浅谈人工智能落地

近几年，互联网风口一年一变。2015年的VR/MR，2016年的共享单车，2017年的自动驾驶，2018年的……好吧，2018年就几乎没有什么大新闻了。2018年到现在，空气中飘着的是若有若无的人工智能“寒冬论”。到2019年年中来看，无论是VR、共享单车还是自动驾驶，都已经褪去了光鲜。

仿佛卸妆的网红，真实扑面而来令人一时无法接受，“寒冬论”并非空穴来风。但仔细分析，无论寒冬论还是人工智能威胁论，都是忽上忽下的噪声。“人工智能”这个词语背后的技术，已经开始从方方面面渗透进了人们的生活。

好雨知时节，当春乃发生；随风潜入夜，润物细无声。

仿佛呼吸一般自然，我们睡前要做的事情是熄灭手机屏幕然后闭眼，早上醒来第一件事也是点亮手机看一眼时间。我们对手机的依赖程度太高，以至于很难让人相信其实距离乔布斯发布iphone只有10年左右。

我每天早上都会问智能音箱“天气怎么样”。我的语音被收集和分析，然后变成文字，进一步被专门优化过的搜索引擎技术进行搜索，将答案筛选后再合成人声“不下雨，温度适宜，可以穿单衣配裤子”。要知道仅仅在我读大学的时候，最先进的语音合成技术也足以让你觉得心烦。
互联网巨头正投下巨资，让一群最优秀的研究人员继续推进这项进展。但即使是目前的程度，也足以解决限定条件，容错率高的交互需求。

计算机视觉这几年真正成为了一个热门专业，因为它终于到了可用的边缘。相信几乎所有人都有通过身份证人脸对比进火车站的经历。在伦理问题还没有解决的时候，人脸技术已经开始了广泛的应用。打开手机自拍一张，在美颜算法的帮助下，无数少女重建了信心，继续她们精彩的单身生活。

更夸张的应用是推荐。最早的推荐，是我们在搜索引擎打关键字时，给出最匹配的结果。到如今，我们打开音乐app有“猜你想听”，打开购物app有“看了又看”，打开生活app每个人都有不同的饭馆排序。而我们通常情况下，已经习以为常。

在我们生活可见的范围内，NLP/CV/ML三大类技术都已经粉墨登场。而我们不经常注意的地方，应用更是热火朝天。

当前，人工智能技术落地主要有以下方向：

1，视觉：安防监控，主要是人脸技术；地图构建，自动驾驶技术；
2，NLP；
3，机器学习：
搜索引擎/推荐系统；
金融反欺诈/征信；
数据分析和优化；

流程：
数据可视化分析、算法选型、数据清洗、模型搭建、参数调优、工程化上线、用反跟踪
应用：
路径规划，路线推荐，旅行时间及流量预测，用户行为分析、路网属性挖掘，共享出行供需预测、派单策略设计、风控算法

库存旧闻草稿，写于2019，如今已是2024换了人间，且发出来，后面再谈。