過去的AI，一直給人以自動化操作工具的感覺，而自動化與智能化其實有很大差別。自動化指工具按照一定的邏輯執行指令，而智能化指工具在複雜多變的情況下能夠完成指定任務。但其實AI過去沒法智能化的原因，還是由於應用場景、數據量不夠。就像一個沒人與之交流的初生小孩，他無論如何都學不會說話。
不過近幾年，隨着AI與物聯網（IOT）的結合，即AIOT的誕生，AI獲得了相當可觀的數據以及應用場景。在萬物互聯的背景下，AI可以獲得各行各業各不相同設備里千差萬別的數據信息，並通過行業先驅者不斷更新AI算法，使其學會對大量數據進行認知、分類、處理。於是，AI得到了飛速的成長。
而如今，AIOT的發展已逐漸深入。
在自動駕駛方面，通過深度學習和傳統算法的融合，感知模塊具備超越人類的障礙物檢測、分類、追蹤和場景理解能力，保證系統冗餘，在不同的路況、天氣和環境中都能準確地「看」到周圍的世界。
在安防方面，通過人體分析（人臉識別、體態識別、人體特徵提取等）；圖像分析（視頻質量診斷、視頻摘要分析等）；車輛分析（車牌識別、車輛識別、車輛特徵提取等）；行為分析（目標跟蹤監測、異常行為分析等），可以在節省人力成本的情況下，提升監測效率。
在零售方面，通過運用大數據、人工智能等先進技術手段，對商品的生產、流通與銷售過程進行升級改造，進而重塑業態結構與生態圈，並對線上服務、線下體驗以及現代物流進行深度融合。
其實，無論是自動駕駛、安防或是零售，AI具備的能力和潛力都遠超人們的想像，在萬物互聯的大環境下，AI的路還很長，能落地的應用場景也還很多。
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