人工智能应用挑战仍存 落地还需“五步走”,热点题材,股票新闻,概念股,主力资金流入

人工智能应用挑战仍存 落地还需“五步走”
2018-12-06

  由于人工智能可以为传统行业带来巨大变革,因此越来越多的行业开始与人工智能技术相结合,然而,人工智能技术目前在行业中的应用还存有诸多挑战,落地需要步步为营。

  伴随着互联网、大数据、云计算等信息技术的高速发展,人工智能进入爆发式增长期。“人工智能这两年非常火,发展也很快,去年业内谈论的焦点还在技术本身,今年就成了‘赋能和落地’。”在近日举行的2018.爱分析.中国人工智能高峰论坛上,云从科技联合创始人、副总裁温浩如此表示。

  日前由中国信通院与知名信息技术研究和分析机构Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示,我国人工智能企业数量居全球第二,专利申请数全球最高。爱分析发布的《中国人工智能行业报告》认为,目前人工智能在技术上正从感知智能向认知智能迈进;预计2020年中国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。

  人工智能正在渗入各行各业

  从2016年开始,人工智能广泛出现在大众视野中,尤其是在零售垂直领域里,京东、阿里等巨头在业务过程中运用了大量的人工智能技术。

  云拿科技创始人、CEO冯杰夫表示,在营销中,AI可以让商品跟顾客之间的渠道变得更顺畅,以此达到更高的销量。在巨头引领下,零售领域公司投入人工智能的资金也会越来越多。有机构统计,零售商在2022年预计将投入50亿美元在AI相关费用上,由此将带动零售商销售额增长50-60%。其中在个性化及推荐、商品搜索、人机交互、支付服务、物流配送等零售环节中,AI都会发挥较大作用。

  除了零售领域,人工智能还进入到了金融、安防等领域。业内人士表示,各行各业在今后的发展中都会逐渐渗入人工智能技术。

  例如,三角兽创始人、CTO亓超认为,人工智能当中的自然语言处理技术,将在智能客服、智能IoT以及智能手机领域得到很好的应用。科大讯飞(002230)大数据研究院执行院长谭昶表示,社会发展中的不平衡和不充分两方面问题是人工智能服务智慧城市的切入点。人工智能+人类智慧可以更好地建设智慧城市,人类可以用人工智能来处理繁杂的重复性工作,用人类智慧来提出创造性设计,助力社会发展智慧化。

  数据成应用难点

  在温浩看来,人工智能其实是一个非常有生产力的,并且充满变革和新鲜感的事物。但是,传统行业与AI技术,两者如何擦出火花?人才稀缺、数据安全与隐私等问题都会对人工智能实际落地推广产生很大挑战。

  在业内人士看来,软硬结合、多技术融合将会是未来人工智能技术的发展趋势,但在落地行业的过程中,专业知识会成为门槛之一。在应用层面,影响AI在行业中渗透率的因素包括数据基础、场景理解难度以及是否可以帮助企业提升效益等。

  “人工智能等技术在落地行业时必须为企业带来真实的价值。”百分点COO刘钰表示,需要从实际业务出发,来定义数据、落地环节以及产品。

  《报告》认为,AI在商业落地时,首先,其对业务流程的改造程度越高,价值度越大。商业落地上,人工智能将分为自动化、智能化和创新化三大阶段。其中在创新化阶段,AI将重塑整个业务模式和业务流程。

  其次,大数据和AI的结合,才能解决应用问题。例如,在安防领域,单靠人脸识别有时候很难解决问题,因为人脸会有遮挡。这时候,除了人脸识别技术,还要同时识别衣服等物体,再通过大数据分析将这些元素整合到一起,方能解决最终问题。

  因此,《报告》认为,在AI落地过程中,数据的采集和标注将成为难点,同时,如何将技术与合适的场景进行结合也是一项巨大挑战。

  落地还需“五步走”

  目前,人工智能应用逐渐从感知层向认知层发展,但业内人士认为,现阶段人工智能在决策认知层还是以辅助为主,底层的算法技术和数据并没有实现突破性进展来代替人类实现决策认知。

  不过,未来随着底层技术的不断成熟,人工智能会逐渐渗入到更多领域,发挥更大价值,前景巨大。

  《报告》预计,2020年中国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。其中,智能安防、智能家居、服务机器人、无人机、语音交互、智能驾驶、医疗影像等在整个人工智能行业中占比相对较高。

  温浩认为,人工智能在行业中落地可以分为学术研究、行业验证、商业落地、行业平台以及智能生态五个步骤。

  在他看来,在学术研究阶段,企业要保证技术是领先的。然后,才能将技术落地到行业里面去验证。如果一项技术应用到在实际场景中,效果大打折扣,那说明该项技术是不能实际落地的。

  在实际场景中得到验证之后,是否可以推出行业标准化的产品和标准化的解决方案也是非常重要的。“因为有无标准化产品决定能否进行复制,迅速扩大规模。”温浩表示。

  在有了好的行业产品、行业解决方案之后,还要引领行业的智能化升级。温浩认为,通过人工智能行业性平台,可以定义新的应用场景。比如在机场中除了安检中应用人工智能技术之外,利用人脸数据还可以做智慧航险,并且每个办了安检手续的乘客可以马上知道乘机航班信息、登机口信息、目的城市信息等,这就需要通过搭建一个行业性平台来实现。

  最后,便是构建人工智能产业生态。“一个行业的发展仅靠一家企业是不行的。通过行业平台可以引进更多上下游厂商和合作伙伴的技术,构建更完整的解决方案,这才是一个好的落地方向。”温浩说。(记者崔彩凤)

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