李世石大戰阿爾法狗，人機大戰。然后就各種恐慌了，機器人會統治人類，如果你那么想，我只能說你太幼稚。

　　我們來聊聊阿爾法狗，所以他是有強大的運算支持的，貌似后端有1000多個CPU進行大型運算。其實是科學家先將各種強大的算法進行寫入，阿爾法狗的智慧，其實只是多個科學家的智慧。這個也就是現在經常說的深度學習。

　　在OCR識別技術領域，深度學習也是非常重要的。它能讓OCR識別技術更加強大，適應各種文字類型等。能更大的提升整體的識別率。OCR識別技術處理圖像越多，就會變得越來越強大。隨著數據的不短積累，識別能力都被保存下來。

　　其實子啊深度學習領域，最難的不是技術，而且數據的獲得。如果沒有足夠多的數據，就很難讓OCR識別技術變得強大。

　　我覺得未來幾年，隨著云計算的發展，深度學習離我們越來越近。隨著原始數據的積累，用戶量更多的OCR識別技術廠商，在深度學習數據的積累下，識別能會甩開對手幾個檔次。所示未來的時間很難預測。目前想金融、保險、證券等行業使用OCR識別技術產品，多數都是采用使用SDK的方式，這種環境 下某個OCR識別技術廠商想去做深度學習的OCR識別技術是不太時間的，因為很難積累數據。

　　未來的OCR識別技術 API可能都會是免費的，因為利潤點可能不在產品上，而是在流量和大數據分析的價值上。其實目前像百度這種巨無霸也才剛剛開始布局，深度學習也才剛剛起步。但給百度來了不少的幫助。

　　目前深度學習領域的領導者無疑是谷歌，已經領先不少一點半點。我們得承認差距。但我覺得國內的企業并不是不明白其重要性。而是目前的時間還未成熟。

　　但我們已經開始布局深度學習領了。我們相信未來的OCR識別技術技術的識別能力會有非常大的提升，應用的領域也會越來越廣。能識別的種類也會越來越多。

責任編輯：韓希宇