创始人兼首席执行官赵勇也表达了一个非常独特的观点:人工智能已经通过了以其“核心算法”而闻名的第一阶段，并正在向“数据智能”的第二阶段转变。

“核心算法”仍在算法主键过程中。对于人脸识别来说，作为人工智能技术的一个早期分支，各种全球性的人脸识别竞赛，如FRVT、Mega Face和LFW，都充斥着新闻版面。无论是新兴的人工智能公司、老牌互联网公司，甚至是安全公司，都在算法PK上异常火爆，他们相互追逐，相互放弃。然而，随着算法层次的优化和成熟，核心算法阶段已经逐渐成为过去式。当然，青幽瞳也递过一张漂亮的成绩单:

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。第一次参加本次比赛，葛灵深在最具挑战性的“无约束自然环境面孔摄影”测试项目中获得世界第一名；在2018年由公安部管理科学研究所主办的首届全国道路车辆图像特征人工智能识别算法竞赛中，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全国第一名。这些成果证明，在人脸识别、车辆识别和行为识别三项具有巨大应用前景的技术中，绿色深瞳技术处于国内乃至世界领先水平。

行业的核心算法在一定程度上得到了优化，如商业应用的标准。人工智能将进入“数据智能”阶段，人工智能在未来将更加关注“数据”这个词。然而，数据是保密的。最常见的数据是原始数据，它是无序的、非结构化的，如公安、交通等行业产生的大量视频数据。据格林的得意门生赵勇称，中国大约有1.76亿个安全监控摄像头，但大多数都只有基本的监控和视频记录功能，这产生了大量的非结构化数据，而占据全球50%硬盘的80%的数据信息都是冗余和无效信息。数据智能的关键是数据驱动的决策，它使机器具有诸如推理等认知能力。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，依靠数据来改变业务。

在数据智能布局方面，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。该平台能够将原始视频数据转化为基本的结构化数据，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。在细分特征方面，致远视觉计算平台支持年龄、性别、种族、表情等10项人脸特征，服装风格、颜色、配饰等25项人体特征，16种车型、10个车牌、12种颜色、4种违法行为、21000多种车型等25项车辆特征，以及车身颜色、车辆姿态、车型分类等14项非机动车特征。

从智能数据到数据智能:智能数据管理平台。该平台的目标是从各种结构化数据中挖掘行为规则、关联关系和消费习惯等有价值的信息，并为上层应用平台提供目标线索、安全管理和业务操作的认知数据，从而实现“从智能数据到数据智能”的关键任务。一方面，它收集致远视觉计算平台获取的人脸、人体、车辆、非机动车等目标的结构化数据，另一方面，它访问各种信息，包括交易数据、位置数据、信息系统数据等。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。更具体的例子是，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，技术都应该为现实服务，人工智能应该商业化。基于两个基本平台，格林深木偶发展三大产业:公共安全，零售和零售。在这个阶段，人工智能会带来什么变化？我们将拭目以待。

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