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人工智能加速期:"算法為王"還是"場(chǎng)景落地"優(yōu)先 ?

作者: 編輯: 來(lái)源: 發(fā)布日期: 2018.12.11
信息摘要:
碼隆科技首席科學(xué)家黃偉林也認(rèn)同這個(gè)說(shuō)法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識(shí)別的公司,無(wú)人貨柜是其主要應(yīng)用場(chǎng)景之一?!霸谖锲纷R(shí)別領(lǐng)域,目前難點(diǎn)…

人臉識(shí)別、語(yǔ)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(wú)人貨柜,則用到了“物品識(shí)別”技術(shù)。接下來(lái),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(shuō):“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(wú)限逼近100%,但永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到。

隨著‘準(zhǔn)確率’提升,最后競(jìng)爭(zhēng)的更多是場(chǎng)景落地能力。” 

東莞博寧電子科技,成立于2004年,作為中國(guó)較早的點(diǎn)膠設(shè)備制造商之一,憑借對(duì)不同行業(yè)的施膠工藝、工作環(huán)境、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)掌控,為行業(yè)突破了許多行業(yè)壁壘.多年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和精湛的技術(shù)工藝使博寧電子高速點(diǎn)膠機(jī)產(chǎn)品領(lǐng)先同行業(yè)多年,不僅結(jié)構(gòu)獨(dú)具特色,操作簡(jiǎn)便,而且性能卓越,主要表現(xiàn)在點(diǎn)膠速度快、精準(zhǔn),出膠穩(wěn)定,斷膠干凈,不滴漏膠,為客戶實(shí)現(xiàn)了高速度、高精度的電子智能制造方案,大大提高了點(diǎn)膠生產(chǎn)效率和自動(dòng)化生產(chǎn)水平. 

碼隆科技首席科學(xué)家黃偉林也認(rèn)同這個(gè)說(shuō)法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識(shí)別的公司,無(wú)人貨柜是其主要應(yīng)用場(chǎng)景之一?!霸谖锲纷R(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(zhǎng)期的過(guò)程。一些場(chǎng)景,預(yù)想中覺得好做,但操作下來(lái)可能難度很大,或者不是剛需。” “現(xiàn)實(shí)購(gòu)買場(chǎng)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。”黃偉林說(shuō),“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(wú)人零售柜則由于商品品類有限,識(shí)別難度降低?!?黃偉林說(shuō):“目前來(lái)看,大家更多是想找一個(gè)好的應(yīng)用場(chǎng)景,不斷迭代算法和數(shù)據(jù),教育市場(chǎng),培養(yǎng)用戶。

” 除了人臉識(shí)別、語(yǔ)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(rùn)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(shuō)。 人工智能還能參與到創(chuàng)意活動(dòng)中來(lái)。據(jù)了解,已經(jīng)有音樂(lè)人工智能伴奏系統(tǒng)在中國(guó)亮相。人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)分析與學(xué)習(xí),找到相對(duì)固定模板,然后通過(guò)套用模板進(jìn)行“創(chuàng)作”和演出。 隨著應(yīng)用場(chǎng)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(guó)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(zhǎng)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(wèn)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?!?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?lái)看,應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域依次是廣告營(yíng)銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫(yī)療等?!崩铙蟿P說(shuō)。 隨著人工智能在智能安防、智能駕駛、無(wú)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(chǎng)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(chǎng)仍需經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期驗(yàn)證?!?nbsp;

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