让人工智能应用变得简单

让人工智能应用变得简单

Make AI Applications Simple

人工智能产业化趋势预判

发布日期:2018-10-30 14:01:47 浏览次数:655    

人工智能产业化趋势预判


范 柘


人工智能目前炙手可热, 作为一个行业从业者有等到了风口的感觉, 但是对这种的种种误解也有切身感受。作为从事视频分析(视频人工智能前身)、人工智能15年的老兵,简单和大家分享一下。


 

 为什么说人工智能是真正的游戏改变者(game-changer)?


人工智能和物联网,机器人,云计算等旧瓶装新酒的概念不同,它具有原创性的技术突破。 从60年代就有神经网络概念,但是如何有效训练网络没有突破。近期在数学上证明了深度学习、神经网络可以仿真任意复杂度的识别任务,并给出了训练过程。 这为人工智能的产业化打开了大门。

2018年的人工智能和1998年的互联网惊人相似。

在1998年,刚刚出现浏览器不久,网站还是个新鲜事,会用email是可以炫耀的技能,几乎没有盈利的互联网企业。当时的互联网领跑者8848很快就要关门了。 马云在居民楼里对着18名老员工侃侃而谈,5年后才创立淘宝,马化腾刚刚开发了一款不知名的软件叫QQ, 5年后注册用户才过亿。微软在要不要拥抱互联网上犹豫不决,在想如何把全世界的开发者留在它的生态圈里面。

2018年的人工智能的产业发展阶段和1998年的互联网类似。 有一批小企业在行业上寻求突破。大企业老总们在问人工智能能帮我做什么,对我有什么影响。 或者在规划构建人工智能生态圈。但很不幸的是,未来成功的人工智能企业最有可能是我们还没有听说的公司,而不是现在的巨头。

人工智能未来发展的空间应该要超越互联网。互联网解决了一个“连接”问题。人工智能由于更贴近人本身,所以市场会更大。





 为什么小企业(而不是巨头)是人工智能发展的关键?


人工智能产业发展的关键是“产业化”,应用场景的渗透、扩展。

目前人工智能的代表性应用还是比较窄,例如人脸识别,车牌识别,视频结构化,自然语言处理(NLP),医疗影像的自动识别等。由于人的交互无所不在,所以未来潜在的应用场景长千上万,而服务好这些细分市场,一定是小企业擅长的领域。大企业在决策效率,具体行业深入梳理、整合方面劣势明显。这是由人工智能市场“碎片化”特性决定的。



 人工智能产业化的关键因素是什么?


用户需要的是解决方案,不是算法。所以提供一个细分市场“完整”方案的能力是人工智能产业化的关键。

这种完整解决方案能力对于初创企业来说是个挑战。例如视频领域的人工智能应用,就需要视频监控平台能力的支持,而这种平台能力通常需要很多年的打磨,这是初创企业不具备的条件。
如果针对每个行业都去重新做解决方案, 这也会严重限制企业拓展的速度。所以如何提取不同行业应用的共性,提升模块的复用性,成为下一阶段人工智能产业技术竞争的焦点。


总之,人工智能领域是一条长长的赛道。会带来整个社会,方方面面的重新洗牌。掌握这条发展道路主动权的公司一定是踏踏实实做好眼前具体行业应用,同时眼光盯着市场共性,能够快速复制的公司。




(上海安维尔信息科技(股份)有限公司,2018/10/14 )