近日，虹软与创业邦联合举办的“用AI，见未来”虹软视觉人工智能引擎开放创享会在业内引起广泛关注，并引发了关于视觉人工智能技术发展及创业形势的热烈讨论。

　　作为视觉人工智能领域的专家，虹软CTO王进博士对人工智能发展趋势做了预判，并展示了虹软在人脸识别技术领域上的优势，与现场的嘉宾共同分享了不同行业的应用案例。

　　BAT圈地人工智能中小企业需依托优势技术资源建立竞争壁垒

　　2017年人工智能成为各行各业和投资圈热议的话题，是大数据之后最大的风口。去年以来，关于人工智能的概念层出不穷，然而技术普及、市场应用面临较多不确定性和风险，由此引发出另一个问题，基于人工智能的创业会不会只是昙花一现？

　　针对行业伙伴对于人工智能发展的疑虑，王进博士表示，“不管从国家层面还是产业层面，人工智能都将有非常长远的红利期。”

　　王进博士认为，人工智能已经上升到国家战略层面。无论是《政府工作报告》还是大会报告，都将人工智能作为一项发展内容明确提出。去年，国务院出台了《新一代人工智能发展规划》等一系列政策规划，为我国人工智能发展进行了统筹规划和顶层设计，提出了到2030年成为“世界主要人工智能创新中心”的战略目标。在党和国家的大力推进下，人工智能技术被广泛应用到工业、服务业、农业等经济发展各领域，推动经济快速朝着智能化方向发展。

　　人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，必然吸引BAT大举进入。BAT集体进入某个领域，通常意味着即将爆发全面竞争，行业发展将进入快车道。

　　据透露，虹软为此已把深耕多年的视觉人工引擎以免费离线SDK的形式面向全行业开放，为企业提供不断升级的技术支撑，减少企业技术投入缩短研发周期。企业可将该功能模块放入自己的应用中，根据业务需求进行二次开发，并可自组网自建云，保证数据安全。

　　深度学习≠人工智能，技术会不断革新，虹软一直打造更好的技术

　　人工智能技术催生新产品、新服务、新业态，推动产业创新发展，这离不开人工智能技术的不断迭代更新。近年来，深度学习在人工智能的发展上起到愈发重要的作用。

　　对此，王进博士发表了自己的看法，深度学习仅是人工智能机器学习爆发的开始，是机器学习中一项较为有效的方法，为我们当前人工智能阶段性、飞跃式的发展贡献了重要力量，但是单靠深度学习并不能解决所有的问题，这就需要我们不断地研究学习方法。需要我们沉下心去解决一个个现实的问题，根据具体应用不断探索突破，这个过程中算法之间会产生很大的差距，这使得科技界的企业每家技术都存在差异，不会出现差不多的现象。

　　在技术上不可能用一种普世化的算法去解决所有的问题，但是可以针对不同场景，针对不同问题逐个解决。“以人脸识别为例，目前人脸识别的难点在于光照问题、角度问题、遮挡、稳定性、速度要求高等，这些都是客观存在的光学问题，单靠一种方法无法全部解决掉。为此虹软不断进行尝试，将问题从不同维度进行拆分，用多种不同的方法来解决应用中的各种问题，目前已收到很好的成效。这些努力都将可能在视觉人工智能引擎平台上与行业伙伴共享。”

　　目前已有各行业领域的企业、开发者、研究机构应用了虹软视觉人工智能引擎。在推动全行业产业升级、助力中小企业构筑人工智能竞争壁垒方面，虹软正在幕后贡献自己的价值。