雷军和余承东，不学马斯克了
06-17
你注意到了吗？以下场景越来越多地出现在电影镜头中： 镜头一：刷脸。
当进入保密要求较高的场所或进行网上支付时，摄像头对准人脸，上下滑动即可立即自动识别人员身份。
镜头二：刷数据。
未来的人类将能够通过神奇的机器扫描一组数据得出一定的结论。
镜头3：刷物体。
将手机或智能眼镜对准非人类物体并滑动，生物类型、物理成分、弱点等就会快速弹出。
生物识别技术正在全面侵入我们的现实生活。
这三个镜头实际上有一个共同点：生物识别技术。
不要以为这些只是幻想或淫秽。
它们反映了人类在科技飞速发展的今天对未来的深刻焦虑、敬畏和好奇。
在严格看来，生物识别技术是人工智能的一个子集。
它正无情地“入侵”我们的生活，让未来像电影一样炫酷。
现在已经实现了刷脸支付，比如支付宝。
刷物体是物联网的一部分，也处于探索和前进的过程中，比如百度的“筷子搜索”。
刷数据的应用目前更有可能首先爆发的是在线教育行业。
刷数据的市场如此想象力丰富，自然有不止一种在线教育产品虎视眈眈：国外的Myscript、Photomath，国内的学霸君、作业帮、猿题库、阿凡提、学宝……·虽然这些的产品形态产品似乎还停留在刷数据的雏形，刷数据与人工智能并没有直接的联系；当全球首款手写公式照片计算器Afanti-X推出时，它将让我们真正找到人工智能在数据处理方面未来发展的一些线索。
在众多刷数据的APP中，Afanti是唯一真正意义上刷数据的技术代表产品：它首次真实地展示了机器模拟人脑进行深度学习的思维过程。
它是世界上最受欢迎的。
先突破，刷“手写”数据。
目前市面上流行的“手写”产品的技术原理是基于深度学习CNN的OCR光学识别，背后有大数据和云计算。
通过底层命令层面的优化以及CNN内容分页的CNN模型优化，Afanti-X在刷打印的数学数据，甚至包括刷手写的公式数据时，计算速度可以达到每个字符10毫秒。
“手写”识别是刷数据“入门级”APP的核心场景 Afanti-X是K12在线问答应用Afanti今年5月推出的新应用。
支持基本的数学运算，甚至手写公式识别；可完成一变量一次方程、一变量二次方程、二变量一次方程组等机器辨识，并在1秒左右提供模拟人脑思维过程的解析过程和答案。
为什么我认为“手写”是在线教育的核心场景？除了课本上的印刷题外，老师还会有板书手写、作业本上手写、试卷上手写等。
事实上，“手写”是学生最常见的出题形式，而手写识别是在线教育的“问答解决方案”。
“混乱”的高频核心场景也是一个真正牛逼的技术，可以建立一个行业作为“入门级”产品。
“我们正在尝试引入人工智能技术，让‘图搜’产品摆脱同类产品对题库的传统依赖，从‘图搜’1.0时代迈向图解2.0时代。
”阿凡提创始人陈立江认为。
刷数据APP之间的竞争已经升级：从比较功能到迫使全球技术领先。
这也意味着以“搜体”为代表的刷数据APP将真正超越产品层面的功能竞争，进入行业层面的技术驱动竞争。
阶段。
不过，数据类应用领域强者众多，BAT也纷纷进入这片沃土处女地。
资本的跟风加剧了该行业的泡沫，加剧了不同细分市场的市场分化和产品洗牌。
今年3月底，Yuantikku宣布获得1万美元D轮融资，估值达到惊人的3.6亿美元。
后来者阿凡蒂于今年7月推出了旗舰产品“阿凡蒂”，并于年底前完成了1万元天使轮和1000万元A轮融资。
“拍照解决问题”其实只是这种刷数据APP技术的应用方向之一。
未来，在线教育可能会沿着深度学习领域进行深入探索。
我认为“刷数据”的长远目标应该是“拍即解决”，大数据分析；并且应用领域要迅速扩展到更多行业，而不仅仅是解决问题。
这才是入口的真正意义。
结束语 在波澜壮阔的互联网发展史上，需求始终驱动着技术应用的进步，无一例外。
当然，需求理解不正确、解决方案不好、体验不愉快甚至阶段太超前，即使技术路线正确也不一定能够爆发。
这些都是在线教育技术驱动的创新之路上需要思考和解决的问题。
虽然像我这样的成年人不再需要解决问题，但我仍然痴迷于“拍照解决问题”的智能应用。
用户的全部需求都在那里，“入门”级别的商业价值也很大。
无论谁是最后的赢家，这种技术驱动未来学习的极客精神，一定会推动技术创新和教育的发展。
我为这些疯狂改变世界的极客们喝彩。
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