人工智能起源于計算機技術，本質(zhì)是解放生產(chǎn)力、提高技術研發(fā)效率，從而取代人的部分重復性工作。

但是現(xiàn)在一些諸如換臉AI軟件的人工智能應用，雖說用的也是深度學習，但僅僅停留在淺層，勉強達到弱人工智能。這些離強人工智能，還有很遠的距離。

強人工智能為什么如此難？數(shù)據(jù)、算法、算力三要素的共同作用下，人工智能才有可能形成硬件、框架、應用等完整的產(chǎn)業(yè)體系。

對于目前人工智能的產(chǎn)業(yè)和商業(yè)應用上的現(xiàn)狀，人工智能在圖像識別、視頻監(jiān)控、人臉識別、智能客服等應用場景中的應用已經(jīng)非常成熟，而這些都依賴于數(shù)據(jù)、算法、算力三者共同發(fā)展，帶動應用平臺系統(tǒng)的完善。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎，圖像識別、視頻監(jiān)控等都需要龐大的數(shù)據(jù)支撐下去進行模型訓練和深度學習，數(shù)據(jù)集有良好的表現(xiàn)并不能保證其訓練的機器學習系統(tǒng)在實際產(chǎn)品場景中表現(xiàn)良好。許多人在構建人工智能系統(tǒng)時常常忘了構建一個新人工智能解決方案或產(chǎn)品最困難的部分不是人工智能本身或算法，通常最困難的地方是數(shù)據(jù)收集和標注。標準數(shù)據(jù)集可以作為驗證或構建更優(yōu)良解決辦法的良好起點，可以說沒有數(shù)據(jù)庫，人工智能是無法向前發(fā)展的。

算法

算法是人工智能發(fā)展的框架，算法框架能夠極大地提高人工智能學習效率。一方面，算法框架降低了深度學習的難度，提供進行深度學習的底層架構、接口，以及大量訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，減少用戶的編程耗時。另一方面，大部分深度學習框架具有良好的可擴展性，支持將復雜的計算任務優(yōu)化后在多個服務器的CPU、GPU或TPU中并行運行，縮短模型的訓練時間。

算力

算力伴隨著人工智能出現(xiàn)一直都在提升和發(fā)展，相輔相成。從1956年感知機研發(fā)開始，到2019年互聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)突破了 20 億，每月超過20億的注冊訪問量，人工智能的蓬勃發(fā)展帶來了算力需求的指數(shù)增長。

如何提升算力成為各國研究的重點，光電計算被提上日程，以三維受控衍射傳播實現(xiàn)全并行光速計算為例，這是一個顛覆，采集與計算無縫銜接，突破了存算分離速度制約，速度提升至少千倍，計算頻次 1 THz，遠超 GHz 電子計算。

三大基礎層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎，主要是研發(fā)硬件及軟件，如AI芯片、數(shù)據(jù)資源、云計算平臺等，為人工智能提供數(shù)據(jù)及算力支撐；三大基礎層技術的不斷研究深入發(fā)展，帶動技術層和應用層不斷發(fā)展壯大，形成成一類或多類人工智能基礎應用技術，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

但眼考勤云系統(tǒng)運用人工智能技術，通過云計算和強大數(shù)據(jù)庫，將SDC/SDK視覺算法技術賦能攝像頭，捕捉人、物特征，與數(shù)據(jù)庫中圖像進行特征提取識別，實現(xiàn)無感打卡軟硬件一體化的考勤系統(tǒng)。