在2021年世界人工智能大会（WAIC）上，记者看到有一个“知心情感计算”的展区，观众竞相排队参与一个心里测试：
“你喜欢上海吗？你觉得赚钱在生命中很重要吗？请你做出一个愤怒的表情”，当观众看到一个大屏幕上出现一位AI头像——“知心”，回答完这几个问题后，就会得到一份“心理状况检测报告”，对你的心理健康以及性格状况进行全面评估。
这就是深圳市亚略特生物识别科技有限公司（以下简称“亚略特”）推出的“知心”情感计算。在人与人工智能交互过程中，机器是否能够体会人的喜怒哀乐，并见机行事。在人工智能领域，指纹、人脸、虹膜等生物识别技术解决的是“你是谁”的问题，亚略特的“知心情感计算”解决的是“理解你的情绪”的问题。
我们知道，AI概念在全球资本市场已热炒10余年，AI从来不缺故事，也不缺核心技术，那么，为何到了今天仍不温不火呢？
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场景化AI突破商业化瓶颈
在2021全球人工智能展期间，亚略特生物识别科技公司位于上海世博二号展馆一个不起眼的角落，被互联网巨头腾讯、美团、360等上市公司包围着，但是，从早到晚络绎不绝的排队人群成为靓丽的风景线，让这些国际化巨头公司显得有点寂寞。
亚略特创始人董事长兼 CEO邵宇告诉记者，亚略特是一家来自深圳的AI公司，从2004年成立以来，在AI技术研发应用方面，一直是“贴地飞行”。
亚略特创始人董事长兼CEO邵宇（左）
公开资料显示，亚略特是一家专注于生物识别技术研发以及商用落地高科技企业，是全球领先的人工智能和生物识别核心技术方案提供商，通过指纹、人脸、虹膜、情绪、行为等多模态生物识别核心技术驱动人工智能产业应用。
17年来，亚略特已拥有近200项多模态生物识别技术专利，生物识别算法和产品已通过中国相关部门GA评测、印度STQC认证和美国MINEX/FBI认证，相关产品及解决方案已落地覆盖全国30多个省市。并销往美国、意大利、墨西哥、西班牙、印度、非洲等20余个国家，正为全球用户提供生物安全认证产品和服务。
邵宇透露，如今亚略特产品已涵盖了国内20多个行业，在全球已有3000多家合作伙伴，赋能生态合作伙伴有60多家上市公司。这些企业在AI方面的终端产品和应用，都已采用亚略特提供的核心技术和解决方案。
与诸多AI公司“赔本赚吆喝”不同，亚略特没有受到资本限制，在创业3年后也就是2007年已实现了盈利，17年来，一直保持着高速增长，其中40%营收来自海外。
对于AI取得的成功突破，邵宇道出其中的秘笈就是技术+场景应用。“我们认为在行业内落地不仅是‘人工智能+’，更应该是‘场景化AI’，针对每一个场景进行AI落地。”
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AI公司变现要经历三个阶段
邵宇认为，任何一个AI公司要成功，需要经历三个阶段：技术积累、产品研发和场景输出。在展馆，记者参观了亚略特的展台，体验了“知心情感计算”、大观视界等AI场景产品，体验了不一样的AI生活。
单从技术角度看，这家创业公司仅有300多员工，而80%是集中在研发部门，虽然在产业链的后端，但是诸多应用已发生在我们身边，虽然大多数人不熟悉亚略特。
今年高考前夕，CCTV报道了北京首次采用“刷脸”进入考场，这个设备解决方案提供商就是亚略特。譬如，手机上指纹算法发明专利；联想电脑指纹认证，中国居民身份证指纹采集器和算法、多个国家公民身份生物识别项目，核心技术和产品也都由这家公司提供。
邵宇认为，今天市场上的AI产品已不是单纯宣传唯技术论、唯算法论，亚略特“芯片与算法+引擎+平台+应用”组成的硬软算一体的产品架构，保障了AI技术的真正落地。
也就是说，除了技术和产品输出之外，针对不同AI场景输出“软、硬、算”一体化的解决方案，才是AI落地最为关键的一环。前面描述了知心情感计算系统就是这样的系统，她的魅力在于能够快速、无感、准确识别“你”的情绪，从而代替“心理专家”可以为重要岗位的工作人员、特殊需要关注人群管理提供一种简单有效的情绪计算能力。
如果说，AI中的人脸识别解决了“你是谁的问题”，而AI的场景应用则是要突破“你该怎么办？”的问题，很好地解决了目前智慧城市三大痛点。
第一、智慧城市，后台庞大的数据堆砌，需要更多人工来处理。譬如，城市的多个小区都安装有摄像头，然而，对高空抛物、用户失窃等问题，并不能第一时间锁定目标进行报警处理。同理，一个厨房多个角度都有摄像头，但是并不能解决食堂卫生问题。除了视频有死角因素外，在没有出事之前，没有人会24小时盯着摄像头，出事后，调取摄像头不仅费时费力，错过了最佳判断时机。这就让“智慧”大大缩水。现在，通过AI一个全平台解决方案，只对摄像头中出现的异常及时处理，譬如在厨房穿梭的老鼠、忘记戴卫生帽的厨师，一旦出现在镜头前，后台就会当场提示纠正，精准化的监控才能让AI发挥真正的价值。
第二、无人酒店、无人超市，效率不高。一段时间以来，全球冒出来诸多无人商超、无人餐厅等新鲜事情，然而，很快悄声匿迹了。不是失窃，就是安全不达标最终被人接管。其中最大的问题就是让摄像头来处理一切，这是不可能。摄像头只能解决“你是谁的问题”，而“你要做什么的问题”，必须让AI场景来处理。今天，亚略特推出“都来住”业务和阿里未来酒合作，通过智能前台刷身份证，办房卡、用户自行无人入住，这在非接触时代，不仅提高的效率，而且用户体验很好。
第三、数字化城市难以应对突发状况，成本居高不下。目前，诸多数字化城市对互联网和人依赖导致成本居高不下。譬如，诸多地方断电、断网，智慧城市可能就陷入了瘫痪。比如说遇到突发疫情，不仅要测量体温，还要两码比对等问题。再譬如说，在没有网络的建筑工地上，不能实时对工地安全监控等问题。
目前，亚略特推出易通行产品，集成了指纹、人脸、卡、码、手机，一个全面的AI解决方案。用户进入小区可以做到自动识别，识别温度、识别码是否是健康码，进行多模态的生物特征比对。比如，在上海一网通应用中，给常住在上海的非户籍居民提供快速居住证办理服务等。
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AI赋能城市数字化转型，场景应用是前提
作为2021年人工智能大会重点讨论的话题之一：AI如何赋能城市数字化转型，辐射到生活的方方面面。
中国工程院院士、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心主任钟南山指出，这一年是人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃兴起的一年，为人类生活带来了深远影响。大数据和人工智能极大提高了医学对新冠肺炎的诊断、预测和治疗水平。
百度CEO李彦宏说，人工智能将会是影响未来40年人类发展的变革力量。在交通、金融、工业、能源、媒体等各行各业，人工智能技术的应用，都给出了行业数字化升级的新思路和新解法，甚至已经开始重塑整个行业的面貌，进而影响人类社会的未来；腾讯CEO马化腾透露，与国家天文台共同发布探星计划，将AI技术用于寻找脉冲星，探索宇宙。
华为轮值董事长胡厚崑说，没有充足的AI算力就像没有水和电，会大大制约城市数字化的进程。作为普通人，我们所期望未来的城市生活应是“活化场景”，比如说，驾车出行不需要自己操控，全部由智能汽车根据设置的系统实现将出行人从出发点送完目的地的功能。智能汽车会根据AI数据推算出最优的出行方案（优化时间、避开高峰拥堵等）。由于年轻人工作忙，但是可以使用AI智能健康系统为父母设定每日的三餐饮食以及运动计划，让老人的晚年生活更多姿多彩。很多制造业企业工人越来越多提供操纵性工作，很多流程性的全部由机器、人工智能AI来代替。
近日，红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在公开演讲中表示，如果把“算力水平”和“应用场景”形象地看作AI在生活领域的两条腿，那么“应用场景”这条腿还“瘸”着，AI应该将应用落地更多聚焦在生活消费场景中，生活细分场景的数据挖掘还有很大提升空间。
不可否认的是，当下AI产业的发展仍需要突破应用落地和开发的效率瓶颈，如何更好地利用新技术，实现生产运营的降本增效，也成为这条赛道上每个玩家需要不断摸索和解决问题。
首先，人工智能前景无限，未来人工智能会影响到我们生活方方面面，发展的速度和空间难以想象。人工智能不能简单地理解为一套算法或几种硬件，企业要对用户、场景需求深度理解，要具有＂专家级规划及咨询、落地方案编写、定制化软硬件、专业级实施部署、快速响应服务＂的售前、售中、售后深度服务能力，这样才能实现为各行业客户及用户赋能。不然所有的具体落地都只能是空谈。在行业内落地不仅是“人工智能+”，更应该是“场景化AI”，针对每一个场景进行AI落地。
其次，人工智能发展是一个“去伪存真”的过程。在当下任何技术发展首先目标应该是“服务人类”，通过技术让人类享受到更美好的生活，而不能盲目的“唯技术论”，无限“扩大”技术的能力，在我们看来“技术、管理、人”是任何一个行业发展的关键三要素。AI赋能传统行业的过程，是从单一环节逐渐到整个流程，在逐渐重构整个行业规则中成熟。比如，加工制造业中，用计算机视觉完成服装自动质检；零售行业中，借助计算机视觉技术，手机扫一扫就能快速完成门店陈列检查；在生产线上，完成电机零件组装；在教育场景下，通过AI辅助，更加注重师生的个人心理和情感，实现真正意义上的素质教育；在医疗行业，AI场景化，老人陪护和儿童抚养难题不再成为通病。这不仅是降低成本、提升效率、优化赋能产业的过程，更重要是科技社会进步的过程。在这期间，只有真正落地的AI才具有生命力。
最后，必须防范人工智能带来的社会风险。人工智能行业发展不能脱离社会整体环境，包括相关的法律法规、伦理道德等因素。譬如，知心情感计算与心里健康前沿科技探索风险，个人隐私保护与群体数据的安全等问题。从2019年以来，已经成熟落地人工智能应用包括金融领域的反欺诈、生物识别类身份验证、智能客服等以及服务行业的内容审核类应用。
总的来说，全球的下一个十年是万物互联的物联网时代，AI场景随处可见，触手可及，会自发地走进智慧城市生活。伴随着亚略特等一批“小而美”的创业公司的迅猛成长，并且将AI应用人性化，商业化、普及化。AI发展将由资本驱动走向了“技术+应用” 的驱动，尽管新挑战和机遇正在轮番上演，但是AI场景化将成为AI落地和商业化的必由之路。