AI场景化引领下一个十年，中国企业腾飞的时代到了？
在已经过去的21世纪10年代，AI成为了科技界最瞩目的技术之一。以2016年AlphaGo出世为分水岭，在深度学习的推动下，AI在算法应用层面取得了突飞猛进的发展，不但加速了传统产业的智能化升级，也催生了诸如自动驾驶、机器人等新物种和新业态。
新十年开启，AI正迈入场景化、商用化的大规模落地阶段，并成为商业社会基础设施的关键部分。日前，咨询机构IDC联合中国AI芯片企业嘉楠，发布了2020世代首份AI报告——《场景化AI，让智能触手可及》，展示了AI在2020世代进一步场景化落地的美好图景。
进入2020世代，以5G、物联网、区块链为代表的新一代技术，也在助力AI不断升级。IDC报告指出，在AI的推动下，技术创新正在由“人使用新技术创造价值”转变为“AI整合新技术创造价值”，而与AI密切相关的“算力、算法、数据”，将成为智能创新的三大核心要素。
推动AI场景化落地
IDC报告指出，AI在未来的落地，离不开算法、算力在边缘侧的部署。未来，仍将有大量领域实现AI落地，即存量设备的智能化升级与传统设备的智能化创新。
针对现有场景的改造升级，让存量设备实现智能化升级，是AI实现场景化落地的第一步。
以嘉楠在贵阳花果园社区的智能抄表实践为例，该社区有“亚洲最大的社区”之称，总规划面积10平方公里，总建筑面积1830万平方米，拥有43万入住人口，是全国最大的棚户区改造项目。
如此规模的社区，水电表数的读取和统计工作是一大难题。花果园社区内的各类住宅及商业楼宇总量接近300栋，且大多数都是高层建筑，水表、电表的抄表量巨大，耗时长，人工抄表也容易产生差错，智能化改造迫在眉睫。
安装智能水电表可以一劳永逸地解决这些问题，但更换智能水电表改造时间长、成本高，更换改造期间带来的停水停电，也会影响居民生活。最终，花果园社区的解决方案，是为水电表加装智能抄表组件，以AI代替人工实现传统水电表的抄表工作。
（基于嘉楠勘智K210的智能抄表组件）
这套智能抄表组件集成了基于嘉楠勘智K210芯片的计算平台及图像采集设备等，可以定时拍摄水电表表盘照片，并对照片进行本地AI图像识别，解析出图片中的水电表度数，并结合历史读数进行验证，修正误差，最终将数据上传到抄表平台。
与传统的AI终端不同，花果园社区的智能抄表组件将算力部署在边缘侧，可以在本地完成图像识别，无需上传照片到云端。因此，整个系统可以仅传输水电表的度数信息，数据传输成本被控制在极低的水平。
在AI的助力下，花果园社区的抄表周期由人工时代的半个月，缩短到现在的数个小时。在此基础上，花果园社区抄表数据的时效性也大大提升，当地水务公司和电力公司也能借此更准确地预测水电需求量、更有效规划供水供电。此外，与全面改装智能水电表相比，智能抄表组件节省了75%的硬件成本。
在花果园社区之外，嘉楠AI场景化的案例还在不断出现，并活跃在智能家居、智能能耗、智能园区和智能农业等领域。将传统设备替换成新一代的智能设备，则是AI场景化落地的另一大市场。
以北京中关村软通智慧总部的AI无感门禁系统为例，传统的门禁系统通过门卡、指纹等感知用户。而在人脸识别时代，大多数门禁系统需要用户对准摄像头，并将人脸信息上传到云端进行识别检测，这样的方式，不仅识别速度慢，也容易导致隐私泄露。
但在软通智慧总部，基于嘉楠勘智K210计算平台的新一代无感门禁系统，却可以实现远距离人脸识别，以实现无感进门的体验。此外，这一系统的算力部署在边缘侧，人脸识别在本地完成，无需数据传输，因此识别速度极快，且可以保护企业隐私。
（基于嘉楠勘智K210的无感门禁系统）
目前，这套AI无感门禁系统拥有30余个监测点，每个监测点日均通过者识别超过2000次，检测时间也由传统的2秒降低至1秒以下。
在这些案例中，K210芯片成为了整个AI系统的算力之源。K210基于RISC-V开源架构，亮相于2018年9月，由中国本土企业嘉楠科技研发。与传统芯片相比，K210在保障了算力性能（1 Tops）的同时，将功耗控制在了0.3W的较低水平。此外，K210还支持视觉、听觉双模态识别，适用于智能家居、智能能耗、智能零售和智能园区等各个领域。
在K210之外，嘉楠也计划在今年一季度推出第二代AI芯片K510。K510采用了升级后的RISC-V多核异构处理器架构，大幅度改良了原有的KPU架构（knowledge processing unit，嘉楠自主研发的AI神经网络加速器）。此外，K510也为5G通信环境进行了优化，搭载多路高清、深度摄像头接口，主要面向智慧零售、ADAS辅助驾驶及金融领域。
在芯片的基础上，嘉楠也开发了自己的AI SaaS平台，为终端客户提供整合硬件、算法和软件的一站式人工智能服务。围绕AI，嘉楠正在打造从芯片到服务的全套生态。
中国AI新机遇
2020年开启的下一个十年，AI的新机遇在哪里？
IDC认为，在5G、物联网、区块链等技术的推动下，未来将有更多设备搭载AI，实现数据互通和智能联动。这也将进一步拓展AI的应用场景，尤其是边缘侧AI的应用场景。
与此同时，AI场景化落地带来的海量数据，也将为未来的AI发展提供源源不断的数据资源支撑，并最终推动AI迎来新的爆发。
IDC在报告中指出，数据已经成为与“劳动、资本、土地、知识、技术、管理”并列的新生产要素。作为AI战略的基石，数据将成为衡量小到一个企业、大到一个城市乃至一个国家竞争力的关键指标。
数据资产的有效积累和多维度叠加，将助推AI的持续演进，而算法创新,则可以让AI深入各行各业；算力的增长，也可以扩展AI的应用场景。下一个十年，伴随着AI在各个场景的不断落地，中国AI企业也将面临前所未有的新机遇，它们也将在各个场景中精耕细作，并实现弯道超车。
在上个世纪的IT时代，中国企业在微软、英特尔等巨头的压制下，几乎全面落败，鲜少出现具有全球影响力的国际企业。但在此后的互联网与移动互联网时代，中国企业则弯道超车——腾讯、阿里跻身世界前十市值企业；华为、小米等移动互联网时代的新秀们，也建立起了广泛的海外影响力。
在互联网与软件行业，中国企业在底层技术上并不占优势，但它们却凭借着场景化的应用创新，与精耕细作的运营推广，将国际巨头拒于门外，并在中国本土这块巨大的市场中不断崛起。也正因此，我们获得了类似QQ、微信这样体验顶尖的IM工具，并拥有了淘宝、京东等品类齐全、物美价廉、配送时效领先世界的电商平台。
在AI时代，中国企业在场景化应用上仍将保持领先。在基础设施上，中国有望建立起全球最大的5G网络系统，此外，在云服务、移动支付、地理信息等领域，中国也占据了先发优势。一个广阔的市场及海量的数据源泉，正亟待中国AI企业挖掘。
但与以往不同的是，在AI时代，中国企业已经形成了完备的生态。从嘉楠、寒武纪、地平线等AI芯片企业，到科大讯飞、商汤科技等算法企业，再到触达各个行业的应用服务商，中国企业已经形成了广泛的布局。在这场新技术革命上，中国与世界终于站在了同一起跑线上。
场景化时代的发令枪已然响起，在AI即将实现全面商业落地的新时代，每一个人都将成为这场变革的见证者。
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