机器理解能力将超过人类？( 十 )_想想这样一个画面：在剧院的舞台上

未来的场景之中，更多的情况是，终端设备首先具备各项传感器，能够多维度的收集信息和数据，同时芯片的植入，又能让这类设备具有如图像识别、语音识别、语义理解等人工智能能力，而云端则是更强大和更准确的技术支持。一方面，如果所有终端的处理，都由云完成，云的压力过大，另一方面终端设备必须具备复合的能力，才能让机器更好的理解人类意图。这也印证了，杨志明始终坚持的方向，语义理解一定是多模态的。

同时，产业互联网的发展，也为人工智能应用的落地，提供了良好的环境，产业互联网实现的是，不同行业之中的互联网等技术的落地以及场景闭环，这和人工智能所在做的突破是一样的。

杨志明此前提到，AI语义理解里面的关键点，实现AI的落地场景的四个闭环，包括，业务闭环、数据闭环、模型闭环和产品闭环。目前深思考在智能车联、医疗健康、智能家居、智能手机等方向，均有头部客户实现成功的商业落地。

“随着5G和物联网的发展、产业互联网的发展，我们将深耕端和中央智能，成为万物互联里面的语义理解的大脑。”杨志明在采访中提到。