AI在不同行業的破竹之勢，得益於大數據與深度學習的相互成就。AI行業似乎正在達成共識：無論從技術，數據還是政策方面，起跑線的相對公平，或許將賜予中國AI市場一次難得的領跑權。
人工智能行業若想從理想照進現實，需要完成“AI+”的行業落地，率先完成場景化落地，是贏得未來的關鍵。毫無疑問，人工智能和計算機視覺將成為社會（以及媒體和營銷行業）的遊戲規則改變者。因此，如果你想知道，以下是AI和計算機視覺的真正含義。什麼是AI，什麼是計算機視覺，它們是相同還是不同？
雖然以下對非常廣泛和複雜的主題進行綜合不可能獲得任何科學獎項，但簡單地講AI意味著使用計算機系統來執行通常需要人類智能的任務和功能。換句話說，讓機器像人一樣思考和行動。我所指的任務和功能是語音識別，語言翻譯，決策和視覺感知。
這是計算機視覺的用武之地。計算機視覺描述了機器處理和理解視覺數據的能力。使人眼可以完成的任務類型自動化。因此，以通俗易懂的術語講，計算機視覺是將AI應用於視覺世界。
人工智能已經存在了幾十年（如果不是更多的話），但是數據技術能力的最新發展已使渦輪增壓取得了進步，這就是為什麼你現在對它的瞭解如此之多。
最重要的突破之一出現在2011年。到目前為止，科學家們一直認為，為了使機器像人類一樣思考和互動，它需要將大量的知識數據上傳到計算機，然後再上傳大量的規則如何處理數據（例如，語言的語法和語法規則）。但是，2011年，谷歌的AI研究人員遇到了Eureka 時刻。研究人員在稱為神經網絡和深度學習（以人腦工作方式為模型）的複雜計算系統上進行工作，從而逆轉了這一過程。也就是說，他們沒有輸入規則本身，而是向計算機提供了經過精確標記的大量數據，然後讓機器對其進行分析，這一過程稱為“監督學習”。這樣，這些機器就可以“自己學習”如何從攝取的標籤數據中識別出數據，從而識別出輸入給它的未標籤數據。
在一項具有里程碑意義的測試中，他們的機器能夠在90％的時間診斷出糖尿病性視網膜病變的過程中檢測出假陽性和陰性結果，而人類醫生平均只能在80％的時間內做出正確的判斷。
這一突破帶來了我們都熟悉的快速啟用AI的個人智能助理（例如Alexa，Cortana，Google Assistant和Siri）的到來。如何使用計算機視覺？
計算機視覺已經有許多你可能已經在使用的日常應用程序；如果你使用Google翻譯來解密國外菜單或路標（例如）或使用搜索字詞在Google相冊中搜索圖像，那麼這已經是你每天都可以使用的一種計算機視覺形式。在行業和社會中，有太多的示例可供嘗試和凝結，但也許最先進的示例是醫療保健，交通運輸以及家庭和城市。
在醫療領域，越來越多地使用圖像識別來分析X射線，MRI，CAT，乳腺攝影和其他掃描。由於所有醫療數據中有90％是基於圖像的，並且計算機可以比人類做得更好甚至更好，因此這將繼續下去。不僅如此，它還可以通過創建完美的針跡和實現更安全的結果而用於現實生活中。
自動駕駛汽車是另一個明顯的例子。如果允許特斯拉自行駕駛，它會使用大量攝像頭和聲納，以防止你和車道偏離方向。同樣，在“智慧城市”中，計算機視覺正被用來解決交通和犯罪問題。而且，隨著亞馬遜最近在英國嘗試使用計算機視覺避免障礙物的披薩外送無人機，外賣很快就能將送上門。
計算機視覺將如何改變營銷？已經是圖像識別是處理每秒在線上傳和共享的大量可視數據的重要工具。 GumGum使用它來投放適當的圖片廣告和屏幕廣告，並用於社交媒體和體育贊助品牌分析和評估。
企業用戶的核心目標是利用人工智能技術達成業務目標，而人工智能技術本身無法直接解決業務需求。企業需要根據複雜的業務場景和目標，融合多種技術能力和業務知識，形成可規模化落地的產品和服務。
當前市場AI行業落地3大典型痛點：
1、行業供需信息不對稱
2、AI視覺算法碎片化
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