AI四小龙排队上市，AI嗅觉为何还没有独角兽？( 三 )
相较之下 ， AI嗅觉虽具有一定的实用性 ， 但应用范围远不如计算机视觉技术、自然语言处理技术以及自主无人技术 。 以主要用作气味监测、环境分析与气味标准化的Intel电子鼻来说 ， 应用场景有环保、医疗、安防 。 但由于一般人对气体检测与环境分析的需求不高 ， 传统的气味传感器已经可以满足日常生活使用 ， 且人们对这方面的人工智能嗅觉产品没有那么大的需求 。 研究AI嗅觉或许可以改善现有气味传感器的不足 ， 但应用范围与产品需求的限制 ， 造成大部份企业更愿意将资源投入商业价值较高的AI视觉、听觉技术研发 。
除了技术本身的瓶颈 ， 应用范围小、企业投入低所导致的研究人才缺乏也是造成人工智能嗅觉发展缓慢的原因 。 人工智能嗅觉的应用范围不如视觉、语音等领域广泛 ， 企业投入低使得就业面窄、项目落地难度较大 。 从招聘网站上相关工作岗位需求量可见 ， AI视觉相关人才在招聘市场上炙手可热 ， 与AI嗅觉呈现强烈对比 。
文章插图
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在就业不易的情况下 ， 愿意从事AI嗅觉研发的人才更加匮乏 ， 因此恶性循环 。 由于技术发展较慢、应用场景不多 ， AI嗅觉领域并未受到学界与企业的普遍关注 ， 自然难以诞生独角兽 。 目前较为成熟的人工智能嗅觉领域研究成果 ， 依然主要来源于高等院校和研究机构 。
现今 ， 技术难题逐渐被克服 ， 扩大应用场景与市场容量以增加研究人才与资方投入 ， 成为AI嗅觉技术造就独角兽的必经之路 。 也许 ， AI鼻子可进入厨房 ， 用于监测冰箱食物新鲜度及料理火候；或帮助化妆品、香水气味标准化 ， 在提高产品质量的同时降低管控成本 。 人工智能嗅觉独角兽的诞生 ， 除了依托于行业本身的技术进步 ， 也需通过产品创新 ， 来创造新的AI嗅觉需求 。
结语
不同于人工智能视觉、听觉研究的飞速发展 ， 缓步前行的AI嗅觉研究也走出了自己的路 。 除了AI鼻子们带来的效益 ， 仿生嗅觉算法模型本身的价值也不容小觑 ， 但人工智能嗅觉技术的应用场景还需要研发者们多多发挥想象力 ， AI嗅觉领域的独角兽似乎离我们还有一段距离 。
参考资料:
1.Neuroscience News《AI is Acquiring a Sense of Smell that Can Detect Illnesses in Human Breath》
2.ScienceNews《An AI that mimics how mammals smell recognizes scents better than other AI》
3.Benjamin Sanchez-Lengeling,Jennifer N.Wei,Brian K.Lee,Richard C.Gerkin,Alán Aspuru-Guzik,Alexander B.Wiltschko《Machine Learning for Scent:Learning Generalizable Perceptual Representations of Small Molecules》
4.MiHomes《理解人类大脑工作原理,可以从我们的嗅觉系统开始》
5.Alexander B Wiltschko《让机器辨别气味：利用图神经网络预测分子的嗅觉属性》
6. 中国科学院《2019年人工智能发展白皮书》
7. 胡润研究院《2020胡润全球独角兽排行榜》
8. 毛橘教学puls《当AI能气味编程时 ， 网友：这才是真正的黑客帝国！》
9. 知社学术圈《量子世界的海市蜃楼 ， 和机器算法的嗅觉 ， 哪一个更加魔幻呢？》
10. 前瞻网《这种AI识别新气味更准确还能不断学习 ， 只因抄了哺乳动物的作业？》
11. 创造一下《你可能不知道 ， AI已经有了嗅觉系统……》
12. 浅浅《研究团队开发AI嗅觉能力 ， 通过分析呼吸样本检验疾病》
【AI四小龙排队上市，AI嗅觉为何还没有独角兽？】13. 阿海《海外研究团队归国创业 「慧闻科技」提供AI嗅觉解决方案》
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