人證核驗終端等AI設備齊落地，亞略特實現AI商業應用的進階

據中科院戰略咨詢院發布的《人工智能前沿研究與產業發展報告2021》顯示，國內人工智能產業規模持續擴大，預計到2025年末中國人工智能核心產業規模有望達到4000億元。但在人工智能欣欣向榮景象下，落地難始終困擾著行業，對于AI企業來說，倚靠算法及單點技術革新難以滿足日益錯綜復雜的細分場景需求，亟需增強提供完整解決方案的能力。

深圳企業亞略特的做法或許可以給行業一些啟發，該公司以成熟的、可快速落地的一體化方案切實解決客戶問題，以此找到技術的落腳點和價值點。

AI落地難在何處？

AI落地難并非個案，讓AI產品觸達更多終端場景，已成為人工智能應用階段急需解決的問題。即使AI的應用效應已在提高效率和解放勞動力上得到證明，但仍在各行業的實際應用中進展緩慢，原因何在？

重軟件輕硬件、技術能力單一、無法適配場景、缺乏市場化思維、欠缺規模化布局……諸多因素制約著AI的成功落地。AI想要實現深層次應用需要將硬件、軟件、算法結合起來，僅有算法遠遠不夠。此外，算法的價值很大程度上由場景決定，因此算法與場景是相輔相成的關系。

多年來，以場景需求為導向為客戶解決實際痛點，亞略特產品和解決方案持續在眾多領域落地，為行業提供了AI落地可供參考的解決思路。

讓AI為場景服務

在十八年服務客戶的過程中，亞略特逐步建立AI落地的正確認知——場景化AI，找到了落地推手——軟硬一體化方案。通過場景化AI，亞略特將算法與硬件、環境、場景、商業應用需求結合，提出有針對性、高可行性的一體化解決方案。

在底層技術層面，亞略特指紋等生物識別算法通過中國GA、美國NIST-MINEX III、印度STQC三大行業標準體系認證，基于自研優異算法，亞略特研發了Bione?斑碼多模態生物識別安全芯片；在應用端，亞略特推出TrustLink?多模態生物識別比對引擎與身份認證平臺，打造用戶生物特征集中采集、管理、識別的閉環管控應用系統，為各行業客戶提供軟件和平臺賦能。

（圖注：亞略特數字哨兵產品在醫院場景落地）

此外，在2013年，亞略特就提前布局了智造工廠來提升一體化解決方案的運行效率，不僅擁有場景通用適配的能力，還具備各類場景需求的定制服務能力。如今，亞略特智造工廠已穩定運轉近十年，校園自助服務終端、人臉識別測溫一體機、數字哨兵等一系列落地商用化產品均從這里發芽，于市場生根。

因此，亞略特能夠提供集軟、硬件及技術服務于一體的場景化AI解決方案。該類方案具備功能完善、拓展性強、部署快速、維護簡單等優勢，不僅能滿足通用場景需求，也適合碎片化、長尾化、復雜化應用場景項目。

從技術研發、產品制造再到服務部署，亞略特模式正在不斷為AI賦能。

以AI賦能產業

聚焦應用場景、算法和模型、智能設備、數據等技術落地要素，基于軟硬一體化的全棧式能力，亞略特場景化AI在食品安全（明廚亮灶）、疫情防控（數字哨兵）、智慧酒店（人證核驗終端）等眾多領域落地生根。

（圖注：酒店部署亞略特人證核驗終端）

攜手合作伙伴，亞略特提供的“互聯網+明廚亮灶”智慧解決方案已在多省市學校食堂落地。該方案由前端監控設備+邊緣計算單元TrustBox?+可視化智能管理平臺組成，體現了亞略特軟硬算供一體化的技術能力。

該方案聚焦食品安全監管場景，配備的硬件TrustBox智能分析盒集成多種視頻分析算法，通過對前端設備采集數據的實時分析，可實現廚師晨檢異常預警、廚房工作人員違規行為預警、廚房“老鼠”監測預警等多種智慧監管升級。

此外，極強的兼容性讓TrustBox支持接入不同廠家攝像頭的數據。因此，學校可在原有監控系統中部署TrustBox完成智能升級，方便簡單，降本增效。

當下，人工智能正在深刻改變世界，而只有破解“落地難”的發展瓶頸，去虛向實，中國人工智能才能真正服務實體經濟。通過場景適應性強、部署方便、成本可控的一體化方案以及定制化服務，亞略特不僅在AI落地上取得卓越成果，同時也為生物識別等AI技術的應用指出了更為明朗的前景。

來源：IT時代網

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