监控系统安装公司表示大家都在谈人工智能，而关注“进化计算”的人相对而言还不太多。进化计算不是我们发明出来的，国际上有很多公司已经在研究，这是人工智能之后的下一个时代。深度学习非常火，但是有一个致命的缺陷，深度学习只能用于特定的任务，深度学习是需要人工的，而这些问题基于进化计算都可以很好的解决。

这些年来，基于进化的发育模型，用基因调控网去解决在神经网络中自动学习的能力，包括对神经网络机理的研究和认识都是我们的成绩。比如现在非常火热的人脸识别，人脸识别有一个特点：对尺寸、大小、角度要求非常高，所以你看我们去机场，说站着别动，给你拍一下照，做一个人脸识别。

再比如说数据处理。贵阳作为大数据中心，数据最关键的是建模，现在越来越难了。比如说进化计算，我们首席科学家已经在芬兰的国家电网、空中客车已经有一些应用案例，相信会有更多的人关注这些。

零售门店的大数据应用

安防监控公司称既然我的主题是讲零售门店大数据，到底零售门店数据有什么特点呢？

第一、门店的数据。现在的线下门店已经有2000万TB的视频数据，只不过原来数据都是信息孤岛、本地化的，我想去用的话很难。未来，一它是需要云端化，二、需要结构化，因为原来是非结构化的视频数据，那个数据用起来真的很累。当然智能化也是未来发展的趋势，通过云端化之后，把数据在云端关联起来，比如说人脸识别当中，我们讲的有人脸库、特征值数据、关联数据、商品标签数据和人脸标签数据等等，都是基于视频数据提取之后的结构化数据。

第二、人的数据。现在线下门店每天有20亿人次的人流量大概有7000亿的数据，这些数据如果用人脸识别技术去抓取，每天有7000亿的数据，有非常了不起的数据，我们需要智能数据把它结构化。

第三、货的数据，在门店我们通过店里的交易数据和商品数据，这些数据放在云端和其他的数据关联起来，创造价值，也就是现在大家谈的基于零售、人货场的价值。

相关应用也在一些餐饮企业开着手进行了。餐饮业后厨的规范特别麻烦，大家对餐饮的管理真的很头痛，也许可以通过行为分析把餐饮业的后厨通过关联全部做起来。

2015年出现了无人零售至今，风口应该到了。现在说的无人零售，当然也不是完全“无人'’，没有做得那么快，但是我们在慢慢减少我们的店面人员、管理人员。

人工智能的发展真的是无可估量。未来会是什么样子？实在令人遐想。