AI时代，不懂这些你就out啦！(5)

五、三个案例：AI如何为传统行业赋能？
我们判断一个技术能不能在行业落地，最重要的是考虑清楚，新技术所带来的价值能否大幅超越现有的解决方案。
产品价值=（新体验-旧体验） 替换成本
1. 典型案例：手机上的人脸识别
以人脸识别在手机行业的应用为例：涉及到手机信息安全的场景，比如屏幕解锁、在线支付等，都会需要确认用户身份。
相比于目前的密码输入、指纹识别以及其他生物识别的方法，人脸识别具有更强的竞争力。
手机本身就内置摄像头，不需要像虹膜模组一样占用额外设备空间，从而提升手机性能，获得更好用户体验；人脸是最有辨识度的生物特征之一，安全性可以得到保障；大家在刷脸解锁的过程中，不再需要任何配合操作；
还可以抵抗一些常见的干扰，例如暗光、侧脸、小范围遮挡等。
利用计算机视觉赋能的人脸识别技术，就是一种安全、高性价比的解决方案。
那么，你的行业是否具备AI赋能的潜力呢？
Face 云服务平台产品负责人刘杨洋的这堂分享，会让你对AI技术在行业的实践应用，有更深入的理解。
（视频课程已在会员频道上架，点击文末【阅读原文】即可进入专题页）

2. 典型案例：AI 汽车
“AI 行业”的应用层最具有代表性的应用之一，就是近些年来热门的自动驾驶技术。AI技术在自动驾驶场景中，有着丰富的应用：
1）环境感知领域
由于行驶环境复杂，已有感知技术在检测与识别精度方面尚无法满足自动驾驶的需要，基于深度学习的图像处理成为自动驾驶视觉感知的重要支撑。
线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常被用于车道线和交通标志的检测。
2）决策规划领域
决策规划处理是 AI 在自动驾驶中的另一个重要应用场景，状态机、决策树、贝叶斯网络等 AI 方法已有大量应用。