來源 | HaaS技術社群不看這幾篇好文，就别說自己了解物聯網
1、高速發展的人工智能
說到人工智能，大家并不陌生，無論是圍棋大戰中戰勝頂尖段位人類圍棋手的Alpha Go，還是彈跳自如的波士頓機器狗。而無數的科幻電影更是為人類展示了一個無比美好的未來，而在科幻電影中的場景，正逐漸融入到我們的日常生活中。
當清晨從睡夢中被柔和的語音喚醒，叫醒你的可能是天貓精靈智能語音機器人，并且溫馨地提醒你今天的天氣情況與行程安排。
離開家出門時，自動駕駛汽車自動駛出車庫并載你去你的目的地，而你可以在車上繼續休息或關注機器人為你推送的新聞熱點。
而到了工作機關，自動車牌識别，人臉識别打卡，機器狗為你送咖啡。許多的工作包括複雜的作詞作曲，機器人都能為你分憂解難了。
閑暇時刷刷短視訊，各種AI變臉、老照片翻新、長腿收斂 特效等讓大家玩的不亦樂乎。
背後的背後，都是高速發展的人工智能技術提供了強大的技術支撐。
常見的人工智能使用場景有哪些呢？
1.1、智能語音互動
智能語音互動（Intelligent Speech Interaction），是基于語音識别、語音合成、自然語言了解等技術，為企業在多種實際應用場景下，賦予産品“能聽、會說、懂你”式的智能人機互動體驗。
适用于多個應用場景中，包括智能問答、智能質檢、法庭庭審實時記錄、實時演講字幕、訪談錄音轉寫等場景，在金融、保險、司法、電商等多個領域均有應用案例。
1.2、人臉識别
人臉識别（Face Recognition）實作了圖像或視訊中人臉的檢測、分析和比對，包括人臉檢測定位、人臉屬性識别和人臉比對等獨立服務子產品，可為開發者和企業提供高性能的線上API服務，應用于人臉AR、人臉識别和認證、大規模人臉檢索、照片管理等各種場景。
1.3、圖像識别
圖像識别服務（Image Recognition）基于大資料和深度學習實作，可精準識别圖像中的視覺内容，包括上千種物體标簽、數十種常見場景等，包含場景分類、圖像打标、鑒黃等線上API服務子產品，應用于智能相冊管理、圖檔分類和檢索、圖檔安全監控等場景。
1.4、圖像搜尋
圖像搜尋服務 （Image Search）是以深度學習和大規模機器學習技術為核心，通過圖像識别和搜尋功能，實作以圖搜圖的智能圖像搜尋産品。
圖像搜尋服務在基于圖像識别技術基礎上，結合不同行業應用和業務場景，幫助使用者實作相同或相似圖檔搜尋。
電商場景拍照識物
1.5、自然語言處理
自然語言處理（Natural Language Processing）是為各類企業及開發者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，旨在幫助使用者高效的處理文本，已經廣泛應用在電商、文化娛樂、金融、物流等行業客戶的多項業務中，取得了良好的效果。
未來，自然語言處理還将為使用者帶來更多更有價值的服務。非結構化文本資料通過自然語言處了解析并轉變為結構化資料，可以被計算機高效處理，進而建構行業知識圖譜，實作人機互動和機器閱讀了解。
1.6、機器學習與模型訓練
以阿裡雲的PAI及其學習平台為例，PAI起初是一個定位于服務阿裡集團的機器學習平台，緻力于讓AI技術更加高效、簡潔、标準的被公司内部開發者使用。對集團内，PAI服務了淘寶、支付寶、高德等部門的業務。
随着PAI的算法的不斷積累，2015年底PAI作為天池大賽的官方比賽平台在阿裡雲正式上線，也成為了國内最早的雲端機器學習平台之一。随着PAI在阿裡雲的業務的不斷發展，2018年PAI平台正式商業化，目前已經在公有雲積累了數萬的企業客戶以及個人開發者，是目前國内領先的雲端機器學習平台之一。
2、常見AI學習打造路徑
人工智能技術涉及到的知識非常深，如果想要在産品中使用人工智能技術，要如何進行學習打造呢？
傳統的人工智能學習打造路徑有：
2.1、機器視覺理論
機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需資訊或用于控制機器人運動的裝置｡通俗地說，機器視覺就是用機器模拟生物宏觀視覺功能，代替人眼來做測量和判斷｡
人看到事物的過程首要前提是，外界物體發射或反射的光覺資訊經過眼球屈光系統的角膜、晶狀體、玻璃體，在眼底視網膜上形成圖像，視網膜對這些光覺資訊進行分析、整合、轉換，以脈沖微電信号的方式，經過視覺傳導神經傳導至大腦的視覺中樞皮質系統，并形成視覺。而機器視覺是通過錄影機來擷取環境圖像并将他們轉化成數字信号，使用計算機實作對視覺資訊進行處理，來認知周圍環境的資訊。機器視覺不僅能模拟人眼的功能，而且最重要的是機器通常能完成人眼所不能勝任的任務。
對于已經擷取到的機器視覺内容，就需要進行更進一步的資訊預處理、特征提取與分類檢測等。
2.2、統計學習理論
統計學習是指通過計算機基于資料建構機率統計模型，并運用模型對資料進行預測與分析。這裡的資料指計算機及網際網路上的各種數字、文字、圖像、視訊、音頻資料以及它們的組合。統計學習關于資料的基本假設是同類資料具有一定的統計規律性。
近20年來，統計學習無論是在理論還是在應用方面都得到了巨大的發展，有許多重大突破，實踐證明：統計學習是處理海量資料的有效方法，我們處于一個資訊爆炸的時代，海量資料的處理與利用是人們必然的需求。現實中的資料不但規模大，而且常常具有不确定性，統計學習往往是處理這類資料最強有力的工具。
統計學習是計算機智能化的有效手段。智能化是計算機發展的必然趨勢，也是計算機技術研究與開發的主要目标，近幾十年來，人工智能等領域的研究表明，利用統計學習模仿人類智能的方法，雖有一定的局限性，但仍然是實作這目标的最有效手段
2.3、神經網絡
人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN），是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從資訊處理角度對人腦神經元網絡進行抽象， 建立某種模型，按不同的連接配接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡。
最近十多年來，人工神經網絡的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識别、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。
人工神經網絡模型中常見的類型有以下幾種：
- 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）
- 循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）
- 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）
在機器視覺領域，應用最廣的神經網絡模型是CNN，随着其研究的不斷深入，被廣泛應用于圖像識别，圖像分割，目标檢測，目标追蹤等。
2.4、模型訓練算法調優
不管是在實際工程中進行部署還是參加競賽，訓練神經網絡的目的都是得到一個表現優異的模型。而獲得一個優秀的模型需要考慮許多方面的影響：
- 首先是使用哪種類型的模型——是線性回歸，SVM還是CNN？
- 其次是該模型中要包含哪些自變量（也稱為特征選擇）；
- 完成這些任務後，要考慮的第三個方面是超參數調整，目的是找到所要使用的最佳超參數。
這就是為什麼應該關心超參數調整的原因：就像模型選擇或特征選擇一樣，它具有極大地提高模型準确性的能力。
2.5、算法硬體平台與部署
以打造一個視覺智能場景為例，需要運作起來上面提到的各種算法能力，需要用到比較強大的硬體如以下視覺AI場景套件。
一個典型的在AI BOX上部署人臉識别算法的流程如下：
完整的部署好後，就可以在您的場景中使用強大的AI能力了。
3、雲端一體AI方案探索
從前兩章中不難看出，人工智能已經深入到生活的方方面面，但是涉及到的知識深度和廣度都是相當複雜的，要做出成熟的産品非常不容易。
有沒有可以友善使用的方式呢？
有，HaaS雲端一體AI解決方案就提供了非常強大的AI能力，将前面第二章中涉及到的許多知識點具像化。
并且将2.5中大量的AI算力部署在雲上，打包成各種友善調用的服務，相當于AI領域的水電煤。這麼做為開發者帶來了三個極大的好處：
3.1、快速接入，即開即用
對于想用AI能力做産品的的開發者，無需從頭到位學習人工智能系列的知識，隻需要開通相應的服務，調用幾個API就能使用。
真正做到AI的易上手低門檻，可以專注于我們的業務邏輯。
以HaaS雲端一體AI打造的“老闆來了”為例，需要的功能是 比對攝像頭 采集到的人像是不是老闆，實際需要的是人臉比對功能。
而阿裡雲AI服務中，就提供了這個功能，隻需要開通這個服務，然後調用2個API即可。
然後，在裝置端隻需要讀取攝像頭資料，然後抽取一定幀數送到雲上進行比對，擷取比對結果即可。
3.2、瘦終端也能有大AI能力
因為将大量的AI能力部署在雲上，裝置端可以做到非常的輕量級，隻需要做基本的資料采集和處理，極大的降低了裝置硬體的需求，更為适合物聯網的各種場景需求。
在HaaS 雲端一體AI解決方案中，HaaS硬體開發闆隻需要做基礎的攝像頭資料采集，傳送到服務端後由雲上的視覺智能平台提供服務，裝置端隻需要一個輕量級的 Cloud AI Agent就好了。
3.3、豐富的雲端一體AI能力
在視覺、語音、機器學習等各方面，人工智能都在高速的發展。以下是阿裡雲提供出來的部分人工智能類服務産品。
并且，這些服務背後有一大堆專家将雲端一體的AI服務做不斷的優化，專業的團隊做專業的事情，而AI能力的使用者，隻需要使用他們提供的服務就好。
不重複造輪子，而且還是這麼專業的輪子。
4、雲端一體的AI未來
4.1、持續不斷地創新
除了上面提到的 監控“老闆來了”，現實生活中還有非常多有意思的場景，物聯網的奇妙之處就在于它的多樣化。
沒有一個産品能把所有場景都覆寫，而HaaS雲端一體AI解決方案，已經為物聯網場景式創新提供了非常多的積木，大家可以快速拼裝出你所需要的帶AI能力的産品。
例如，大家每天在超市用到的稱重秤，根據菜品x重量再打出價碼單付款。但是，超市裡的菜品非常多，要選擇到這個産品有時候就需要翻很多頁，還容易搞錯。
就有開發者突發奇想，在稱重秤上加了一個攝像頭，來識别它是洋芋還是青椒。這樣，使用者隻需要将菜放上去，無需選擇，價碼單就直接打出來了。非常快速。
4.2、雲+端的AI未來
雲上AI能力這麼強大，服務這麼豐富，是不是有了 雲上AI之後，裝置端本地AI就可以不需要了呢？
也不是，對于比較敏感的個人隐私資訊，比如人臉識别、聲紋識别比對，這些還是放在端上更能保護個人隐私。
另外，對于 如 “天貓精靈”語音喚醒，不用講家庭場景實時聲音資訊采樣後送到雲上進行分析，也確定了家庭的資訊隐私。
最後，随着5G等技術的發展，網絡速度越來越快，資料傳輸将不再有瓶頸。
雲端一體AI既擁有強大豐富的AI能力，又能将裝置端的硬體資源需求将到很低，再輔以端上部分隐私保護性的AI能力，未來全民AI，萬物智能化的時代必将加速到來！