近日，中科创达主办的嵌入式人工智能技术论坛在北京国际会议中心举行。中科视拓创始人山世光研究员受邀演讲，向大家科普了ai的工作方式和面临的挑战，并指出市场急需ai引擎生产线。
ai系统背后的abc在深度学习主导的第三次人工智能热潮中，众多人工智能系统得以成功应用的三大基础引擎无意是算法（algorithm）、大数据(big-data)和算力(computing)。
人工智能系统的三驾马车首先，借着深度学习、增强学习等关键算法的复兴或发明，人工智能系统有了可靠且适用范围广的算法基础。其次，得益于互联网、物联网的发展，有了大量照片、视频、声音、文字等数据。最后，以gpu服务器为基础的高性能计算机集群，使得人工智能系统的训练平台走向规模化，从而可以在较短的时间内实现可靠且效率高的ai系统。
基于“ai的abc”实现的人工智能系统可完成人类生活中的一些任务，并且在很多“专项”智能方面逼近或超过人类智能。最近最广为人知的就是2016年人工智能“alphago”击败李世石（乭）。
山世光研究员表示，在不远的未来，ai的影响力会更大，深入日常生活的方方面面，各行各业大量、全面采用专项ai技术，例如逐步代替同声传译做翻译，代替作曲家谱曲，代替司机驾驶汽车，代替作家作文赋诗，代替安保人员安保。人工智能(ai)系统面临的挑战虽然人工智能系统已经影响了人类生活的方方面面，但要引起一场革命性的变化，还要解决一些棘手的问题。山世光研究员提到，目前的ai系统是专科智能，只能完成某一种或者某一类任务。而且往往过度依赖大数据去训练模型。ai系统有多少智能，背后就有多少人力。如果每训练一个专项ai模型都需要ai算法工程师研发。那么，人类社会未来5年内恐怕需要新增100倍的ai研发工程师。而这种工程师通常是硕士、博士。5年新增100倍高学历工程师，这几乎是不可能的。
所以，智能时代需要大大降低ai研发的门槛，使越来越多的工程师甚至普通专业大学生都具备研发高可用专项ai的能力，甚至需要一个类似于matlab的ailab存在，中学生都可以学习使用。
这正是中科视拓seetatech的奋斗目标。中科视拓正在研发seetaas系统（taas，training-as-a-service），一个能把数据、算法、算力以及人力集合在一起的企业级ai研发平台。其目标是通过自动化的模型和超参优化等机制，极大降低普通用户研发ai的门槛，让ai成为高中生就可以“玩”的东西。关于中科视拓
中科视拓logo
中科视拓是通用计算机视觉识别技术的“国家队”，核心算法团队均来自中科院，有20年人脸识别研究历史，研究成果曾经获得过国家自然科学二等奖和国家科技进步二等奖。
中科视拓（seetatech）为企业客户提供人脸识别、手势识别、监控视频结构化等技术服务、软硬件解决方案及产品。所研发的深度学习平台seetaas能把数据、算法、算力等资源进行集成管理，大幅降低企业研发ai的人力成本和时间成本，从而降低企业研发ai的门槛，并可帮助企业在人工智能时代获得可自主迭代和自我学习的人工智能研发和创新能力，提高企业生产效率。
目前，中科视拓的通用计算机视觉识别技术在移动互联网、国家安防、身份认证和商业智能等领域中得到广泛应用。中科视拓及中科院计算所vipl（视觉信息处理与学习）研究组先后为包括华为、中国移动、中国平安、中国航天、中国电信、上海银晨、曙光易通等在内的十余家合作伙伴提供人脸识别、无人机视觉技术服务和seetaas平台服务。
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