AI 如何在產業中落地,這場「搖滾」科技大會值得一看
36氪
隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。
人工智慧三起三落,行業普遍認為,這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動,同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示,50%的AI 專利在過去5年內發表,這意味著從2014年-2018年 這五年內,AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020:AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到,中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期,人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心,迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元,帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到,人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合,實現人工智慧的產業化,必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地,人工智慧所面對的真實需求和場景變多了,而需要解決的問題和困難也變多了。
AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到,七類人工智慧核心技術已進入商業化階段,包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”,“+AI”則更多地思考技術能不能做,主要用於對當下固有流程的改造和 優化,是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術,來優化自身業務,提升效率和用戶體驗,降低風險和成本。而“+AI”的進程,對於有產業條件的互聯網企業而言,是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”,解決的是“拍照搜貨”的需求,淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片,尋找淘寶上的相應商品。剛上線時,拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡,每天的調用量就幾百。而如今,它一路升級成一級入口,日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC(世界移動通信大會)上亮相,正式以阿里雲為依託對外輸出前,圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年,載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩,但用戶方便的背後,是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 :AI紅利滲透與爆發》,經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”,包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在,但是走出實驗室的技術,在產業落地的過程中,仍然有許多問題需要解決。
產業和平臺,AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先,賣家、買家上傳的真實圖片,背景複雜、環境多變,還有圖像品質層次不齊的問題;此外電商場景中,圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU,完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰,每天會有超過2億人登陸手淘,淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片,囊括了近1億商品,任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量,而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐,“拍立淘”的發展不會如此迅速,但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例,未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗,這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合,推助產業核心部類向前發展,通常這裡需要滿足三個條件,深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因,AI之于產業的意義絕不局限在優化提升,更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月,杭州城市大腦2.0正式發佈:管轄範圍擴大了28倍,總計420平方公里,相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個,接入了視頻4500路,可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市,降到了第57名。本次雲棲大會中,阿里雲一共推出4大平臺,包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺,據36氪獲悉是和晶片相關,並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺,是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點,一方面,其能力取決於演算法的多樣性和優化程度,相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合;一方面,其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。
雲和生態,AI的有效保證AI天生需要雲的基座,AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面,沒有強大的算力,沒有強大的資料分析能力,不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示,2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛,頭部效應明顯,2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始,阿里雲陸續推出AI產品,包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品,適用於數百個場景。整合上下游產業 ,從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ,也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低,企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立,人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低,同時,人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ,所需的產品和技術也更加專業化。
資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s/mxkLgvbiL4WBSorRjPXsKA?fbclid=IwAR1j4judU7yCI6HhP4Y7VNmtmF_g0LvrbV17USueUEH_n4TDDo9erOGkw6E
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過43萬的網紅Carl Ho卡爾 頻道,也在其Youtube影片中提到,▷ 背景音樂 BGM ◁ "Fluffing a Duck" by Kevin MacLeod 演出者:http://incompetech.com/ ヽ(∀゚ )人(゚∀゚)人( ゚∀)人(∀゚ )人(゚∀゚)人( ゚∀)ノ 登門檻效應 Foot In The Door Effect(得寸進尺效...
登門檻效應實驗 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI 如何在產業中落地,這場「搖滾」科技大會值得一看
36氪
隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。
人工智慧三起三落,行業普遍認為,這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動,同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示,50%的AI 專利在過去5年內發表,這意味著從2014年-2018年 這五年內,AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020:AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到,中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期,人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心,迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元,帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到,人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合,實現人工智慧的產業化,必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地,人工智慧所面對的真實需求和場景變多了,而需要解決的問題和困難也變多了。
AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到,七類人工智慧核心技術已進入商業化階段,包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”,“+AI”則更多地思考技術能不能做,主要用於對當下固有流程的改造和 優化,是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術,來優化自身業務,提升效率和用戶體驗,降低風險和成本。而“+AI”的進程,對於有產業條件的互聯網企業而言,是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”,解決的是“拍照搜貨”的需求,淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片,尋找淘寶上的相應商品。剛上線時,拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡,每天的調用量就幾百。而如今,它一路升級成一級入口,日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC(世界移動通信大會)上亮相,正式以阿里雲為依託對外輸出前,圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年,載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩,但用戶方便的背後,是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 :AI紅利滲透與爆發》,經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”,包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在,但是走出實驗室的技術,在產業落地的過程中,仍然有許多問題需要解決。
產業和平臺,AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先,賣家、買家上傳的真實圖片,背景複雜、環境多變,還有圖像品質層次不齊的問題;此外電商場景中,圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU,完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰,每天會有超過2億人登陸手淘,淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片,囊括了近1億商品,任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量,而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐,“拍立淘”的發展不會如此迅速,但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例,未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗,這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合,推助產業核心部類向前發展,通常這裡需要滿足三個條件,深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因,AI之于產業的意義絕不局限在優化提升,更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月,杭州城市大腦2.0正式發佈:管轄範圍擴大了28倍,總計420平方公里,相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個,接入了視頻4500路,可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市,降到了第57名。本次雲棲大會中,阿里雲一共推出4大平臺,包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺,據36氪獲悉是和晶片相關,並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺,是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點,一方面,其能力取決於演算法的多樣性和優化程度,相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合;一方面,其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。
雲和生態,AI的有效保證AI天生需要雲的基座,AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面,沒有強大的算力,沒有強大的資料分析能力,不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示,2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛,頭部效應明顯,2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始,阿里雲陸續推出AI產品,包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品,適用於數百個場景。整合上下游產業 ,從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ,也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低,企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立,人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低,同時,人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ,所需的產品和技術也更加專業化。
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隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。
人工智慧三起三落,行業普遍認為,這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動,同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示,50%的AI 專利在過去5年內發表,這意味著從2014年-2018年 這五年內,AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟,如何讓人工智慧走出實驗室,深度擁抱產業,最終實現商業化,成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020:AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到,中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期,人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心,迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元,帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到,人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合,實現人工智慧的產業化,必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地,人工智慧所面對的真實需求和場景變多了,而需要解決的問題和困難也變多了。
AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到,七類人工智慧核心技術已進入商業化階段,包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”,“+AI”則更多地思考技術能不能做,主要用於對當下固有流程的改造和 優化,是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術,來優化自身業務,提升效率和用戶體驗,降低風險和成本。而“+AI”的進程,對於有產業條件的互聯網企業而言,是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”,解決的是“拍照搜貨”的需求,淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片,尋找淘寶上的相應商品。剛上線時,拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡,每天的調用量就幾百。而如今,它一路升級成一級入口,日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC(世界移動通信大會)上亮相,正式以阿里雲為依託對外輸出前,圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年,載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩,但用戶方便的背後,是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 :AI紅利滲透與爆發》,經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”,包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在,但是走出實驗室的技術,在產業落地的過程中,仍然有許多問題需要解決。
產業和平臺,AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先,賣家、買家上傳的真實圖片,背景複雜、環境多變,還有圖像品質層次不齊的問題;此外電商場景中,圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU,完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰,每天會有超過2億人登陸手淘,淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片,囊括了近1億商品,任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量,而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐,“拍立淘”的發展不會如此迅速,但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例,未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗,這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合,推助產業核心部類向前發展,通常這裡需要滿足三個條件,深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因,AI之于產業的意義絕不局限在優化提升,更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月,杭州城市大腦2.0正式發佈:管轄範圍擴大了28倍,總計420平方公里,相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個,接入了視頻4500路,可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市,降到了第57名。本次雲棲大會中,阿里雲一共推出4大平臺,包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺,據36氪獲悉是和晶片相關,並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺,是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點,一方面,其能力取決於演算法的多樣性和優化程度,相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合;一方面,其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。
雲和生態,AI的有效保證AI天生需要雲的基座,AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面,沒有強大的算力,沒有強大的資料分析能力,不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示,2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛,頭部效應明顯,2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始,阿里雲陸續推出AI產品,包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品,適用於數百個場景。整合上下游產業 ,從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ,也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低,企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立,人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低,同時,人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ,所需的產品和技術也更加專業化。
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