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        2016年熱點盤點
        ——人工智能篇 在多領(lǐng)域深度應(yīng)用中尋求突破

        2017-03-08 09:30:36
        互聯(lián)網(wǎng)天地 2017年1期
        關(guān)鍵詞:領(lǐng)域機(jī)器人人工智能

        □ 文 劉 贊

        2016年熱點盤點
        ——人工智能篇 在多領(lǐng)域深度應(yīng)用中尋求突破

        □ 文 劉 贊

        2015年冬天,人工智能以極其迅猛的勢頭撲面而來。2016年春天,李世石和AlphaGo的人機(jī)大戰(zhàn)更將人工智能推上萬眾矚目、無其他熱點能及的位置。如今換了名字的master又已經(jīng)連續(xù)戰(zhàn)勝頂尖高手,獲勝60場,這是人們最熟悉的人工智能應(yīng)用場景。人工智能最早被暢想出來是希望機(jī)器能通過學(xué)習(xí)掌握人類的知識,從而替代人類完成部分工作,顯然不止于下棋這一件事。由于人類是一個有感知、有思考、有創(chuàng)造、有決策、有反饋及操作能力的系統(tǒng),人工智能也需要逐步去實現(xiàn),最終能否成為一個與人類能力相近的系統(tǒng),還有待科學(xué)家們持續(xù)的創(chuàng)造和突破。

        人工智能目前仍處在模擬智能階段,機(jī)器通過學(xué)習(xí)模仿人類,還不能進(jìn)行語義理解、決策和創(chuàng)造性發(fā)揮。當(dāng)下應(yīng)用的人工智能無論是行為主義(以機(jī)器人為代表)、連接主義(以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用為代表),還是符號主義(以專家系統(tǒng)為代表)流派,衡量標(biāo)準(zhǔn)都是機(jī)器的“表示、推理和學(xué)習(xí)”能力,目前占上峰(主流)的連接主義還較難解決演繹推理和認(rèn)知學(xué)習(xí)的高階需求。在此條件下,異化大腦(多層、大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng))的運(yùn)算基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法和計算能力。在認(rèn)知智能的算法突破之前,人工智能+任何行業(yè)的應(yīng)用都需要感知、通信連接和處理控制的過程。這個過程中,感知和處理控制都需要硬件載體。因此,2016年人工智能的整體應(yīng)用重點之一是基礎(chǔ)平臺建設(shè),包括協(xié)議、專屬芯片、底層計算資源和數(shù)據(jù)資源的建設(shè),以及數(shù)據(jù)的消費(fèi)(場景和交互模式)和處理方式拓展。以谷歌、Facebook、微軟、高通、百度、阿里為代表的國內(nèi)外科技巨頭的布局均在以上相關(guān)領(lǐng)域。

        由此可以推斷,人工智能的發(fā)展無論從數(shù)據(jù)積累、技術(shù)突破、基礎(chǔ)搭建還是應(yīng)用探索都不是一個短周期的過程,想象中的顛覆式變革需要逐步實現(xiàn)。人工智能同樣是人類理性應(yīng)用工具和技術(shù)等先進(jìn)手段追求利潤最大化和效率的探索之一,其發(fā)展必然受政府、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)等共同推動。人工智能與傳統(tǒng)領(lǐng)域的結(jié)合也會越來越緊密。不一定是人工智能+,更多是傳統(tǒng)領(lǐng)域+人工智能,因此很難去評估人工智能市場的規(guī)模有多大,除了提供人工智能解決方案的企業(yè),更難清晰界定人工智能企業(yè)的范圍。

        金融+人工智能:用生物特征識別身份,探索智能投顧模式

        金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用普通人能夠感受到的是身份識別和驗證,以及創(chuàng)新金融產(chǎn)品開發(fā)和量化投資。人工智能+金融具體實際應(yīng)用如下:

        身份識別和驗證:(1)機(jī)器替代人工開戶;(2)交易過程身份驗證。

        創(chuàng)新金融產(chǎn)品開發(fā):(1)基于數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品設(shè)計;(2)金融衍生產(chǎn)品設(shè)計。

        量化投資:(1)豐富維度,提升分析精度;(2)根據(jù)市場變化,改變相關(guān)影響因子,調(diào)整投資策略。

        其中身份識別和驗證應(yīng)用范圍最廣,收益也最直接、清晰。

        2016年中國智能投顧已有招商銀行等銀行機(jī)構(gòu)、宜信投米RA等財富管理公司、京東智投等互聯(lián)網(wǎng)金融公司以及創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊推出產(chǎn)品和服務(wù),而以美國的Betterment 、Wealthfront為行業(yè)標(biāo)桿,基本提及智能投顧就會提到這兩家公司。智能投顧之所以被關(guān)注,首先解決提高人均產(chǎn)出的問題,以有限的理財師為更多人提供投顧服務(wù)。目前,個性化的機(jī)器投資顧問服務(wù)還處于嘗試階段,作為個性化分析的基礎(chǔ),需要用戶行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、投資數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)還較為分裂,且難以獲取并打通,因此,機(jī)器尚無法通過數(shù)據(jù)方式全面分析用戶的偏好以及關(guān)聯(lián)同偏好和資產(chǎn)基礎(chǔ)的用戶進(jìn)行組合投資。主流智能投顧產(chǎn)品仍以問卷測試,結(jié)合過往投資情況以及年齡、性別、職業(yè)評估等方式分析客戶投資偏好。

        其次,已往的投顧服務(wù)主要服務(wù)于高凈值人群,目前國內(nèi)可投600萬以上的高凈值人群大概有30萬,這兩年能保持在10%左右的增長。高凈值人群的資產(chǎn)保值增值已經(jīng)呈現(xiàn)配置全球化及多元產(chǎn)品組合的趨勢。目前國內(nèi)的QDII和ETF產(chǎn)品相對較少,有些公司會借助智能投顧的方式實現(xiàn)全球財富配置。對于普通人來說也有機(jī)會去接觸資管服務(wù)。

        最后,國內(nèi)智能投顧發(fā)展面臨最大的問題是定性和監(jiān)管政策還未出臺。按照理想化的智能投顧包括從客戶分析到資產(chǎn)配置、投資組合選擇、交易執(zhí)行,組合再選擇、稅負(fù)管理和組合分析,而國內(nèi)已有的顧問和資管服務(wù)涉及不同監(jiān)管牌照,需同時擁有兩塊牌照或券商牌照(已暫停發(fā)放)才能開展業(yè)務(wù)。盡管智能投顧信息透明化和費(fèi)率低,大概是投顧服務(wù)費(fèi)率的1/4,但是受數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、監(jiān)管政策等的影響,很有可能會成為資管銷售的升級渠道,未來5年還不能以機(jī)器替代人類完成投顧服務(wù),實現(xiàn)真正意義上的個性化金融服務(wù)。

        工業(yè)+人工智能:機(jī)器人市場繼續(xù)擴(kuò)張,智能制造為新熱點

        工業(yè)發(fā)展歷經(jīng)手工業(yè)(手工生產(chǎn))、機(jī)器大工業(yè)(機(jī)械制造)、現(xiàn)代工業(yè)(半自動化、自動化生產(chǎn)),正向新工業(yè)(信息化、智能化)發(fā)展。工業(yè)和人工智能的結(jié)合呈現(xiàn)先直接替代人工(機(jī)器人)后基于信息化實現(xiàn)全面智能化的特點。機(jī)器人的發(fā)展領(lǐng)先了一步,自上世紀(jì)90年代進(jìn)入發(fā)展期,2010年已進(jìn)入智能化時期,2012年全球工業(yè)機(jī)器人(本體加集成)的市場容量為1600億元,預(yù)計到2017年將達(dá)到2700億。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)和發(fā)展是工業(yè)發(fā)展和提升效率的另一路徑,隨著信息化和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,兩條路徑開始結(jié)合發(fā)展,而工業(yè)機(jī)器人向智能化發(fā)展比工業(yè)信息化向智能化發(fā)展提早了至少10年以上。

        國際機(jī)器人聯(lián)合會(IFR)2016年2月發(fā)布的《2015年全球工業(yè)機(jī)器人統(tǒng)計報告》顯示,2014年工業(yè)機(jī)器人70%的銷售總量分布在五個主要市場:中國、日本、美國、韓國、德國,其中,中國的購買量比2013年增長了56%,是其他四國每國購買量的一倍。中國目前是工業(yè)機(jī)器人的消費(fèi)大國,但近90%非自產(chǎn)。國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人已進(jìn)入發(fā)展期和創(chuàng)新活躍期,預(yù)計2018年開始進(jìn)入成熟階段,可能在已有工業(yè)機(jī)器人本體制造、系統(tǒng)集成及行業(yè)應(yīng)用(解決方案)等范疇產(chǎn)生大型企業(yè)。

        工業(yè)機(jī)器人未來將成為智能制造的一部分,技術(shù)融合發(fā)展是必然趨勢。智能制造的核心關(guān)鍵詞是自動化、連接和智能控制,核心要實現(xiàn)的是整合資源、降低成本和提高效率。智能制造和工業(yè)4.0是工業(yè)發(fā)展的下一個方向,所有工業(yè)大國都在自上而下和自下而上的推動。智能制造是一個完整的系統(tǒng),因此面臨眾多挑戰(zhàn)?,F(xiàn)階段還是政府倡導(dǎo)、企業(yè)嘗試。未來,政府、企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)、專家等大力投入共同推進(jìn)智能制造和工業(yè)4.0的發(fā)展,這一探索將持續(xù)20-30年。工業(yè)將領(lǐng)先農(nóng)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)最先完成智能化過程,工業(yè)+人工智能也是近30年商業(yè)機(jī)會最多,所需資本、人力投入最多的領(lǐng)域。

        具體到汽車領(lǐng)域。2016年,多巨頭進(jìn)入無人駕駛領(lǐng)域。2016年也發(fā)生了第1例無人駕駛事故致死事件。

        2016年1月谷歌宣布在谷歌汽車上路14個月后經(jīng)歷了272樁意外事故,從測試剛開始的第一個季度中平均每785英里(約合1263千米)發(fā)生一次,減少到了14個月后的每5318英里(約合8558千米)才發(fā)生一次。但是5月特斯拉出現(xiàn)了事故,環(huán)境識別和即時決策同時出錯。

        另一方面,無人駕駛是烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會的重頭戲。BAT均為無人駕駛進(jìn)行戰(zhàn)略布局。百度的“無人駕駛汽車”項目,從發(fā)布智能互聯(lián)車載產(chǎn)品“CarNet”中僅提供API及部分軟件支持,到百度無人駕駛汽車首次測試完成,百度計劃在未來5年內(nèi)將“百度無人駕駛汽車”量產(chǎn);騰訊從“i車生活平臺”開始宣告進(jìn)軍車聯(lián)網(wǎng)并開始布局,一方面入股國內(nèi)最大數(shù)字地圖公司四維圖新,另一方面與富士康、和諧汽車形成戰(zhàn)略合作;阿里選擇與上汽集團(tuán)合作布局,合資設(shè)立10億元互聯(lián)網(wǎng)汽車基金,推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)汽車開發(fā)和運(yùn)營平臺建設(shè),未來將形成開放式的資本平臺;豐田、大眾等老牌汽車企業(yè)也在此領(lǐng)域投入。

        目前,無人駕駛?cè)允馨踩{駛系統(tǒng)成本較高、自產(chǎn)海量數(shù)據(jù)的本地處理和傳輸、環(huán)境識別精度和即時決策準(zhǔn)確度等的制約。但無人駕駛?cè)砸运淼男碌漠a(chǎn)品形態(tài)和服務(wù)形態(tài)繼續(xù)倍受關(guān)注。下一階段,無人駕駛的商業(yè)機(jī)會和目標(biāo)包括:高敏傳感器和高性能芯片、車聯(lián)網(wǎng)綜合預(yù)算平臺、各類高級輔助駕駛系統(tǒng)和車內(nèi)服務(wù)。

        當(dāng)駕駛自動化,汽車就變成了行走的娛樂或辦公空間,它所能連接的是吃、購物、本地服務(wù)、其他交通方式等所有日常行為,還是必不可少的重要數(shù)據(jù)入口,也難怪會成為眾巨頭的必爭之地。

        醫(yī)療:信息化基礎(chǔ)快速建設(shè),專家系統(tǒng)探索應(yīng)用

        曾經(jīng)有人說,如果說金融是“互聯(lián)網(wǎng)+”的最后一個陣地,那么醫(yī)療永遠(yuǎn)不可能互聯(lián)網(wǎng)化。這么絕對的說法來自“任何形式的線上服務(wù)都無法取代線下醫(yī)療核心服務(wù)”這樣的共識?;ヂ?lián)網(wǎng)化發(fā)展基本是從醫(yī)療周邊服務(wù)努力向核心切入,仍然做的是資源和渠道的生意。先不說其他限制條件,醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)化、智能化的發(fā)展需基于信息化的基礎(chǔ)。中國雖然已從信息化基礎(chǔ)建設(shè)快速追上,比如已經(jīng)建成統(tǒng)一信息編碼體系,其中ICD10使用占比83.6%是最高的,影像傳輸?shù)奈募?biāo)準(zhǔn)只有60%,后面的ICD9占50%以下,但數(shù)據(jù)打通仍只實現(xiàn)了3%。

        在這樣的基礎(chǔ)條件下,人工智能+醫(yī)療的發(fā)展主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)療機(jī)器人、智能診斷和個人智能健康管理四個方面。

        精準(zhǔn)醫(yī)療的基礎(chǔ)層基因測序已基本完成,但是上游基本是外資壟斷,前三大企業(yè)占據(jù)全球97%的份額,中游測序服務(wù)商需要向上采購設(shè)備、耗材,從下游醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)導(dǎo)入樣本,服務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重,只能靠跑馬圈地去擴(kuò)大規(guī)模。下游主要服務(wù)集中在生育健康服務(wù)、新藥研發(fā)和復(fù)雜疾病檢測領(lǐng)域。

        現(xiàn)代醫(yī)學(xué)則越來越依賴于數(shù)據(jù)的采集和判斷,借助大數(shù)據(jù)來減少誤診率。智能診斷一方面是同類案例精準(zhǔn)快速調(diào)研輔助診斷以及各種影像檢測結(jié)果的識別;另一方面將病人的圖像結(jié)果翻譯成診斷信息,預(yù)期速度是人類的30倍,準(zhǔn)確率高達(dá)99%。

        另外,據(jù) BCG波士頓咨詢測算,截至2016 年1月,全球醫(yī)療機(jī)器人行業(yè)每年營收達(dá)到74.7 億美元,預(yù)計未來5年年復(fù)合增長率能穩(wěn)定在15.4%,至2020年,全球醫(yī)療機(jī)器人規(guī)模有望達(dá)到114億美金(約為全球服務(wù)機(jī)器人市場的6%)。其中,手術(shù)機(jī)器人占60%左右市場份額。全球外科手術(shù)芬達(dá)機(jī)器人有3266臺,內(nèi)地有29臺。

        醫(yī)療+人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)信息化數(shù)據(jù)化發(fā)展與局部智能應(yīng)用同時推進(jìn)的特點,醫(yī)療+人工智能的突破不僅是減少誤診率(提升效率),更是醫(yī)療服務(wù)模式的深度變革和突破。

        在2016年9月的安博會上,所有企業(yè)展示的安防系統(tǒng)已普遍應(yīng)用人臉識別技術(shù),從前端的識別設(shè)備到后臺系統(tǒng),從智能攝像頭到與安檢設(shè)備結(jié)合。而教育領(lǐng)域已有創(chuàng)業(yè)企業(yè)在探討應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能算法實現(xiàn)個性化教育。雖然實現(xiàn)還需要一定周期,各傳統(tǒng)領(lǐng)域+人工智能的探索卻已普遍推進(jìn),尤其是已實現(xiàn)信息化的企業(yè)。

        創(chuàng)新應(yīng)用+人工智能:交互方式的變革

        2016年投向人工智能創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域的投資人預(yù)期人工智能可以改變?nèi)藗兊慕换シ绞?,從而帶來新的商業(yè)機(jī)會。主要代表為虛擬現(xiàn)實和BOT(Chatbot),這兩個領(lǐng)域也是2016年人工智能最吸睛的領(lǐng)域。相對來說BOT技術(shù)更成熟,虛擬現(xiàn)實仍需嫁接發(fā)展。

        虛擬現(xiàn)實:熱點中的熱點,技術(shù)不足制約發(fā)展

        2016年VR/AR幾乎可以說火遍大街小巷,相比2015年僅是VR設(shè)備銷量就有500%的增長率。根據(jù)友盟+U-App應(yīng)用統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,截至2016年Q2,VR類應(yīng)用季度活躍用戶總體規(guī)模已達(dá)到587萬。由于體驗感仍處于較低水平,VR類APP平均次周留存為22.7%。

        目前,VR行業(yè)整體發(fā)展仍處于早期階段。硬件規(guī)格價格從幾元到萬元差距較大,90%的用戶購買的是200元以下的產(chǎn)品,普遍以獵奇的心態(tài)參與體驗。內(nèi)容制作成本較高,對于錄制設(shè)備和錄制平臺要求都極高,需要制作以第一人稱看360度無死角完整覆蓋的全范圍影像,單價5萬美金以上的全景攝像機(jī)或多臺Gopro同步才能完成拍攝。另外,視頻的精細(xì)制作及對畫面剪輯和拼接的技術(shù)要求也很高。2016年,VR內(nèi)容制作相對匱乏,根據(jù)IDC&京東發(fā)布報告顯示,55%為游戲內(nèi)容制作,40%為影視內(nèi)容制作,主要分布在泛娛樂領(lǐng)域,絕大多數(shù)VR設(shè)備應(yīng)用以視頻內(nèi)容聚合為主。

        由于內(nèi)容的不足,偽全景的視頻內(nèi)容+低分辨率的設(shè)備+已有數(shù)據(jù)傳輸效率不足+數(shù)據(jù)庫不充分,讓用戶產(chǎn)生眩暈等不適應(yīng)感。獵奇的心里和生理的不適造成客戶的粘性非常低,盡管如此,VR線下體驗店卻快速增長。根據(jù)慧辰資訊2016年12月網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù),目前全國有2200家左右線下體驗店,盡管盈利模式不清晰,行業(yè)人士仍預(yù)計明年將有100%的增長率。

        2016年春天還火了一款名為Pokemon Go的LBS增強(qiáng)現(xiàn)實游戲,盡管只能在手機(jī)屏上實現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實,還較為初級,但增加了用戶與現(xiàn)實環(huán)境和游戲內(nèi)容的互動體驗,短期內(nèi)人氣暴漲,不少玩家跨區(qū)下載,甚至引發(fā)游戲服務(wù)器數(shù)次崩潰。

        無論現(xiàn)實如何,虛擬現(xiàn)實帶來的用戶交互模式變化的嘗試仍是很有價值的。

        BOT:持續(xù)性的積累,落地服務(wù)已獲收益

        BOT最早出現(xiàn)在手機(jī)系統(tǒng)、社交服務(wù)和聊天軟件里,比如微軟 Cortana、蘋果 Siri 和 Google Now,另外還被應(yīng)用到虛擬客服里,而后者2015年僅在國內(nèi)就帶來數(shù)千萬級的銷售收入。BOT核心解決機(jī)器和人的交互問題,尤其是深度的語義交互,基于自然語言處理和語義理解等技術(shù),結(jié)合領(lǐng)域知識庫的構(gòu)建,實現(xiàn)機(jī)器在領(lǐng)域的認(rèn)知和交互能力。

        這些BOT的特點是服務(wù)領(lǐng)域單一,但其領(lǐng)域的知識庫(過往服務(wù)經(jīng)驗和固定話術(shù)設(shè)計)積累比較完整,對于人工智能的要求是快速檢索和準(zhǔn)確表達(dá)。2016年主要應(yīng)用領(lǐng)域包括資訊獲取、售后服務(wù)、銷售服務(wù)以及虛擬偶像/影視人物,應(yīng)用行業(yè)覆蓋科技領(lǐng)域(如谷歌的Allo)、新聞資訊領(lǐng)域(如華爾街日報的聊天機(jī)器人)、旅游領(lǐng)域(如亞洲航空的票務(wù)機(jī)器人)、金融科技領(lǐng)域(如招行的小i機(jī)器人)、保險領(lǐng)域(如安泰保險的機(jī)器人Ann)、快消領(lǐng)域(如絲芙蘭的Kiki聊天機(jī)器人)、交通領(lǐng)域(如優(yōu)步的叫車機(jī)器人)和娛樂業(yè)(如瘋狂動物城的兔警官)。

        未來BOT的發(fā)展方向由易到難分別是多領(lǐng)域擴(kuò)展、跨屏跨硬件同步服務(wù)和提升知識的專業(yè)屬性,用于更為專業(yè)的虛擬服務(wù),如醫(yī)療診斷等。

        創(chuàng)新應(yīng)用+人工智能相較于傳統(tǒng)領(lǐng)域,重點不僅是提升效率,更多是提升用戶體驗,豐富服務(wù)內(nèi)容和形式,滿足互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下,用戶對科技的依賴和增強(qiáng)需求。

        人工智能+行業(yè)應(yīng)用發(fā)展的五大關(guān)鍵要素

        2016年世界前二經(jīng)濟(jì)體均在人工智能領(lǐng)域有所動作。2016年12月國務(wù)院印發(fā)《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》(簡稱《規(guī)劃》),對“十三五”期間我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)、重點任務(wù)、政策措施等作出全面部署安排?!兑?guī)劃》指出,發(fā)展人工智能,培育人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài),促進(jìn)人工智能在經(jīng)濟(jì)社會重點領(lǐng)域推廣應(yīng)用,打造國際領(lǐng)先的技術(shù)體系。2016年10月奧巴馬政府發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》,為國家資助的AI研究和發(fā)展劃定策略。包括長期投資策略、建立標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)評估基準(zhǔn)、為人工智能發(fā)展提供規(guī)定了一個高水平框架,該框架可用于確定人工智能所需要的科學(xué)和技術(shù)并追蹤研發(fā)投入的進(jìn)度并最大化投入的影響。政策驅(qū)動、人才儲備、企業(yè)投入、科研支持這些都是人工智能發(fā)展的必要條件。

        總結(jié)2016年人工智能+行業(yè)應(yīng)用狀況,現(xiàn)階段發(fā)展的關(guān)鍵要素為:

        1.科研成果到商業(yè)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化落地

        人工智能算法已發(fā)展60年,主要前沿研究成果均在各科研機(jī)構(gòu),部分科技巨頭企業(yè)擁有領(lǐng)域頂級科學(xué)家。新興技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用需由有學(xué)術(shù)背景的機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)可行性論證、技術(shù)應(yīng)用設(shè)計和商業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化?;蛘呖蒲袡C(jī)構(gòu)派生企業(yè),如科大訊飛,或者企業(yè)需設(shè)置相應(yīng)的職能崗位,如谷歌的Hilton、百度的吳恩達(dá)。成熟的商業(yè)應(yīng)用則實現(xiàn)落地成果的商業(yè)過程。

        2.核心算法的模塊化

        目前市場現(xiàn)狀說自己是人工智能的企業(yè)很多,說得清人工智能算法的不多。人工智能+行業(yè)應(yīng)用對于算法和計算資源都有較高的要求,從社會整體資源利用最大化的角度,核心算法模塊化更利于商業(yè)應(yīng)用拓展和整體效率提升。

        3.基于多點連接的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一

        連接是將應(yīng)用場景與數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)與智能控制/表現(xiàn)的關(guān)鍵。無論是萬物互聯(lián),還是局域網(wǎng)內(nèi)連接,實現(xiàn)都需要在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下。以智能硬件為例,互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)家電企業(yè)都在建立互聯(lián)互通的標(biāo)準(zhǔn),每家都表示愿意接受其他家連接進(jìn)來(品牌連接或者云連接),但結(jié)果各自有各自的領(lǐng)地,各有千萬級左右的連接量,互相不連通。

        4.數(shù)據(jù)整合應(yīng)用

        多數(shù)據(jù)庫的融通不只是意愿度的問題,還需要大量的基礎(chǔ)性工作,包括多ID融合、多數(shù)據(jù)入口對于同一描述統(tǒng)一以及整合后數(shù)據(jù)的持續(xù)采集和維護(hù)。數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ),對于整合后數(shù)據(jù)應(yīng)用的框架設(shè)計、算法和數(shù)據(jù)結(jié)果應(yīng)用監(jiān)測都需要從宏觀政策和標(biāo)準(zhǔn)制定的角度予以明確。

        5.應(yīng)用場景和交互方式的拓展

        非剛需與智能應(yīng)用發(fā)展的矛盾是人工智能+行業(yè)應(yīng)用的主要制約因素。不僅需要讓新興技術(shù)與傳統(tǒng)領(lǐng)域更緊密結(jié)合,實現(xiàn)傳統(tǒng)+智能的升級,或者創(chuàng)造具有剛需條件的應(yīng)用場景,讓智能真正融入到社會生活的日常場景。

        模擬智能向延展和拓展智能發(fā)展還有不知何時能實現(xiàn)的距離,而人工智能+行業(yè)應(yīng)用卻可基于算法現(xiàn)狀進(jìn)行拓展。相信企業(yè)信息化、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)、人工智能等將會交互發(fā)展,共同推進(jìn)效率提升、成本降低和社會生活服務(wù)升級。

        (作者單位:慧辰資訊 TMT互聯(lián)網(wǎng)研究部)

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