人工智能加速期:算法為王還是“場景落地”優(yōu)先?
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機(jī)氣林電商有話說:
人臉識(shí)別、語音識(shí)別是人工智能應(yīng)用最為人熟知的兩個(gè)領(lǐng)域。智能音箱、人臉門禁也已經(jīng)走進(jìn)不少人的生活。去年大火的無人貨柜,則用到了“物品識(shí)別”技術(shù)。接下來,人工智能推廣應(yīng)用會(huì)怎么走?靠算法的不斷提升嗎?
??低暩呒?jí)副總裁徐習(xí)明說:“今天的人工智能還是一種弱人工智能?;谏疃葘W(xué)習(xí)的算法精度會(huì)無限逼近100%,但永遠(yuǎn)無法達(dá)到。隨著‘準(zhǔn)確率’提升,最后競爭的更多是場景落地能力?!?/p>
碼隆科技首席科學(xué)家黃偉林也認(rèn)同這個(gè)說法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識(shí)別的公司,無人貨柜是其主要應(yīng)用場景之一。“在物品識(shí)別領(lǐng)域,目前難點(diǎn)在于跟垂直領(lǐng)域內(nèi)企業(yè)的需求不斷磨合,這是一個(gè)長期的過程。一些場景,預(yù)想中覺得好做,但操作起來可能難度很大,或者不是剛需?!?/p>
“現(xiàn)實(shí)購買場景復(fù)雜,商品品類太多,增加了數(shù)據(jù)標(biāo)注以及類別定義的難度?!秉S偉林說,“我們先聚焦于難度小或者剛需的環(huán)節(jié)。比如減少‘貨損’是剛需,我們就在收銀環(huán)節(jié)幫助識(shí)別貨物與條碼能否對(duì)應(yīng);無人零售柜則由于商品品類有限,識(shí)別難度降低。”
黃偉林說:“目前來看,大家更多是想找一個(gè)好的應(yīng)用場景,不斷迭代算法和數(shù)據(jù),教育市場,培養(yǎng)用戶。”
除了人臉識(shí)別、語音識(shí)別等主流外,一些小眾細(xì)分領(lǐng)域也開始出現(xiàn)?!拔覀儼言O(shè)備放到工廠之后,就能根據(jù)設(shè)備發(fā)出的噪聲,判斷設(shè)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(shí)候更換?等等?!贝T橙科技創(chuàng)始人譚熠說。
人工智能還能參與到創(chuàng)意活動(dòng)中來。據(jù)了解,已經(jīng)有音樂人工智能伴奏系統(tǒng)在中國亮相。人工智能通過數(shù)據(jù)分析與學(xué)習(xí),找到相對(duì)固定模板,然后通過套用模板進(jìn)行“創(chuàng)作”和演出。
隨著應(yīng)用場景增多,如何判斷不同領(lǐng)域與人工智能的結(jié)合成熟度?
“有一些指標(biāo),首先是基礎(chǔ)設(shè)施情況,包括算法的成熟度、行業(yè)數(shù)據(jù)完善程度等。”上海臨港國際人工智能研究院最近發(fā)布了《2018年度人工智能產(chǎn)業(yè)格局及創(chuàng)新實(shí)踐研究報(bào)告》,據(jù)其副院長李笙凱介紹:“一些領(lǐng)域如農(nóng)業(yè)、教育,行業(yè)解決方案的個(gè)性化程度比較高,工業(yè)領(lǐng)域則面臨設(shè)備核心數(shù)據(jù)獲取難的問題,醫(yī)療領(lǐng)域也缺乏對(duì)應(yīng)的病因和圖像檢查等數(shù)據(jù),因此較難應(yīng)用人工智能?!?/p>
而金融等領(lǐng)域由于基礎(chǔ)設(shè)施完善,積累了大量的用戶行為數(shù)據(jù)、表現(xiàn)數(shù)據(jù),與人工智能結(jié)合較好?!澳壳皝砜矗瑧?yīng)用最成熟的領(lǐng)域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫(yī)療等?!崩铙蟿P說。
隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無人零售等領(lǐng)域落地生根,細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機(jī)會(huì)的同時(shí),李笙凱也提醒:“由于時(shí)間尚短,各應(yīng)用的市場仍需經(jīng)過長期驗(yàn)證。”
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