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张经理
商汤科技（产品经理）(专家编号：45712)
1.场景应用成熟度依赖于数据 机器学习与深度学习需要至少百万级别的数据以及真实可靠的场景，通过在真实环境与数据中验证结果，并不断模拟、优化、调整算法模型，最终形成一套成熟算法。拥有了成熟算法可快速、准确地识别对象和场景，才能在商业应用上产生协同效应。因此，场景应用成熟度依赖于海量、有效、优质的场景数据。 2.商业应用能力有待提高 人工智能在安防领域应用昂贵，限制了其商业化应用发展，目前仅在政府安防中有较大规模采用。随着芯片国产化替代，智能安防系统开发成本将下降，中国人工智能在安防领域应用商业落地能力与商业应用领域有待提高。 3.预计AI产品占AI在安防应用领域市场的50% 如果人工智能在安防应用领域落地项目中整体项目AI化，人工智能在安防应用领域落地成本是传统安防落地成本的10倍，主要在于AI摄像机和后端服务器成本高。因此，安防产品不一定全部AI化，根据项目不同，人工智能在安防项目中的渗透程度将有所差异，预计人工智能产品占人工智能在安防应用领域市场的50%。 4.中国具备芯片自主可控能力 受国际贸易形势影响，以华为海思、比特大陆、富瀚微、中星微为代表的芯片厂商高度重视芯片领域自主知识产权，推出深度学习算法加速器芯片与视频处理器芯片。目前视频处理器芯片已实现较大程度的国产化替代，表明中国具备芯片自主可控能力。
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