時至今日，人工智智能作為科技發(fā)展最重要的趨勢本身已無爭議。但要實現(xiàn)人們想要的結果，比如安全的無人駕駛、人工智能理財、人工智能生活助手、沉浸感強的VR、逼真的AR等，還有很長的一段路要走。

 

但不管如何，人工智能的大幕已經(jīng)拉開，產(chǎn)業(yè)的號角已經(jīng)吹響。對于投資人和創(chuàng)業(yè)者來說，目前的智能手機為代表的移動互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)達到高峰，人口流量紅利消失，要想獲得更高的收益，只能向其他領域發(fā)展，而人工智能作為能夠給人的生活、工作、娛樂等各個方面都帶來顛覆性想象的領域。它是目前投資人和創(chuàng)業(yè)者重兵囤積的戰(zhàn)略要地。

 

人工智能核心有兩個方面：

 

一是數(shù)據(jù)，要有足夠優(yōu)質和足夠多的數(shù)據(jù)；

 

二是訓練數(shù)據(jù)的手段和方法，包括了計算能力和算法。

 

 

但對于普通用戶來說，這些都是底層的技術，不可感知，也不需要感知，也不關心它內部的邏輯和系統(tǒng)。從滿足需求的角度，用戶確實無需知道，它最終一定會發(fā)展成為基礎設施，像水、電、空氣一樣無處不在，不可或缺。但是，要成為滲透到人們生活中基礎設施，需要有足夠的應用場景去催化，光有土壤，沒有陽光和雨露，樹木不會茁長成長。人工智能要從從小樹苗變成大森林，最需要什么來推動？

 

場景創(chuàng)新是人工智能發(fā)展的催化劑

 

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等不斷地發(fā)展，技術越來越高深，發(fā)展越來越快，但我們經(jīng)常看到一種場景，就是一開始大家期望很高，資本瘋狂涌入，媒體拼命造勢，創(chuàng)業(yè)者激情無限，但過了一段時間，寒冬驟然到來，熱情消退。比如我們看到了VR、AR，看到很多智能硬件等，人們從一開始充滿期待，過段時間卻是一地雞毛。

 

但這沒有問題，歷史上曾經(jīng)很多次出現(xiàn)過類似的事情，比如2000的網(wǎng)絡泡沫，著名的webvan電商公司倒閉，但并不能得出結論，整個互聯(lián)網(wǎng)電商是不可行的，到2005年之后，亞馬遜、淘寶逐步起來，到今天電商非常成熟。

 

AR、VR、智能硬件、人工智能也面臨同樣的問題，行業(yè)發(fā)展的快慢，取決于很多因素，不僅僅有技術的問題，成本的問題，還有很重要的是場景創(chuàng)新。能不能有效地把技術與應用場景有效結合起來，也是行業(yè)能不能快速發(fā)展的重要因素。當場景成熟了，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展就進入了快車道。

 

人工智能能否快速發(fā)展除了算力和算法的發(fā)展之外，更依賴于前端用戶場景的創(chuàng)新和想象力。為什么無人駕駛目前發(fā)展最快，是因為它本身應用場景已經(jīng)非常成熟。而更多人工智能要走向前臺，要服務用戶，更依賴于場景的創(chuàng)新推動。

 

比如人臉識別作為人工智能發(fā)展的一個重要部分。人工智能可以用人臉是被來支付，比如馬云曾在漢諾威消費電子、信息及通信博覽會（CeBIT）上通過人臉識別技術購買了一件商品。這就創(chuàng)造了一個應用場景。這僅僅是開始，還有更多的人臉識別技術應用到現(xiàn)實中，包括我們熟知的安防和安檢中。而人臉識別跟醫(yī)美場景巧妙結合的方式，讓人看到了人工智能應用的更多創(chuàng)造性應用。有一個應用叫Facewin,它把人臉識別的技術應用了醫(yī)美場景，用戶在整形前，可以通過人臉識別技術挑選自己希望的形象。也就是說，用戶術前就看到術后的樣子，這樣來確定自己的方案。就像發(fā)型應用一樣，讓用戶預知自己想要的模樣，但這個比美發(fā)更加重要，醫(yī)美的反復修整難度更大。不然手術后再看到自己的形象，如果很不滿意，這個體驗非常糟糕，畢竟臉部形態(tài)不是隨隨便便可以更換的。

 

Facewin的人臉識別算法是基于caffe框架的深度學習算法，它研發(fā)的人臉特征點檢測技術，可以為用戶臉部標示出700多個特征點，捕捉到了足夠多特征點，能夠精確識別人臉。在人臉識別的基礎上，facewin有一個創(chuàng)新就是“變臉”，它是一種圖像融合算法，它會對初始人像和目標人像的五官進行互換?；Q過程中，系統(tǒng)給出一個融合參數(shù)，讓輸出人臉細節(jié)做到自然。如果算法不好，最會出現(xiàn)初始人像和目標人像融合之后存在“ps痕跡”。

 

最后，facewin跟其他人臉識別算法有獨特之處的地方在于它有基礎的可訓練的數(shù)據(jù)，它把醫(yī)美應用用戶自拍上傳的數(shù)百萬張圖片進行識別校準，提升了對中國女性用戶的臉部特征點的檢測正確率，據(jù)說，目前上傳任何一張正面自拍照，對用戶五官特征點的捕捉準確率超過97%。隨著用戶數(shù)據(jù)的積累，算法準確性會提升，讓用戶看到各個角度的視覺變化，微笑整形產(chǎn)生的細微變化都可以看到。對于醫(yī)生來說，通過“變臉”技術還可提供可視化的方案，能達成更好的客戶滿意度。這樣的應用比較能夠從用戶需求出發(fā)進行場景的創(chuàng)造，是推動人工智能發(fā)展的一個案例。

 

人工智能時代的獲客模式

 

獲客成本對于所有創(chuàng)業(yè)者來說，都是生死的事情。對于很多的垂直創(chuàng)業(yè)公司來講，雖然客單價很高，但頻次低，比如醫(yī)美、網(wǎng)貸、教育培訓行業(yè)，獲客成本動輒好幾千元，競爭對手越來越多，流量越來越少，獲客成本居高不下，這個對于目前的互聯(lián)網(wǎng)金融、教育、醫(yī)療等熱門行業(yè)來說，都是企業(yè)發(fā)展最頭疼的事情之一。

 

如果僅僅通過資本去購買流量，那么互聯(lián)網(wǎng)金融、在線教育以及在線醫(yī)療就成為了流量買賣的生意，誰的錢多，誰的流量大，誰就勝出。那么，創(chuàng)業(yè)就變成了資本游戲。但最后發(fā)現(xiàn)，真正從競爭中勝出，往往不是拿錢最多的，而是通過創(chuàng)造性方式做產(chǎn)品、做運營的公司。而現(xiàn)在，通過人工智能技術，如能進行場景創(chuàng)新，也是有機會形成一個低成本獲客的方法。這方法一定是通過產(chǎn)品和運營的結合，而不是粗暴的流量買賣（土豪例外）。

 

比如上文提到的Facewin通過把人臉識別技術跟“變臉”融合，還加上明星的娛樂元素，為自己帶來低成本的流量。用戶可以模擬整形后的樣子，對于真心想改變自己形象的用戶來說，是個剛需，會不斷地嘗試各種變臉元素，比如某某明星的眼睛、鼻子或者嘴唇等。另外，還可以通過一些基于人工智能的小游戲，比如通過變臉技術，把自己的五官融合跟明星形成結婚照，讓年輕的用戶有跟明星在一起的代入感，深受女性用戶的喜歡。

 

它融合了娛樂性、實用性，不僅有趣，還有用。發(fā)揮一下想象力，有一天，人臉識別作為放貸標準，是不是可以做到用戶的征信跟人臉識別等人工智能技術結合？通過大數(shù)據(jù)分析出詐騙用戶的特征，減少欺詐？只要人臉識別之后就可秒貸? 當然，從目前的技術和數(shù)據(jù)來看，單純人臉識別還很難放貸，但當通過人臉識別、語音、虹膜識別等人工智能技術和基于這些數(shù)據(jù)背后提煉的特征，不用填寫任何資料，是否就可放貸？今天看來是匪夷所思，或者完全白癡的想法，或許幾年之后不再是幻想。有一天，征信不再是央行征信，不再是基于信用卡的征信，不再是基于社交關系，不再是基于消費記錄等征信，而僅僅是通過人臉、語音等生物特征的征信。

 

最后，哪些公司敢于破釜沉舟，敢于發(fā)揮場景創(chuàng)新的想象力，充分利用人工智能的技術，跟現(xiàn)有業(yè)務進行結合，場景越大眾越好，越普通越好，越有想象力越好。一開始可能是娛樂，但隨著數(shù)據(jù)的積累和算法以及算力的提升，逐步產(chǎn)生越來越?jīng)]有想象的數(shù)據(jù)特征。比如說，是不是基于完全的生物特征就能對一個人做出判斷？而不是基于人的行為特征？這些都是天方夜譚的東西，或許有一天就是平常事物。

 

互聯(lián)網(wǎng)+已經(jīng)飽和，紅利消失，下一波紅利在沒有新的計算平臺出現(xiàn)前估計很難出現(xiàn)大的紅利期。對于所有創(chuàng)業(yè)者來說，流量實在是貴地嚇人，但唯有場景創(chuàng)新，尤其是與人工智能結合的場景創(chuàng)新是能夠激發(fā)用戶使用，帶來新的流量，以更低的獲客成本，贏得競爭。