從Rokid與酷芯的例子可以看出，人工智能并非只是飄在云端的屠龍之技。只要躬身入局，兩腳泥巴一身汗地去市場(chǎng)里找機(jī)會(huì)，去耕耘，人工智能能找到落地場(chǎng)景。恰如姚海平所說(shuō)，酷芯等人工智能芯片企業(yè)，并不缺技術(shù)，“缺少的是機(jī)會(huì)和應(yīng)用。”

在谷歌人工智能（AI）程序戰(zhàn)勝人類(lèi)圍棋世界冠軍四年之后，這一輪人工智能熱潮起起伏伏，大多數(shù)工程界的人工智能從業(yè)者一直在探究一個(gè)解：如何將這威力無(wú)窮的屠龍之技真正發(fā)揮威力。

人工智能看起來(lái)包括宇宙總攬人間，在紙上暢想時(shí)無(wú)所不能，但真到商業(yè)化落地環(huán)節(jié)，無(wú)數(shù)資本寵兒就真正成了“寵兒”：只會(huì)說(shuō)不能做。

仔細(xì)分析倒也不能只怪這些被資本催熟的“寵兒”，人工智能應(yīng)用很多，但可商業(yè)化落地的賽道大多被巨頭壟斷，例如安防監(jiān)控與云端的大數(shù)據(jù)處理。同樣，在音視頻領(lǐng)域有很多可商業(yè)化的人工智能方向，但同樣競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手云集，并沒(méi)有那么容易殺出來(lái)。

不過(guò)，這并不是說(shuō)中小公司完全沒(méi)有機(jī)會(huì)。在芯原微電子（上海）股份有限公司（芯原股份）承辦的“萬(wàn)物智聯(lián) 芯火燎原”人工智能芯片創(chuàng)新主題論壇上，有兩個(gè)例子或是中小公司把人工智能用好的案例。

一個(gè)是Rokid開(kāi)發(fā)的智能測(cè)溫AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）眼鏡。這款智能測(cè)溫眼鏡的原型是為工業(yè)設(shè)備檢測(cè)溫度異常應(yīng)用而開(kāi)發(fā)的，并不是針對(duì)人體測(cè)溫。

“工業(yè)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，濕度、溫度、距離還有被檢測(cè)物體本身的剛性都比較穩(wěn)定，所以不需要上AI，只要傳統(tǒng)測(cè)溫系統(tǒng)就可以?！盧okid首席執(zhí)行官祝銘明表示，有關(guān)部門(mén)給這款智能測(cè)溫眼鏡提出的要求是在4米距離內(nèi)可以精準(zhǔn)讀出人體體溫，誤差不超過(guò)0.2度?！皞鹘y(tǒng)測(cè)溫系統(tǒng)不可能做到，因?yàn)閭鞲衅鞅旧淼恼`差有0.5度，加上外面環(huán)境干擾，誤差已經(jīng)有約1度，如果不做處理，設(shè)備就會(huì)亂報(bào)警，要滿(mǎn)足要求就只能上AI?！?

祝銘明介紹，人工智能為這款眼鏡解決了三大難題。首先是濾除背景溫度噪音，例如頭發(fā)的溫度較高，太陽(yáng)直曬時(shí)有可能達(dá)到四五十?dāng)z氏度，如果要做發(fā)燒檢測(cè)，必須要濾除這些因素。其次是通過(guò)體表溫度來(lái)計(jì)算真實(shí)體溫，這里涉及到數(shù)據(jù)擬合算法，實(shí)時(shí)處理也比較考驗(yàn)芯片的算力與功耗。最后是如何提升溫度圖像傳感器（thermal image sensor）的精度，工業(yè)應(yīng)用由于對(duì)精度要求較低，所以不需要進(jìn)一步處理，但檢測(cè)人體溫度，則需要利用算法來(lái)提升精度。

“我們的生產(chǎn)訂單已經(jīng)排到10月份，還在不斷加大產(chǎn)能?！弊ｃ懨鞅硎荆蛞咔槁幼屵@款智能眼鏡成為了明星產(chǎn)品，在這次過(guò)程中，祝銘明也發(fā)現(xiàn)，原來(lái)大家覺(jué)得離實(shí)用很遠(yuǎn)的AI，只要深挖需求，一定能找到發(fā)揮的空間，“尤其是AR，在當(dāng)前特殊環(huán)境下發(fā)揮了很大作用。”

酷芯微電子也在這次疫情中找到了機(jī)會(huì)。酷芯為測(cè)溫面板機(jī)提供了溫度檢測(cè)芯片平臺(tái)，該芯片平臺(tái)將可見(jiàn)光、近紅外（做活體檢測(cè)）和遠(yuǎn)紅外（做測(cè)溫）結(jié)合在一起，在辦公樓、商場(chǎng)與機(jī)場(chǎng)等設(shè)施做室內(nèi)溫度檢測(cè)，以防控疫情。

測(cè)溫面板機(jī)支持多人檢測(cè)，這就需要判定被測(cè)人距離，并根據(jù)其距離進(jìn)行補(bǔ)償，算法上就比較復(fù)雜。姚海平舉例說(shuō)：“比如在機(jī)場(chǎng)，用一個(gè)攝像頭看多個(gè)人，這時(shí)候就要檢測(cè)出多個(gè)人位置、以及其人臉信息，同時(shí)通過(guò)對(duì)多個(gè)人進(jìn)行測(cè)距補(bǔ)償，因?yàn)槊總€(gè)人距離不一樣，補(bǔ)償就不一樣?！?

這些補(bǔ)償算法離不開(kāi)人工智能，而酷芯支持的測(cè)溫面板機(jī)在有些場(chǎng)景還需要支持戴口罩的人臉識(shí)別，這無(wú)疑增加了對(duì)算法的要求，酷芯微電子與商湯科技聯(lián)合開(kāi)發(fā)，投入大量人力密集攻關(guān)，最終還是為市場(chǎng)提供出可用的戴口罩人臉識(shí)別設(shè)備。

從Rokid與酷芯的例子可以看出，人工智能并非只是飄在云端的屠龍之技。只要躬身入局，兩腳泥巴一身汗地去市場(chǎng)里找機(jī)會(huì)，去耕耘，人工智能能找到落地場(chǎng)景。恰如姚海平所說(shuō)，酷芯等人工智能芯片企業(yè)，并不缺技術(shù)，“缺少的是機(jī)會(huì)和應(yīng)用?！?

與之相反，國(guó)內(nèi)還有不少打人工智能旗幟的企業(yè)，雖然估值奇高，但到現(xiàn)在仍無(wú)法找到可靠的商業(yè)落腳點(diǎn)。這些公司往往就只成天宣傳自己開(kāi)天辟地的算法創(chuàng)新，無(wú)與倫比的算力堆積，賽靈思和英特爾都不過(guò)爾爾，連英偉達(dá)都是插標(biāo)賣(mài)首等著國(guó)內(nèi)新貴公司去收人頭的。

這些做過(guò)幾天科研的新貴或許在某個(gè)點(diǎn)做到了世界前沿，但其中多數(shù)人畢竟沒(méi)有對(duì)當(dāng)今大規(guī)模算力部署有真正體驗(yàn)，在集成電路這樣一個(gè)工程屬性極強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)中，算力指數(shù)化提升實(shí)際上已經(jīng)做了幾十年。芯原股份創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼總裁戴偉民博士就指出，基于16納米工藝的芯片算力成本約為0.67美元/TOPS（億萬(wàn)次計(jì)算），到3納米工藝時(shí)，芯片算力平均成本將將為0.06美元/TOPS。

單純堆算力，初創(chuàng)公司最終都不會(huì)是老牌玩家的對(duì)手，巨頭公司掌握著足夠的產(chǎn)業(yè)資源，可以迅速?gòu)浹a(bǔ)單點(diǎn)短板，初創(chuàng)公司更應(yīng)該做的是利用自己的單點(diǎn)優(yōu)勢(shì)去深度挖掘應(yīng)用需求，以需求帶動(dòng)技術(shù)再進(jìn)一步發(fā)展，只要不是停留在單點(diǎn)優(yōu)勢(shì)上做屠龍英雄夢(mèng)，人工智能終究還是會(huì)在很多應(yīng)用中成為殺手锏。

英偉達(dá)崛起于個(gè)人電腦時(shí)代對(duì)于顯卡芯片性能大幅提升的需求，高通崛起于個(gè)人通信時(shí)代對(duì)于手機(jī)單芯片解決方案的需求，如果這兩家只是夸耀自己的算力好或通信算法天下第一，恐怕墳頭都長(zhǎng)草了。