回顧2019年，人工智能依舊是整個行業(yè)的關注熱點，特別是從技術研發(fā)到應用落地獲得了眾多突破，AI推動著全球科技企快速進步。近年來，國內也出現了一批優(yōu)秀的人工智能初創(chuàng)企業(yè)，包括曠視科技、商湯科技、極鏈科技、優(yōu)必選科技等。AI技術開始走向應用階段，垂直細分市場包括媒體廣告、銀行與金融服務、工業(yè)制造、零售、醫(yī)療保健、汽車、物流、家庭智能等。

在 IHS Markit 近期發(fā)布的AI普及度調查中預測，到2025年 AI 應用將從2019年的428億美元激增至1289億美元。在未來越來越多的領域將會應用到人工智能技術，這樣將成為行業(yè)前沿發(fā)展的主要研究方向。

人臉識別、檢測技術加速安防行業(yè)智能水平提升

當下普遍的智能安防應用是通過攝像機聯網+網絡硬盤錄像機來實現的，人臉識別、檢測、比對則主要在云端完成。包括三種內容比對模式前流后比對、前抓后對比對、前比對后呈現模式。前兩種比較容易理解，都是通過前端攝像機抓取信息，視頻內容傳輸到云端或智能設備內進行比對。而最后一種則是在前端直接完成人臉識別、檢測和比對，技術難度和成本都高于前者。

在智慧安防領域商湯科技推出了一系列軟硬件協同支持服務，以 SenseFoundry 方舟城市級開發(fā)視覺平臺 為例，支持人臉識別和分析，可支撐上層應用的實時黑名單布控、軌跡還原等業(yè)務。定位于可擴展至十萬路級別視圖源、千億級別非結構化特征和結構化信息融合處理和分析的開放視覺賦能平臺。

智能營銷加強廣告和用戶的匹配度

盡管外界普遍預測2020年經濟增長將會繼續(xù)放緩，數字營銷、廣告行業(yè)都會面臨諸多挑戰(zhàn)。但是隨著各類前沿智能營銷技術的應用，品效合一的智能化廣告依舊會被廣告主青睞。比如，常見的信息流廣告具有良好的曝光效果，AI視頻廣告有良好的內容匹配度和品牌關聯度。強硬的廣告口播植入常常出現在綜藝節(jié)目當中，這種“簡單粗暴”的方式看似很直接，但背后的成本費用也是相對高昂的。相反AI視頻廣告的持續(xù)性更強、成本相對較低，視頻內容和用戶的高匹配度

在智慧營銷領域，極鏈科技推出 ASMP靈悅 AI 廣告平臺，以視頻AI技術為核心，對全網449萬APP中的視頻進行場景解析，進而驅動場景新經濟的發(fā)展，通過AI識別找到與品牌、產品相關鏈的場景進行廣告曝光，實現自動批量化投放。AI可以幫助廣告實現內容和視頻情景的匹配。將視頻解構化處理為視頻層、信息層、情景層，場景層，再通過AI技術針對性的進行標簽分類，找到與廣告內容匹配度最高的畫面，再選擇廣告投放的形式。而視頻識別的過程是通過計算機自動完成的，可以有效降低人力成本和時間成本。

病歷結構化、輔助診斷技術有效提高診斷效率

在醫(yī)療領域，降低醫(yī)療成本提高診斷效率是人工智能需要解決的關鍵問題。其智能化主要體現在三個方面：第一是個人智能化導診，每一個患者都擁有自己的云端病歷數據庫，可以方便其院內導診及轉院轉診；第二是診療設備智能，主要體現在病房床頭設備和輔助拍片設備方面，DRCTMRI等檢測設備擁有初檢識別能力，輔助醫(yī)生快速找到病灶切面；第三是院內管理職能，細分服務包括智能藥房系統(tǒng)、智能財務系統(tǒng)、智能影像存儲PACS系統(tǒng)等。

在智慧醫(yī)療領域騰訊覓影推出一系列輔助診療技術，包括智能導診技術、病案智能化管理、治療風險監(jiān)控等。以智能導診為例，依托覓影在醫(yī)療領域積累的醫(yī)學知識圖譜、診斷模型、病情理解、名醫(yī)專家?guī)斓華I輔診基礎能力，深度切入醫(yī)院的疾病預測、輔助決策、數據分析等應用場景，提供一站式的開放技術。切入疾病預測領域的分診導診這一細分場景，可以根據醫(yī)院需求定制，為患者提供智能導診服務，緩解醫(yī)院導診咨詢壓力。

網絡通信技術促進智慧城市發(fā)展

網絡通信技術與人工智能技術的結合已經實現了AI在智能安防、智慧交通等多個領域的應用，技術協同是智慧城市發(fā)展的關鍵，細分包括人工智能、云計算、大數據、物聯網、地理定位、視頻比對等。隨著智慧城市的加速建設部署，智慧交通管理將快速見效，交通信號燈的智能化管控將有效提高路口通行效率，間接達到節(jié)能減排、減少污染的效果。

曠視科技依托前置計算、云端協同、大數據分析等技術的支撐，推出曠視洞見智能城市管理操作系統(tǒng)，基于大數據的邏輯分析及推理，關聯分析將人臉、車輛、物品、時間、地點等多維度大數據進行深度關聯融合，實現智能化“預測、預警、預防”。

市場經濟的發(fā)展刺激著企業(yè)加強對質量、成本、效率的控制，消費者也自發(fā)選擇更加方便智能化的商品和服務。驅動AI應用發(fā)展的因素有很多，包括通信、大數據、云計算、深度學習等，很多技術之間是“互通關聯”的，為達到降本增效的目的也有很多種方式方法去實現。