“人工智能相对稳妥的落地点为制造业”

要实现对视频数据高速处理，对算法与硬件都有着很高的要求。其中，硬件的成本因难以忽视而更为重要。算法方面，司马大大团队采用压缩感知技术、深度学习技术，从2015年至今持续在迭代与优化软硬件产品，目前可将AI应用成本降低至传统方案的1/30，足以在生产线上大规模使用。

现在，司马大大已为海量视频资源的采集、存储、分析和数据结构化提供了一套完整的软硬件相结合的解决方案，建立了以Smart Data为核心的产品系列，在安防、新零售、制造业等大数据应用的**阵地具有广泛应用。

在马兆远看来，在目前工业4.0时代，人工智能相对稳妥的落地点在于制造业。他*近在与牛津大学合作推进一个名为“AI NOT”的新项目，意图找出人工智能所无法完成的事项。马兆远谈到，人类有着无限定义的可能性，生活环境亦为无限定义，但机器不同，至今为止未突破图灵结构，只能实现有限算法。使用有限算法去预测无限世界，本身就存在问题。这也是他为何认为，人工智能适合应用在制造业这样的**可控环境中而非银行中的人脸识别业务，后者显然并不可控。

谈起之前的多年的实验物理研究对这次创业的影响，马兆远淡淡地说，“胡适当年讲过一句话，叫功不唐捐，你当年的任何一个努力，在你今天做的事情里边可能都多少都有用”。马兆远接受了从北大到牛津的一系列科学训练，却受胡适与李敖影响颇深，“日拱一卒”，“一寸有一寸的欢喜”都是他放在心上的语录，“每天都有一点点进展，然后10年后或者20年后，你会发现你已经走了很远了”。