据中科院战略咨询院发布的《人工智能前沿研究与产业发展报告2021》显示，国内人工智能产业规模持续扩大，预计到2025年末中国人工智能核心产业规模有望达到4000亿元。但在人工智能欣欣向荣景象下，落地难始终困扰着行业，对于AI企业来说，倚靠算法及单点技术革新难以满足日益错综复杂的细分场景需求，亟需增强提供完整解决方案的能力。
深圳企业亚略特的做法或许可以给行业一些启发，该公司以成熟的、可快速落地的一体化方案切实解决客户问题，以此找到技术的落脚点和价值点。
AI落地难在何处？
AI落地难并非个案，让AI产品触达更多终端场景，已成为人工智能应用阶段急需解决的问题。即使AI的应用效应已在提高效率和解放劳动力上得到证明，但仍在各行业的实际应用中进展缓慢，原因何在？
重软件轻硬件、技术能力单一、无法适配场景、缺乏市场化思维、欠缺规模化布局……诸多因素制约着AI的成功落地。AI想要实现深层次应用需要将硬件、软件、算法结合起来，仅有算法远远不够。此外，算法的价值很大程度上由场景决定，因此算法与场景是相辅相成的关系。
多年来，以场景需求为导向为客户解决实际痛点，亚略特产品和解决方案持续在众多领域落地，为行业提供了AI落地可供参考的解决思路。
让AI为场景服务
在十八年服务客户的过程中，亚略特逐步建立AI落地的正确认知——场景化AI，找到了落地推手——软硬一体化方案。通过场景化AI，亚略特将算法与硬件、环境、场景、商业应用需求结合，提出有针对性、高可行性的一体化解决方案。
在底层技术层面，亚略特指纹等生物识别算法通过中国GA、美国NIST-MINEX III、印度STQC三大行业标准体系认证，基于自研优异算法，亚略特研发了Bione®斑码多模态生物识别安全芯片；在应用端，亚略特推出TrustLink®多模态生物识别比对引擎与身份认证平台，打造用户生物特征集中采集、管理、识别的闭环管控应用系统，为各行业客户提供软件和平台赋能。
（图注：亚略特数字哨兵产品在医院场景落地）
此外，在2013年，亚略特就提前布局了智造工厂来提升一体化解决方案的运行效率，不仅拥有场景通用适配的能力，还具备各类场景需求的定制服务能力。如今，亚略特智造工厂已稳定运转近十年，校园自助服务终端、人脸识别测温一体机、数字哨兵等一系列落地商用化产品均从这里发芽，于市场生根。
因此，亚略特能够提供集软、硬件及技术服务于一体的场景化AI解决方案。该类方案具备功能完善、拓展性强、部署快速、维护简单等优势，不仅能满足通用场景需求，也适合碎片化、长尾化、复杂化应用场景项目。
从技术研发、产品制造再到服务部署，亚略特模式正在不断为AI赋能。
以AI赋能产业
聚焦应用场景、算法和模型、智能设备、数据等技术落地要素，基于软硬一体化的全栈式能力，亚略特场景化AI在食品安全（明厨亮灶）、疫情防控（数字哨兵）、智慧酒店（人证核验终端）等众多领域落地生根。
（图注：酒店部署亚略特人证核验终端）
携手合作伙伴，亚略特提供的“互联网+明厨亮灶”智慧解决方案已在多省市学校食堂落地。该方案由前端监控设备+边缘计算单元TrustBox®+可视化智能管理平台组成，体现了亚略特软硬算供一体化的技术能力。
该方案聚焦食品安全监管场景，配备的硬件TrustBox智能分析盒集成多种视频分析算法，通过对前端设备采集数据的实时分析，可实现厨师晨检异常预警、厨房工作人员违规行为预警、厨房“老鼠”监测预警等多种智慧监管升级。
（图注：亚略特TrustBox）
此外，极强的兼容性让TrustBox支持接入不同厂家摄像头的数据。因此，学校可在原有监控系统中部署TrustBox完成智能升级，方便简单，降本增效。
当下，人工智能正在深刻改变世界，而只有破解“落地难”的发展瓶颈，去虚向实，中国人工智能才能真正服务实体经济。通过场景适应性强、部署方便、成本可控的一体化方案以及定制化服务，亚略特不仅在AI落地上取得卓越成果，同时也为生物识别等AI技术的应用指出了更为明朗的前景。