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文 | Rickzhang
%d轮值主编 | 君莫笑 值班编纂 | 玉茹
%d第 5786 篇深度好文：5860 字 | 12 分钟阅读
%d如果能再来一次，大概多伦多大学的杰弗里·辛顿传授不会在2006年，对外发布本身的那三篇关于深度学习的论文。
%d因为他没想到的是，仅仅一个源自实验室未被证明的假想，如今已经酿成了跨越数千亿美元的大交易。
%d尤其在中国。
%d根据不完全统计，中美之间每年跨越2000亿的芯片进口中，这两年用于打胎智能的GPU芯片占比以跨越10%的增速逐年提拔。
%d当然，这句话也可换个角度懂得。
%d从2012年起头，深度学习手艺的发现和后续应用，让语音辨认准确率一年的提拔比过去15年的提拔总和还要多；同时，图像辨认以图搜图的准确率从20%提拔到了80%。
%d关键，这些手艺在中国国内都有着环球最大的应用市场。而从智慧城市管理起头的当局需求，也助推深度学习手艺在不计本钱的投入下正以“光速”奔跑。
%d根据中国信息通讯研究院内容表现，2017年中国打胎智能市场规模到达217亿元，2020年已经跨越700亿元，年度复合增长率大于50%。
%d正因此，这两年环球的AI市场热点，中国的独角兽企业都在竭尽全力追逐。这样的配景下，AI在中国的发展一日千里，并越来越跟根蒂的学科与细节应用相连系，显现了公共化和遍及化的趋势。
%d一、为什么AI架构师会显现？
%d“一般的人很难想象，AI在如今的信息体系中已经发展到了什么样的环境”，作为姑苏BioX生命智能财产研究院打胎智能部分司理，王建峰说，与公共对AI的认知还处在非常高端应用领域分歧，当下深度学习，尤其是针对图像优化和逻辑思维的AI应用，已经广泛遍及到了生产领域的各个方面。
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这在中国是一个必然的发展趋势。毕竟，国家层面鼎力投资AI体系以及其他打胎智能领域，是当局需求引爆的。
%d2006年前后，国内各个城市都在逐渐推进交通摄像头收集的搭建，目的是扶植无人交通管理系统。
%d为了不漏拍，险些是每张照片数据都会被留存。可是在运营过程中，各个城市交管部分发现，影像数量急剧增加，每年在云存储上都要进行巨额投入。
%d因此，处所交管部分急迫必要一个能在摄像头就进行判断的手艺，让摄像头只拍违法变乱。之后，又衍生出车牌辨认、人脸辨认等方面的应用需求。
%d正因为这样庞大的需求存在，才迫使中国的AI企业疾驰成长，也才有了各大厂都在推动的数字城市操纵体系。
%d王建峰说，深度学习理论引出的图像优化和辨认相应的手艺在城市管理方面，如今已经劳绩了非常好的结果、大大提拔了效率；同样的手艺延伸到医疗相应图片的鉴别上，也应该有着相应的能力。“我们的项目，现实上便是帮忙大夫在医学相应图片的判断上做出更好的决议。”
%d而正是由于AI图片处理和辨认手艺已经应用在很多场景，因此公司判断这种手艺，延伸到医疗图像处理领域就瓜熟蒂落，这是整个公司对于这个手艺研发立项的条件。
%d当然，这不是初次将AI手艺运用于医疗图片处理和辨认。
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在国外，谷歌、微软都在做类似的一些手艺。而国内庞大的病历，以及海量的大夫对医疗图片处理需求，成为公司下决心推出这种手艺的配景。
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