据中科院战略咨询院发布的《人工智能前沿研究与产业发展报告2021》显示,国内人工智能产业规模持续扩大,预计到2025年末中国人工智能核心产业规模有望达到4000亿元。但在人工智能欣欣向荣景象下,落地难始终困扰着行业,对于AI企业来说,倚靠算法及单点技术革新难以满足日益错综复杂的细分场景需求,亟需增强提供完整解决方案的能力。

深圳企业亚略特的做法或许可以给行业一些启发,该公司以成熟的、可快速落地的一体化方案切实解决客户问题,以此找到技术的落脚点和价值点。

AI落地难在何处?

AI落地难并非个案,让AI产品触达更多终端场景,已成为人工智能应用阶段急需解决的问题。即使AI的应用效应已在提高效率和解放劳动力上得到证明,但仍在各行业的实际应用中进展缓慢,原因何在?

重软件轻硬件、技术能力单一、无法适配场景、缺乏市场化思维、欠缺规模化布局……诸多因素制约着AI的成功落地。AI想要实现深层次应用需要将硬件、软件、算法结合起来,仅有算法远远不够。此外,算法的价值很大程度上由场景决定,因此算法与场景是相辅相成的关系。

多年来,以场景需求为导向为客户解决实际痛点,亚略特产品和解决方案持续在众多领域落地,为行业提供了AI落地可供参考的解决思路。

让AI为场景****

在十八年****客户的过程中,亚略特逐步建立AI落地的正确认知——场景化AI,找到了落地推手——软硬一体化方案。通过场景化AI,亚略特将算法与硬件、环境、场景、商业应用需求结合,提出有针对性、高可行性的一体化解决方案。

在底层技术层面,亚略特指纹等生物识别算法通过中国GA、美国NIST-MINEX III、印度STQC三大行业标准体系认证,基于自研优异算法,亚略特研发了Bione®斑码多模态生物识别安全芯片;在应用端,亚略特推出TrustLink®多模态生物识别比对引擎与身份认证平台,打造用户生物特征集中采集、管理、识别的闭环管控应用系统,为各行业客户提供软件和平台赋能。

(图注:亚略特数字哨兵产品在**场景落地)

此外,在2013年,亚略特就提前布局了智造工厂来提升一体化解决方案的运行效率,不仅拥有场景通用适配的能力,还具备各类场景需求的定制****能力。如今,亚略特智造工厂已稳定运转近十年,校园自助****终端、人脸识别测温一体机、数字哨兵等一系列落地商用化产品均从这里发芽,于市场生根。

因此,亚略特能够提供集软、硬件及技术****于一体的场景化AI解决方案。该类方案具备功能完善、拓展性强、部署快速、维护简单等优势,不仅能满足通用场景需求,也适合碎片化、长尾化、复杂化应用场景项目。

从技术研发、产品**再到****部署,亚略特模式正在不断为AI赋能。

以AI赋能产业

聚焦应用场景、算法和模型、智能设备、数据等技术落地要素,基于软硬一体化的全栈式能力,亚略特场景化AI在食品安全(明厨亮灶)、疫情防控(数字哨兵)、智慧**(人证核验终端)等众多领域落地生根。

(图注:**部署亚略特人证核验终端)

携手合作伙伴,亚略特提供的“互联网+明厨亮灶”智慧解决方案已在多省市学校食堂落地。该方案由前端监控设备+边缘计算单元TrustBox®+可视化智能管理平台组成,体现了亚略特软硬算供一体化的技术能力。

该方案聚焦食品安全监管场景,配备的硬件TrustBox智能分析盒集成多种视频分析算法,通过对前端设备采集数据的实时分析,可实现厨师晨检异常预警、厨房工作人员违规行为预警、厨房“老鼠”监测预警等多种智慧监管升级。

(图注:亚略特TrustBox)

此外,极强的兼容性让TrustBox支持接入不同厂家摄像头的数据。因此,学校可在原有监控系统中部署TrustBox完成智能升级,方便简单,降本增效。

当下,人工智能正在深刻改变世界,而只有破解“落地难”的发展瓶颈,去虚向实,中国人工智能才能真正****实体经济。通过场景适应性强、部署方便、成本可控的一体化方案以及定制化****,亚略特不仅在AI落地上取得卓越成果,同时也为生物识别等AI技术的应用指出了更为明朗的前景。