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人工智能產業商業落地之痛該如何突圍?

時間:2018-06-19

來源:網絡轉載

導語:一場圍繞人工智能如何商業落地的突圍賽已經打響。

【人工智能產業商業落地之痛該如何突圍?】

一場圍繞人工智能如何商業落地的突圍賽已經打響。

近日,2018全球智能+新商業峰會在上海舉行,同時作為世界人工智能大會的重要組成部分,世界人工智能創新大賽在峰會上正式啟動。

峰會現場,億歐公司創始人黃淵普發布《2018中國人工智能商業落地研究報告》稱,過去一年,產業對人工智能期待值很高,各種應用層出不窮,但收獲卻很少。2017年中國AI創業公司獲得的累計融資超過500億元,但2017年中國AI商業落地100強創業公司累計產生的收入卻不足100億元,90%以上的AI企業虧損。

人工智能產業雷聲大、雨點小,AI正遭遇商業落地之痛,是業界人士的共識。

騰訊公司副總裁、AILab負責人姚星認為,目前對于實際應用場景來說,人工智能只是輔助手段,而不是決勝力。比如出行方案規劃,人工智能提高的只是人工效率,巨大的經濟效益源于原行業的潛力,而真正的人工智能產業的產值并不高。一方面是因為應用門檻大幅降低,過去企業探索應用場景時需要深厚的數學統計技術,但隨著人工智能開源軟件的普及,企業只需基于國外研究的工程進行復制。

“人工智能產業缺乏的不是算法,而是如何更好地轉化成工程手段。”卡耐基梅隆大學機器學習系副主任、Petuum創始人兼CEO邢波說,人工智能太高深了,為人所知的有自動駕駛、醫療等應用場景,其實最普通的土木工程領域,也需要人工智能技術的變革,但是這些小的應用場景很少有人關注。

在邢波看來,其實并不需要團隊專門為某個細分的場景定制人工智能算法和系統,完全可以用土木工程的思路,把一套人工智能系統分解成不同模塊,進行標準化,就像螺絲和螺母,可以在不同的工業領域根據需求進行組合,“即插即用”,使它能夠覆蓋不同需求的工業領域。“原始數據在一開始就要考慮應用場景需求,建立機器學習的標準方法庫,在不犧牲算法性能的前提下,將人工智能算法、數據處理模型或是系統框架進行高度模塊化設計,分步實現各個功能,使它可以支持不同的應用需求。”如Petuum即將推出的AI醫療系統,可以模塊化成醫療圖像的識別和解讀、病例解讀、藥物推薦等,和醫生的工作流程相匹配,醫生就可以通過組合的方式各取所需。

“用土木工程的視角來看待人工智能產業,它的實驗方法應該符合工業標準,可以被重復理解和使用,而不是把它當成藝術品一樣觀賞,更不能閉門造車。”邢波說,人工智能,行業落地無處不在。

本次世界人工智能創新大賽由國家相關部委和上海市人民政府共同主辦,市經信委、市經濟和信息化發展研究中心等承辦。大賽共設“人機交互、無人駕駛、醫療創新和智能機器人”四條主題賽道。

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