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深度 | AI掘金,非富即亡

导读: 数字化到数据化,传统企业升级的门槛越来越很高;过去5年里,几乎所有企业都同步完成了“互联网+”的过程,而刚刚通过互联网升级的企业,又面领着“AI+”的升级挑战。

数字化到数据化,传统企业升级的门槛越来越很高;过去5年里,几乎所有企业都同步完成了“互联网+”的过程,而刚刚通过互联网升级的企业,又面领着“AI+”的升级挑战。

实际上,并不是所有企业都具备完善的数据架构。未来商业是一场效率的战场,低效的产业将成有可能被淘汰。

借用一句2018年阿里云栖大会上马云说过的话:

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图 | 2018年阿里云栖大会现场

“如今,我们正在经历着从信息技术时代到数据时代的转变,未来数据将发挥更大的价值。”

人工智能引领下的制造业时代已来。

关注今年ECCV的读者也会发现,这场欧洲顶级计算机视觉领域学术会议,收录了非常多的中国企业学术成果。可以看出2018年开始,ECCV将视野放大,不仅仅关注技术的创新,同时开始关注计算机视觉和深度学习技术在商业领域的落地。

ECCV会议中不断出现中国企业的身影,让我们感受到了这些企业迫切在AI技术竞争环境下迫切求生、发展的欲望。

IBM中国研究院院长、IBM大中华区首席技术官沈晓卫在9月18日的长江商学院线下讲堂中也提到:“人工智能是一个工具,给企业带来了巨大机遇。互联网时代是赢者通吃的时代,到了人工智能时代,任何一家企业都有可能被颠覆,但也有可能成为行业颠覆者。”

面对代表人类智慧的产业技术,企业应结合自身优势,适度投资核心研发团队,为了将成果转换成新的生产力,不但要整合技术,还要重视下游应用。

这个过程中,最重要、也是最难的也许不是我们在AI产品中的一个核心部件,而是企业家理解时代内容下的切真市场痛点:AI市场刚刚打开,痛点是第一步,之后才能在痛点周围蔓延生存。

一、家里有矿,坐地起身:

腾讯可以说是较早一批使用人工智能算法挣钱的企业。两年前微信和QQ中的朋友圈广告,是根据上下问关键词进行推荐,后来推出小程序功能,又一夜之间放大了推荐广告算法的功效。

优图,腾讯设立的自己AI Labs,有一部分是因为马化腾认识到了微信每天都在产生的数据可以用到自学习的系统中来,计算机自我博弈,使得每一项算法都能接近最高效能,这一点是非常恐怖的。

现在腾讯运行着国内最大的,近乎垄断性社交app--微信,未来的产品线可能会百花齐放,例如正在发展的医疗、自动驾驶,而不是停留在社交娱乐,这也是分设腾讯优图AI Labs的几大研究方向。

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图 | 腾讯社交广告

腾讯在AI领域发力,首先是将原先在社交领域不能实现的功能落地,哪怕就是添加一个精准的语音识别功能,也会增大用户的体验好感;腾讯现在做手游,添加一个高质量AI和用户进行较量也会增加很多趣味。

去年打败人类围棋选手的AlphaGo,可以算是人类智力游戏的巅峰,然而有趣的是AlphaGo之父、DeepMind首席人工智能官Demis Hassabis还发布了一款游戏:《黑与白》。

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图 | DeepMind,Demis Hassabis设计的《黑与白》

这是一款意识超前的游戏,玩家在游戏中扮演上帝的角色,组建城市、发展文明。其中的宠物就有很高的智能程度,拥有自行学习的机制。做了坏事可以被玩家惩罚,惩罚后会改变行为,如果放任自如则会加重坏行为。据称,这款游戏角色运行机制是基于一款游戏ai神经网络。

腾讯有自己用户量非常庞大的游戏平台。

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图 | 腾讯出版的对抗类手游《王者荣耀》

在现有平台上落地优质的算法,是腾讯实现产品升级再好不过的第一步。

而下一步,是针对人才导向型纯AI技术公司发起的挑战,领域包括但不仅限于自动驾驶、医疗、公共安全领域。

如果说在社交领域腾讯属于垄断性的,但是卷进AI技术竞争战场的企业都明白,未来不会有任何一家AI公司能够做到一家独大,因为集体智慧所带来的新技术迭代速度非常快,个体智慧带来的突飞猛进具有不可控的随机性。

AI领域的研究者,不仅带来算法效益,还有潜在带来新市场。

在国内,人工智能地基础教育已经加入到高中生课本,下一次技术型人才数量爆发至少在5~10年后,所以没有企业敢说自己已经领先,之后还会有一场人才大战。

AI的应用,需要几大关键因素,人才只是其中之一。例如,互联网的爆发,不仅归功于互联网企业,还要归功于政府的基础设施建设。埋设千万公里光纤线路,架设数以万计的信号基站,这些巨额投入是国内没有一家企业能够承担的。现在看来,国家互联网投资是超额回报的。

二、家里没矿,一点点挖

痛点:没有数据 ! 无人驾驶:没有数据,创造数据

AI锐见看到的无人驾驶领域,则是另一番景象,目前自动驾驶技术并未应用于广泛领域,原因只有一个:缺少数据。

我们发现单纯的无人驾驶算法公司,并未获得足够的关注,这里说的算法公司,是指面车辆在公路上的驾驶导航与决策算法,例如Momenta,在推出众包数据信息平台之前,创业处境也挺尴尬的。

和社交产生的线上用户数据不同的是,道路数据不充足不要紧,可以一点点众包收集。

一方面是高精地图的绘制。另一方面是收集不同天气、行人和交通情况下的数据,也有建筑和道路施工时的数据。

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图 | Waymo道路测试车辆

Waymo,一家致力于无人出租车和无人卡车的企业,自2009年以来,通过各种平台积累了超过800万自驾车里程。

2018年9月,摩根士丹利最近评估Waymo价值1750亿美元,瑞士投资银行对其估值虽然有很大差距,但也上了千亿美元数量级(摘自AI锐见)。

Waymo凭借自己的自动驾驶平台,在实际道路上积累了海量交通数据,抢先一步于自动驾驶领域。这是公平的。任何一家拥有自动驾驶平台的公司都可以从零开始着手收集数据。这场竞争的关键在于,谁家的高精地图创建速度快。

2018年3月,百度获得首批自动驾驶牌照,同时向各大传统汽车制造商伸出橄榄枝--“百度Apollo计划”。Apollo的中文名字叫:阿波龙,借喻为上个世纪的美国“阿波罗”登月计划。

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图 | 搭载百度阿波龙系统的无人驾驶摆渡车

阿波龙项目是做什么的,百度三维视觉首席科学家杨睿刚表示,“为了获得同行10倍量级以上的数据”。

阿波龙计划是针对传统汽车制造商,提出“只要一天时间就可以把任何载具改装为自动驾驶交通工具”,如果不行,就用两天。百度这次拱手拿出了研发调试多年的自动驾驶平台在国内自动驾驶公司中是罕有的举动。

不仅有自主研发的软件,还要拿出价格不菲的激光雷达、毫米波雷达。

实际上,醉翁之意,唯有数据。

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