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2019爭奪戰 人工智能走向b端

2024-05-12 18:31:24 來源:人民網 作者/編輯: 瀏覽次數:4087 手機訪問 使用手機“掃一掃”以下二維碼,即可分享本文到“朋友圈”中。

ai技術已有60余年的發展歷程,并在近年呈現出爆發式的發展態勢,資本、從業者潮水般涌入?!度祟惡喪贰纷髡哂韧郀枴ず绽踔磷龀龃竽戭A測,在下一個世紀,人工智能等強大技術將改變我們的身體、大腦和意識,因此,我們也許會是最后一代人類。但在一些從業者看來,人工智能仍然處在誕生到泡沫的階段,真正落實到產業并開始大規模應用也就是這幾年的時間,這在業界似乎也是一個共識。

通用人工智能尚未見曙光

1950年,艾倫·麥席森·圖靈發表《計算機器與智能》,其中30%是他對機器思考能力的一個預測,他認為2000年時人類應該制造出可以在5分鐘的問答中騙過30%成年人的人工智能,目前我們已遠遠落后于這個預測。

圖靈還設計了一種“模仿游戲”,即圖靈測試:遠處的人類測試者在一段規定的時間內,根據兩個實體對他提出的各種問題的反應來判斷是人類還是電腦。事實上,到目前為止,還沒有人工智能通過這個測試。在這個測試中,人工智能需要具備像人類一樣思考的能力,這就是我們所說的通用人工智能的核心要素。

過去幾十年中,人工智能經歷了幾次浪潮與寒冬。2016年,alphago贏得與世界圍棋冠軍的比賽,大眾對人工智能的熱情被重新點燃,時至今日,人工智能仍然處在一個火熱的爆發階段。那么,人工智能發展現狀究竟是怎樣的呢?

近年來,人工智能的進展主要集中在專用人工智能領域。涌現了大量例如工業機器人、自主無人機等相對成熟的產品。中國科協原副主席張勤在采訪中提到,當前,“專項”人工智能是人工智能落地的首選。但專用人工智能也存在很大的局限性,由于任務單一、需求明確,很難舉一反三、融會貫通。通用人工智能雖然一直討論和提及,但真正意義上的通用人工智能仍尚未出現。“通用人工智能模型有賴于對生物腦的工作機理的破解,但這個破解目前尚未見到曙光?!睆埱谡f。

通用人工智能還有很長的路要走,思必馳cmo龍夢竹提出,“不同條件下,不同的ai智能硬件對同一句話的理解邏輯完全可能不一樣,所以短時間內語音交互是不可能完全達到通用人工智能的水平。”

ai企業的生意經

為了決勝 ai 時代,從bat到獨角獸,都在向b端市場發展。通過2018年人工智能領域的投資情況不難看出,bat等行業巨頭均在人工智能尤其是tob的領域做了布局。甚至有觀點稱,ai本身就是一個tob生意,是賣給商業的,而不是賣給用戶的。在這個賽道上,人工智能千帆競逐,提供了強大的技術支撐,ai技術也在這個過程中不斷發展,人工智能將以怎樣的姿態重構各行業,取決于開發者們。

以醫療行業為例,ai影像和ai輔診技術在不斷拓展ai醫學的應用場景,幫助醫生提高工作效率,促進精準醫療。騰訊公司表示,未來依托ai輔診引擎和智慧醫院生態,醫療ai的應用場景將更豐富。診前,通過ai導診、ai分診預診等,將提升診前信息收集的精確度和效率,同時,診后ai隨訪等新的應用場景也將助推診室之外的醫患智慧化溝通。

阿里云研究院院長田豐認為,在tob領域,不同產業當中還有大量的ai應用空間有待挖掘,比如農業和工業的細分垂直領域。他舉例到,在種植業領域,通過在每棵果樹之間設置傳感器,可以實時識別天氣情況、生長情況以及土壤狀況等,并通過識別出的數據針對每棵蘋果樹進行精準化的種植除草。

為了讓汽車出行者也更快的享受到技術帶來的便利,傳統汽車也在不斷的接受改造與迭代。商湯科技車載業務負責人嚴威表示,隨著智能車艙的發展,用戶已經可以實現刷臉開門、車載系統-云平臺-手機app之間信息互通、疲勞檢測、分心檢測、通過手勢控制車窗等、視線追蹤、乘客屬性分析等,極大提升了駕駛安全性及人車交互的智能化水平。

黎明將至 to b領域仍面臨挑戰

在人工智能的賦能下,金融、醫療、汽車等行業在過去的一年中都呈現爆發態勢。市場契機已至,下一步要做的就是找到各行業的突破口。c端市場不好做,b端市場也是塊硬骨頭。在迎來時代機遇的同時,人工智能也面臨著一些問題。

人工智能并不一個獨立的技術,而是一種技術群。田豐提出,人工智能在不同的行業里的優勢是有前提條件的,比如說行業的數據積累夠不夠多,或者是這個行業基于技術智能去解決的問題夠不夠多,商業價值夠不夠大,由許多綜合因素來決定。同時,他認為,當前人工智能的軟件與硬件條件也有優化空間?!斑\行效率和算法的訓練速度都是關鍵點。訓練一個算法越快,算法優化和迭代的越快。現在的邊緣智能,實際上就是把算法燒到芯片里面,直接在邊緣上運算,例如在云上做訓練,邊緣做應用?!?/p>

近年來,在新能源、共享出行等社會趨勢的支持下,人工智能與汽車產業相結合,也迸發出無限的發展空間。嚴威表示,在傳統汽車向智能汽車升級的過程中,技術創新同樣面臨巨大的考驗與革命,對傳統汽車廠商來說,既想要跟上產業智能化轉型的浪潮,又受限于互聯網和相關技術儲備不足。因此,把b端廠商的成熟技術及量產經驗和人工智能頭部企業領先的ai技術結合起來,才能實現更為平滑、穩健的產品落地。

來源:人民網

以上是網絡信息轉載,信息真實性自行斟酌。

 
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