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人工智能加速期:“算法為王”還是“場景落地”優先 ?

2018-12-12 10:30| 發布者: 電力信息化網| 查看: 268| 評論: 0|來自: 新華社

摘要: 隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根,細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。


人臉識別、語音識別是人工智能應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨柜,則用到了“物品識別”技術。接下來,人工智能推廣應用會怎么走?靠算法的不斷提升嗎?

海康威視高級副總裁徐習明說:“今天的人工智能還是一種弱人工智能。基于深度學習的算法精度會無限逼近100%,但永遠無法達到。隨著‘準確率’提升,最后競爭的更多是場景落地能力。”

碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識別的公司,無人貨柜是其主要應用場景之一。“在物品識別領域,目前難點在于跟垂直領域內企業的需求不斷磨合,這是一個長期的過程。一些場景,預想中覺得好做,但操作起來可能難度很大,或者不是剛需。”

“現實購買場景復雜,商品品類太多,增加了數據標注以及類別定義的難度。”黃偉林說,“我們先聚焦于難度小或者剛需的環節。比如減少‘貨損’是剛需,我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應;無人零售柜則由于商品品類有限,識別難度降低。”

黃偉林說:“目前來看,大家更多是想找一個好的應用場景,不斷迭代算法和數據,教育市場,培養用戶。”

除了人臉識別、語音識別等主流外,一些小眾細分領域也開始出現。“我們把設備放到工廠之后,就能根據設備發出的噪聲,判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油?車床刀具磨損程度如何,什么時候更換?等等。”碩橙科技創始人譚熠說。

人工智能還能參與到創意活動中來。據了解,已經有音樂人工智能伴奏系統在中國亮相。人工智能通過數據分析與學習,找到相對固定模板,然后通過套用模板進行“創作”和演出。

隨著應用場景增多,如何判斷不同領域與人工智能的結合成熟度?

“有一些指標,首先是基礎設施情況,包括算法的成熟度、行業數據完善程度等。”上海臨港國際人工智能研究院最近發布了《2018年度人工智能產業格局及創新實踐研究報告》,據其副院長李笙凱介紹:“一些領域如農業、教育,行業解決方案的個性化程度比較高,工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題,醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據,因此較難應用人工智能。”

而金融等領域由于基礎設施完善,積累了大量的用戶行為數據、表現數據,與人工智能結合較好。“目前來看,應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。”李笙凱說。

隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根,細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時,李笙凱也提醒:“由于時間尚短,各應用的市場仍需經過長期驗證。”

投稿聯系人:黃主任 13701278405/010-83520967

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