圖像、語音成為近兩年最熱門的概念，所謂娛樂驅動市場，市場驅動技術發展。在多元化的互聯網圈里“好玩”才能紅，而圖像與音像也從過去的美化處理往更高深的技術領域前進，在2016年，智能的語音識別和圖像識別將走進普通人的生活中，它們會有哪些展望和動作呢?讓我們所見所聽的世界將變得生動起來。

　　語音識別

　　語音識別技術雖然起源于1952年，但真正進入消費市場已經是上世紀90年代的事了。目前語音識別有兩大發展方向，一個是純機械指令，基于產品定位而設計命令詞組，作為高效的輔助工具存在;一個是智能化理解語境，與人進行互動交流，并承擔部分處理工作。后者可能是語音識別未來的發展方向，但實際應用中兩者并不沖突。簡單精準的機械指令讓工作更為純粹，沒必要做多余的計算動作。而很多智能設備將語音作為“解放雙手”的第三類互動形態，就需要對人的語境進行“理解”，相信很多朋友都玩過siri、GoogleNow、Cortana，也同時體驗過這些語音助手“會錯意”的賣萌行為。老羅在去年堅果發布會上曾說所有語音助手都是“偽”智能，雖然有點以偏概全，但目前語音對語境的識別確實還不夠智能，遠不如機械指令效率。不過這些問題隨著深度學習等AI領域技術的崛起將逐漸克服。

　　圖像識別

　　圖像識別從以圖搜圖到明星、物體識別，再到場景識別，甚至現在延伸到了視頻領域，給行業帶來了太多驚喜。現在圖片內容的價值已經超越圖片本身，并且建立了從圖片到電商的商業模式。圖像識別一般針對畫面中一個對象做識別，比如大眾熟知的人臉、明星臉等識別技術已經很成熟了，基本識別率達到90%以上。近年、服飾品牌的同款識別和風景識別大行其道，為旅游行業和服飾行業創造了商機。圖像識別在視頻領域涌現出強大的應用前景，新興起的互動視頻技術video++已經實現視頻中的人臉和服飾同款的識別，基于圖像識別技術發展視頻中的商業場景。另外瞳孔識別的研究已經提上日程，不久的將來，科幻片中所見即所得的情景不再是幻想。

　　深度學習

　　沒有基礎的技術實力，語音和圖像是好玩不起來的，而高級和低級的門檻就在深度學習的研究上。國內雖然起步較晚，好歹在去年趕上了這波風潮，包括圖像識別和語音識別在內，還有自動駕駛、無人機、環境還原、機器人等項目，前段時間很火的谷歌AlphaGo在圍棋領域擊敗了歐洲二段冠軍，也是歸功于深度學習的算法支持。可以說跟用戶有交互行為的產品，都開始進行深度學習AI的研究了。通過神經網絡的訓練學習，語音識別變得更聰明， 實現快速精準的識別動作以外，還能對下一句的語境情緒進行預測，模擬真人對話。另外，語音識別大量運用在翻譯市場，爭取未來十年內在專業翻譯領域完全替代人類。圖像識別過去大多是建庫識別，深度學習釋放了圖像識別的識別領域，把識別對象的年齡變化記憶下來，實現動態、多角度、不同光照變化下的識別。

　　應用領域

　　安防市場是要求語音和圖像識別技術雙高的行業之一，未來將不局限在解鎖開門等基礎功能，運用圖像識別技術，實現對象動作識別，根據威脅等級進行危險性判斷，提前發出警報或報警。語音識別的運用領域將超高端化發展，近年來語音識別速度屢創新高，在翻譯市場、智能硬件助手、AI輔助，行車幫助等等方面實現價值。而娛樂領域的玩法變得多元化，像最近大熱的faceu，運用了臉部識別跟蹤技術，讓普通的自拍可以DIY。還有video++視頻開放平臺，可以對視頻中的明星、衣服同款進行識別搜索，打開了視頻到電商的入口。乘著去年SaaS的風口，國內外陸續出現了語音識別、圖像識別的技術開放平臺，從專業到普通領域，語音識別和圖像識別將在2016年做到技術全覆蓋。

　　大數據

　　數據收集是一個從被動到主動的過程，語音識別從接受指令變成了對指令使用頻率的分析，進而形成用戶的習慣圖表。圖像識別亦然，針對用戶的識別頻率，分析出用戶的興趣畫像，這將給予廣告主帶來精準廣告推送的商機。

　　結語

　　2016年將是“最好玩”的一年，語音識別和圖像識別讓我們跟智能設備之間的交互更自然，基于大數據的技術支持，讓識別變得主動而聰明。語音識別和圖像識別將走進普通人的世界，讓我們的生活更生動。