對于關(guān)注人工智能行業(yè)的人來講，將人工智能集成到終端設(shè)備中的做法是非常值得關(guān)注，就像幾年前宣傳的“云”就是一切，這似乎是一個(gè)永遠(yuǎn)不會(huì)消失的流行詞。當(dāng)時(shí)我們有充分的理由將部分計(jì)算操作轉(zhuǎn)移到外部設(shè)備上可以更加有效且成本更低的去完成很多操作。現(xiàn)在市場上有大量成熟的云服務(wù)提供商，因此選擇也很多。

那么，一切就到此為止了嗎？為什么我們還要討論將部分操作重新放到終端設(shè)備中來實(shí)現(xiàn)呢？這難道不是一種倒退嗎？難道我們不能夠依靠云來實(shí)現(xiàn)一切嗎？

帶寬，隱私，延遲

事實(shí)上并沒有那么簡單，很多應(yīng)用必須連接到云服務(wù)才能夠正常工作，這會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)并且需求更高的帶寬，這就給網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大的壓力。在特別情況下，我們并不需要將所有數(shù)據(jù)上傳云端（舉個(gè)例子，為什么要發(fā)送空白圖片？），而是放在源頭進(jìn)行處理會(huì)更有效的多。

其次是隱私問題，“黑客”這個(gè)詞可能有些老套，使用“hackneyed”吧。我們的智能語音設(shè)備和智能相機(jī)會(huì)采集大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是私密且敏感的。我們只需將需要的數(shù)據(jù)發(fā)送給云端，這樣就可以避免別人竊取的風(fēng)險(xiǎn)。

即使采用低延遲的5G通信技術(shù)，對于需要實(shí)時(shí)做出決策的設(shè)備來講，也會(huì)帶來延遲。比如無人機(jī)要飛過一段擁擠的環(huán)境，它需要立刻能判斷出障礙物并躲避，如果不能的話無人機(jī)就無法按正常的速度飛行。

當(dāng)前還有一個(gè)經(jīng)典的案例—自動(dòng)駕駛汽車。這很容易理解，當(dāng)有人突然走到車前方的時(shí)候，汽車不能等待來自云端可能存在或不存在的通信回復(fù)，它需要立即做出決策。

模式觀察者

似乎沒有什么能阻止AI進(jìn)入我們生活，甚至有可能某一天AI能夠?qū)懖┛停ê翢o疑問有人會(huì)爭論這是否是一種進(jìn)步）。

目前已經(jīng)有一些公司在AI新聞?lì)I(lǐng)域進(jìn)行了重大的投資，推出的工具支持關(guān)鍵詞搜索。AI不會(huì)寫新聞報(bào)道，而是通過搜集大量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)一些不尋?；蛴腥さ男畔ⅲ缓髮⑦@些信息提供給記者。比如AI指出股票價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)、或者某個(gè)特定市場出現(xiàn)其他變化。畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比人類能夠更快的發(fā)現(xiàn)某種模式發(fā)生的變化，但是只有人類才能夠解釋哪些是重要的。

談到智能相機(jī)領(lǐng)域，有很多有趣的應(yīng)用案例，涉及多個(gè)領(lǐng)域，包括商業(yè)和消費(fèi)領(lǐng)域。

從很早開始，攝像頭就可以幫助我們做一些想做的事情。比如識別車輛牌照。下一步可能是讓攝像頭能夠自動(dòng)識別整個(gè)車輛，甚至包括車內(nèi)的乘客——這對于機(jī)場的安全保障是理想的選擇。當(dāng)然現(xiàn)在我們借助智能相機(jī)分析系統(tǒng)已經(jīng)能夠從人群中識別出某個(gè)人了。比如中國警方逮捕犯罪嫌疑人的案例。智能相機(jī)系統(tǒng)還具有識別廢棄包裹的能力——當(dāng)某個(gè)包裹被放置在某個(gè)地方，懷疑可能是丟棄物時(shí)就能夠被識別出來——在繁忙的公共場所（比如機(jī)場）這種識別能力對于安防是非常有利的。

提升購物體驗(yàn)

零售分析是另一個(gè)重要的領(lǐng)域，比如亞馬遜的無人商店（沒有服務(wù)人員，商品也不是免費(fèi)的），來此購物的客人可以拿起他們想要的商品就走出商店，攝像頭會(huì)識別出每一個(gè)人的身份，然后自動(dòng)對他們購買的商品進(jìn)行收費(fèi)。

在中國有一些快餐店借助攝像頭系統(tǒng)來根據(jù)顧客的年齡和性別給出菜單建議，還有一些系統(tǒng)可以根據(jù)消費(fèi)者的移動(dòng)軌跡來優(yōu)化店面的布局。

甚至還可以識別出VIP或高消費(fèi)顧客，然后為他們提供更好的個(gè)人服務(wù)。突然之間《少數(shù)派報(bào)告》中關(guān)于個(gè)人廣告的場景似乎就不那么牽強(qiáng)了。

保持警惕

即使你在車內(nèi)也無法逃脫攝像頭的監(jiān)測，事實(shí)上駕駛艙內(nèi)的攝像頭只會(huì)越來越多，在ADAS系統(tǒng)中起到重要的作用，尤其是對駕駛員的監(jiān)控。

凝視跟蹤功能用來確保駕駛員是清醒的，并且關(guān)注前方道路，如果駕駛員喝醉了使得汽車無法正常行駛或者開啟了自動(dòng)駕駛模式。它還能夠通過評估駕駛員的注意力實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛模式和駕駛員控制模式兩者之間的靈活轉(zhuǎn)換。

監(jiān)測與服務(wù)

對于很多人來講，在家中增添一些智能化的系統(tǒng)將會(huì)帶來更好的體驗(yàn)。

隨著這項(xiàng)技術(shù)變得越來越便宜，越來越多的人會(huì)習(xí)慣在家中安裝攝像頭，從而可以確保安全和安靜的家居環(huán)境。

然而現(xiàn)在的一些功能相對還是比較原始的，當(dāng)它們探測到異常運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)向我們發(fā)出警報(bào)，但是相機(jī)本身或者更確切的說支持它的軟件系統(tǒng)并不知道發(fā)生了什么。

新一代的攝像頭系統(tǒng)將能夠識別家庭成員，并且做一些“聰明的事情”，比如當(dāng)有人回家或離開時(shí)會(huì)發(fā)送通知、當(dāng)孩子亂跑時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)！

我們還將看到人工智能應(yīng)用到更多方面，你可以用聲音來詢問某個(gè)特定的事件，軟件系統(tǒng)會(huì)給你展示當(dāng)時(shí)的圖像。

照片來源于網(wǎng)絡(luò)

例如你可以說“如果孩子們四點(diǎn)之前不在家請通知我。”

然而正如這篇評論里所證明的這樣，這一系列的人工智能真正發(fā)揮作用還為時(shí)尚早，可能需要幾周的時(shí)間來學(xué)習(xí)某人的臉部特征并提供有用的信息。你還必須為云服務(wù)支付大筆的費(fèi)用才能讓這些“智能”真正工作起來。

雖然這樣會(huì)切斷云服務(wù)提供商的一些收入來源，但是如果大部分處理操作能夠在本地完成那么將會(huì)更加的高效，而且從帶寬和功耗的角度來看也會(huì)節(jié)省時(shí)間和成本。

隨著更好、更快、更節(jié)能的設(shè)計(jì)以及算法和技術(shù)的改進(jìn)，能夠取得更好的應(yīng)用成果肯定是遲早的事情。

提升，增強(qiáng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多創(chuàng)造性的功能可以應(yīng)用，它們現(xiàn)在能夠識別圖片中人和物體已經(jīng)是很自然的事情了，拍過貓或者狗的照片嗎？

在你的手機(jī)照片應(yīng)用搜索欄輸入貓或者狗，看看會(huì)顯示什么。

雖然我們手機(jī)的相機(jī)功能越來越好，對光線越來越敏感而且有更好的處理性能，但是一些Apps，比如Phancer會(huì)將拍的普通照片提升到數(shù)碼單反的水平——這就會(huì)帶來更多的攝影欺騙，比如現(xiàn)在很多高端相機(jī)借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供假的散影效果等。