IBM的認知計算從技術(shù)角度上來講和人工智能是有很多共性的地方，比如機器學習(MachineLearning)、深度學習(DeepLearning)等方面都很類似。但是，IBM的認知計算目的并不是為了取代人，而IntelligentBehavior也只是認知計算的一個維度。認知計算除了要能夠表現(xiàn)人和計算機的交互更加自然流暢之外，還會更多地強調(diào)推理和學習，以及如何把這樣的能力結(jié)合具體的商業(yè)應(yīng)用、解決商業(yè)的問題。

　　在安防行業(yè)，人工智能的應(yīng)用無處不在

　　以人臉識別為例，應(yīng)該是為典型的應(yīng)用。近年來海關(guān)、交通運輸?shù)戎匾卜辣O(jiān)控場所已經(jīng)有比較成熟的產(chǎn)品投入使用，實現(xiàn)了時時的智能人臉抓拍與識別及報警。在深度學習被提出后，語音識別的技術(shù)同樣得到了飛躍性的發(fā)展。有人預(yù)測，在不久的將來，電腦將能夠像人一樣用語言同人類交流，它能聽懂你的話，也能表達自己的意思，而你很可能分辨不出與自己對話的究竟是人還是電腦。

　　智能視頻分析也是基于人工智能的一項應(yīng)用，也可以說是安防行業(yè)的一個不懈追求。采用智能分析技術(shù)即可實現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的智能化分析，提升高清視頻數(shù)據(jù)的管理和處理能力，利用內(nèi)置或者獨立的軟件管理平臺，從設(shè)備資源(包括性能、存儲容量、設(shè)備部件)、視頻和圖像資源的一體化管理和監(jiān)管，實現(xiàn)智能、可視化、自動資源調(diào)度等管理。隨著智能視頻分析算法的不斷完善，加上云計算環(huán)境下由云計算系統(tǒng)提供的資源池調(diào)度特性，面向服務(wù)的特點，安防行業(yè)中的智能視頻分析應(yīng)用將得到進一步發(fā)展。智能分析系統(tǒng)在“云計算”的模式運行下更有效率、效果更好，因此也將加速設(shè)備廠商向運營服務(wù)商的轉(zhuǎn)型。

　　在醫(yī)療領(lǐng)域一種被稱為“深度學習”的人工技術(shù)的出現(xiàn)，對人類醫(yī)生提出挑戰(zhàn)。加拿大一家叫做DeepGenomics的科技公司成立，這家公司讓人工智能通過深度學習解開基因組的秘密。人類很難“讀懂”基因組中的信息，但是人工智能通過深度學習卻可以做到，它能夠比人類更好的理解基因。DeepGenomics公司目前正在做的就是基因組檢測，這家公司的創(chuàng)始人將深度學習基因組技術(shù)比喻為基因突變領(lǐng)域的谷歌搜索：研究人員可對DNA序列進行查詢，系統(tǒng)將鑒別出突變，并告知這些突變會導(dǎo)致什么疾病和致病原因，這對于未來醫(yī)療無疑是顛覆性的。過往的醫(yī)療數(shù)據(jù)為人工智能提供了豐富的學習資料，智慧醫(yī)療成為可能，人工智能對人類醫(yī)生形成挑戰(zhàn)。

　　此外還有研發(fā)了AlphaGogo公司提出“深度思維健康”項目，一款安裝在蘋果手機上的醫(yī)療應(yīng)用“Streams”，這個應(yīng)用能夠迅速向醫(yī)療人員發(fā)出有關(guān)病人面臨的風險的警告，告知醫(yī)生病人可能存在的并發(fā)癥等。

　　如果說在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還有些高深莫測，那么以人工智能為基礎(chǔ)的無人駕駛技術(shù)或許更熟悉。這兩年，“無人駕駛”的概念突然火熱起來，電腦能夠識別道路，以及道路上的所有標志，包括車道線、交通標志、信號燈等，還必須識別道路上的行人和其他車輛，重要的還需實時做出判斷和決策，也就是得“隨機應(yīng)變”。目前該項技術(shù)還不成熟，還有很長的路要走。

　　國內(nèi)人工智能正走在路上

　　對于人工智能領(lǐng)域，目前創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的熱點還主要集中在北美、西歐地區(qū)，中國科研機構(gòu)和企業(yè)尚未在這個全新的舞臺上*。不過我國也有很多科研機構(gòu)和企業(yè)在參與其中的技術(shù)研發(fā)，應(yīng)該說，在某些領(lǐng)域可能與國外基本是同步甚至是的，這對于提升我國在未來人工智能時代的技術(shù)、標準話語權(quán)以及市場應(yīng)用主導(dǎo)權(quán)至關(guān)重要。

　　1993年，中國科學技術(shù)大學提交了一項名為“圖像識別火災(zāi)監(jiān)測報警裝置”的發(fā)明申請，該技術(shù)主要原理是“在軟件支持下，用像素點灰度值判別有否火焰存在，以影像面積增長率識別是火焰還是火災(zāi)”。顯然，根據(jù)其技術(shù)原理及實現(xiàn)方式，這項早在1993年就提交的發(fā)明已經(jīng)具備了很強的“人工智能”理念或原理。而從其應(yīng)用領(lǐng)域或場景來看，通過圖像識別技術(shù)防范火災(zāi)隱患，如果和當下的“互聯(lián)網(wǎng)+”相結(jié)合，堪稱“互聯(lián)網(wǎng)+火災(zāi)預(yù)警”應(yīng)用典范。不過很可惜，這個23年前提交的發(fā)明中途因未及時繳納費已經(jīng)失效。

　　從申請主體來看，既有個人，也有單位，在單位主體中，既有大學等科研機構(gòu)，也有各類企業(yè)。而在企業(yè)之中，既包括LG、佳能、松下、索尼、三星、愛普生、歐姆龍等國外巨頭，也有百度、攜程、小米、創(chuàng)維、TCL、長虹、神畫等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)或家電企業(yè)代表?？梢哉f，從時間跨度、參與主體以及研究成果來看，至少在圖像識別領(lǐng)域我國已經(jīng)有一定的技術(shù)和積累。

　　結(jié)語：從總體上看，中國在人工智能領(lǐng)域的整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在差距，尤其在高精尖零部件、基礎(chǔ)工藝、工業(yè)設(shè)計、大型智能系統(tǒng)、大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng)以及基礎(chǔ)平臺與數(shù)據(jù)開放共享等方面差距較大。不過挑戰(zhàn)也意味著機遇。IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)在認為，隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，人工智能的真正發(fā)展才剛剛開始，中國市場有很大需求，無論從技術(shù)創(chuàng)新還是商業(yè)上看，對中國來說都是一個機遇，一個實現(xiàn)跨越式發(fā)展的新機遇。