人工智能到達以下水平
壹，落地與應用?
現如今，人工智能依然是行業內最火熱的話題。 但是用戶已經不像初遇人工智能時那麽迷信算法， 很多時候用戶更願意讓算法驗證壹下可行性，或者 幹脆與算法廠家以合作實驗的形式來確定算法是否 可用。而各個廠家以及算法公司也在項目實踐中發 現了單純靠人工智能、深度學習、大數據這些實際 是不夠的，例如宇視提出?場景定義算法?AI 工 程化?等更加註重算法落地和實際應用的理念。與 此同時，通過新壹輪算法的不斷 PK 以及?十三五? 建設的格局洗牌，有實力、有經驗的廠家也逐漸改 變了自己的探索方向，不斷投入到算法的落地、智 能分析整體方案的拉通以及用戶應用的完整閉環和 流程簡化中。?
人工智能算法作為最核心的技術，依然需要不 斷投入和探索，這是永恒不變的真理。另壹方面， 各個算法廠家已經不再把算法指標作為最重要的競 爭力，而是把多算法解決方案、應用生態配套作為 最關鍵的亮點。原本單壹算法可能無法實現的業務， 現在通過不同算法協同檢索比對可以很輕松實現， 這種組合應用的整體方案已然成為新的建設熱點。?
二、未來：探索無止境?
未來，壹方面隨著算法和業務的高度融合，勢 必會在各個行業形成行業屬性突出的專用業務及解 決方案，人臉識別的建設和發展重點也會逐漸有針 對性地對各個行業業務場景進行調整；另壹方面隨 著算法的不斷推陳出新和同質化及 GA/T1400 標準 （中華人民***和國公***安全行業標準）的不斷優化， 算法正在向著標準化組件演進。就像當年 IP 相機經 歷過的壹樣，人臉在內的各種深度學習算法都終將 成為標準的交付件，而管理算法的多算法服務框架 平臺勢必會成為下壹波平臺建設的新高潮。