人工智能技術的發展已經從技術實現層面向應用實施層面轉換，情感識別在各行業中的應用場景廣闊，該領域已經吸引包括微軟、谷歌、Facebook、Intel等世界巨頭及其他業內人士的高度關注 。
但礙于實際應用場景的復雜性和專業性，AI技術需要基于應用場景進行優化并配合其他技術形成“解決方案”才能實施，這對企業或機構在AI技術能力和目標應用領域的專業度兩方面都提出了很高要求 。
【場景AI時代來臨情感識別技術已應用于反欺詐領域】10月25日，由國際計算機協會ACM ICMI 2020在荷蘭舉辦的EmotiW2020情感識別大賽經激烈角逐產生算法比賽結果 。思圖場景的AI應用實驗室憑借基于場景應用實踐的創新深度學習神經網絡模型獲得情感識別最高正確率，以約76.85%的準確率榮獲情感識別第一名，在與美國斯坦福大學、舊金山大學、滴滴等頂尖學府和機構的同臺競技中摘得桂冠 。
此次比賽中具備真實場景AI應用經驗的機構優勢明顯，表明了“場景”對AI技術演進的重要性 。據了解，這也是思圖場景第二次獲得EmotiW比賽成績的第一名，這與其在金融AI領域的技術優勢是分不開的 。同時，滴滴憑借“營運車輛場景AI應用”的深厚積累取得駕駛員注視區域預測冠軍也證明了“場景”對于AI技術發展演進的重要性，場景AI時代正加速向我們走來 。
據了解 ， 這一人工智能情感識別技術現已在金融智能營銷和反欺詐場景投入商業應用，通過分析客戶對產品的興趣程度、注意力以及聲音、表情等視覺信息，達成對客戶心理狀態和實際意圖的判斷，進而為市場人員提供營銷建議、為信審人員提供風險提示，真正做到將人工智能視覺技術深度融入銀行、保險及汽車金融業務場景，并產生實際價值 。
EmotiW2020視頻情感識別世界大賽是世界范圍內，視頻情感識別領域最高級別、最具權威性競賽 。先后有微軟、清華、北大、多倫多大學、南卡羅來納大學等百余支世界頂尖研究機構與院校參賽 。參賽隊伍需要通過設計人工智能模型和算法 ， 對視頻或圖像中人物的表情、動作、姿態、所處環境和語音語調等進行綜合識別分析，識別視頻中任務的情感 。（張軍）

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