上一篇文章科普了什么是深度学习，这篇文章再跟大家说一下当前深度学习在各行业的应用与前沿研究，以及它优势与当前所面临的挑战。

     随着深度学习研究的不断成熟，相关研究已经在各行各业开始发力。

     计算机视觉领域。生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别。图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR。视频分析：安防监控、智慧城市。

自然语言处理领域。语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译。

数据挖掘领域。消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）等。

游戏领域。角色仿真、AlphaGo（强化学习）等。

医疗健康领域。基因测序、疾病监测等。

金融领域。股票趋势预测等。

复合应用。无人驾驶、无人机、机器人等。

      具体聚焦到工业质检场景时，有了深度学习的加持，质检效率得到了飞速提升。与通过逐步筛选和基于规则的算法运行的机器视觉系统不同，基于深度学习的图像分析软件就像人类一样通过示例学习，示例来自一组带注释的训练数据和图像，这些数据和图像代表零件的已知特征、异常和类。在训练期间，软件发展神经网络，对零件的正常外观和缺陷建模。在运行时，软件定位零件、提取异常、对零件进行分类，甚至可以快速、稳健、精确地解读难以读取的字符。

      跟传统的质检相比，深度学习加持下的AI质检简直是降维打击。

      传统质检有很多痛点：1、人工质检存在的主观因素对判定结果影响较大，难以实现标准化；2、人工质检存在视觉疲劳，无法保证全时段内的产品质检准确率，漏检误检率高；3、部分场景下人工质检会影响一定的人身安全；4、人力成本不断提升，存在招工难留存难等问题，同时新招入的员工还需投入大量的培训成本；5、人工质检无法对历史结果进行有效的积累和利用，对自动化生产流程的适配性较弱；6、传统视觉质检依赖于物体的规则度，需要持续调参，模型优化困难，且对不规则的背景和物体的缺陷识别准确率较差；7、同时由于传统视觉的缺陷，无法实现模型共享，且无法移植/复制模型，模型共享性差。

      相对的AI质检有很多优势：1、对物体不规则缺陷的识别较传统机器视觉技术具有显著优势，准确率更高，且受外部环境影响低；2、模型可基于用户提供的数据进行持续的迭代训练，不断提升模型的准确率；3、可智能发现新缺陷，在产品出货前进行缺陷控制；4、可进行智能缺陷合成，有效解决部分缺陷的图像数据不足问题；5、赋能最终用户，实现用户自主完成模型的训练预测闭环，自主优化升级模型。

而众所周知，大数据、大模型、大计算是深度学习成功的三大支柱因素，但他们同时也为深度学习的进一步发展和普及带来了一些制约因素。

     挑战1：标注数据代价昂贵。深度学习训练一个模型需要很多的人工标注的数据，但是，很多时候找专家来标注数据是非常昂贵的，并且对一些应用而言，很难找到大规模的标注的数据，例如一些疑难杂症，或者是一些比较稀有的应用场景。

     挑战2：大模型不方便在移动设备上使用。当前深度学习模型小则几百兆，大则几十G，而移动设备在内存，存储空间和能耗上都有很大限制，完全无法应用。因此当前深度学习面临的第二个挑战就是如何把大模型变成小模型，这样可以在各种移动设备上使用。

     挑战3：大计算需要昂贵的物质、时间成本。现在的深度学习训练动不动就要几十块GPU或者几百块GPU，训练时长一般都要几个星期或者是几个月，从产品换代和技术创新的角度来看都是不能接受的。

     挑战4：如何像人一样从小样本进行有效学习？现在的深度学习主要是从大数据进行学习，就是我给你很多标注的数据，使用深度学习算法学习得到一些模型。这种学习方式和人的智能是非常不一样的，人往往是从小样本进行学习。

     挑战5：如何从认知性的任务扩展到决策性任务？当前深度学习已经在静态任务里面取得了很大的成功，如何把这种成功延续和扩展到这种复杂的动态决策问题中，也是当前一个深度学习的挑战之一。决策性问题，往往和环境有很复杂的交互，在某些场景里面，如何做最优决策，这些最优决策往往是动态的，会随着时间改变。

而以上挑战也伴随着相应的前沿技术的不断创新与研究，从而更好的应用到我们的工作和日常生活。

     前沿1：从无标注的数据里学习。当前深度学习的一个前沿就是如何从无标注的数据里面进行学习。现在已经有相关的研究工作，包括最近比较火的生成式对抗网络，以及微软研究院提出的对偶学习。

     前沿2：降低模型大小。两个方向：第一种是针对计算机视觉里面的CNN模型，也就是卷积神经网络，做模型压缩；第二种是针对一些序列模型或者类似自然语言处理的RNN模型如何做一个更巧妙的算法，使得它模型变小，并且同时精度没有损失。

     前沿3：全新的硬件设计、算法设计、系统设计。通过一些全新的硬件设计或者是全新的算法设计，或者是全新的系统设计，使得这种训练能够大大的加速。目前有很多人工智能领域的公司已经开始为深度学习设计研发全新的AI芯片。

     前沿4：数据+知识，深度学习与知识图谱、逻辑推理、符号学习相结合。把深度学习、知识图谱、逻辑推理、符号学习等等结合起来，希望能够进一步推动人工智能的发展，使人工智能更接近人的智能。

     前沿5：博弈机器学习。在博弈机器学习里，通过观察环境和其他个体的行为，对每个个体构建不同的个性化行为模型，AI就可以三思而后行，选择一个最优策略，该策略会自适应环境的变化和其他个体的行为的改变。

     我们可以看出深度学习加持下各行各业变得越来越智能化，其发展潜力不可限量，但所面临的挑战也同样艰巨。让机器能像人一样思考也许在未来的某一天不再是幻想。大家如果对深度学习相关内容有兴趣欢迎在评论区讨论。