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数据先行,迎难而“下”,这才是AI革命的正确打开方式!

智能的第一步是什么?

在镁客网主办的“M-TECH主题论坛”苏州站会议中,无论是专注于前端成像芯片的眼擎科技商务总监代勇,还是致力于人脸识别研发与服务的云从科技高级副总裁孙庆凯,都不约而同得谈到了一个话题:怎样让AI技术真正落地,为整个产业赋能?

智能的开始

源自应用场景的“数据”

提到“智能”,AI领域的标志性人物Michael I. Jordan就曾直言不讳地给出否定:“我不喜欢用‘智能’这个词,我认为我们现在还没造出‘智能’,也不知道‘智能’是什么。”

尽管“智能”一词盛行,但要在真正意义上实现它,并不容易。以发展成熟的智能音箱为例,连美国官员都在吐槽其“智障”。显然,用户用实际态度告诉我们,现在的AI产品还没有达到我们心中对“智能”的定义。这也导致了从去年就喊起的“AI赋能”口号迟迟未能落实。

“机器要想像人类、动物一样智能,首先需要做的就是获得大量知识。”Michael I. Jordan说。

众所周知,这里的“知识”指的是有价值的数据,而它也是当前AI企业在做任何研究和产品之前所必须的“养分”。

对此,孙庆凯就在会议中特意介绍了他们的数据库--云从大脑:

“云从大脑就是基于智力资源构建的,这些资源来源于海内外的专家资源和重要的平台资源。如我们在美国有两个很重要的分支机构;在国内,我们也和公安部一起合作搭建了应用平台,并与公安部、四大行和民航总局建立了联合实验室。这些数据可以打造真正的 云从大脑,以用于提高识别的精准度。”

迎难而“下”

深入行业

尽管都知道数据极其重要,但是却没有几家公司真正投入到数据挖掘的事业中,这一点在现有AI产业发展上表现得尤为明显。

谈及AI产业链上下游的企业,人们喜欢将更多的目光投射在上中游的芯片、算法大公司,因为它们代表着真正的技术和未来。甚至连AI独角兽它们自己都常常忽视了最接近用户、产品端的下游产业。

但随着AI产业退去热潮,资本也逐渐趋于冷静,此时,注重商业化落地、AI赋能被提上了日程。2017年7月,国务院也迅速做出了反应,发布了《新一代人工智能发展规划》,并在十九大中强调将人工智能和实体经济深度融合。

值此之际,在行业发展上,孙庆凯结合自身企业的发展给出了建议:“只有深入行业,深入到各种应用场景中,我们才能够真正了解行业的需求,做出真正的解决方案。对上游厂商来说,这也是真正的解决办法。”

在这一点上,眼擎科技与云从不谋而合,它也是通过打入下游的方式,探索行业的真正需求。其产品--前端成像芯片,就是上下游交集的产物。他们通过收集和处理前端数据,并用高质的信息来优化自己的芯片设计。

“我们自己开车,有这样的体验:两边有路灯,汽车有大灯,前方的行人肯定能被驾驶员看见。但对于机器,情况就有所不同。只要机器本身的识别能力不够,就做不到像人类一样轻松判断。”

而这是只有贴近前端才会发现的问题。

“这时如果不解决其在日常生活中弱光、逆光、反光灯环境的自适应成像能力问题,AI视觉产品就无法大规模落地。”代勇表示。

产业化落地

现在的首要难点在哪里?

其实前端成像只是众多行业里一个微小应用场景。尽管大家一致认为要通过场景的应用倒逼产业的发展,但要实现技术的产业化落地,AI巨头们不仅需要耐下心来走入行业,更要根据行业的实际发展情况找准正确的切入点。

事实是,因为发展速度的不同,监管力度的差异,各个行业(如金融、医疗、电商、教育等)正在经历的智能化阶段不尽相同,因而其数据可利用的程度也是参差不齐。

在众多细分化场景下,金融、电商无疑是数据最为成熟的领域。无论是从监管层面,还是数据积累上,它们都足以支撑AI产品和技术的发展。以金融领域为例,中国的金融体制已经改革,并建立了一个相对完善的征信和信用体系,所以现在金融科技企业可获取的数据几乎是透明且相同的,因而他们的重点自然就落在了AI应用产品的探索上了。

而与此同时,医疗领域却正在经历一个“跑马圈地”的阶段。对此,专注于语音识别及语言处理技术的云知声创新事业部总经理陈吉胜就毫不避讳的指出:医疗最重要的就是数据。

“我们为了拿到相应的数据,做了很多努力,无论是跟协和医院,还是和平安好医生的合作,包括和平安好医生成立合资公司,都是希望双方在数据方面进行更深入的共享。”

至于教育,因学生的行为极其复杂,目前甚至还没有一家公司可以找到合适的方式去定义它们,真正“智能”的教育机器人就更加无从谈起。

总结

数据统计显示,与没有使用大数据、云计算的同行们相比,采用这些技术和移动战略的企业发展速度要超过其53%。

当人人都想脱颖而出时,真正的AI企业们应该耐下心来投身到自己所在的行业中,去探索数据中不为人知的秘密,从而设计出真正适合人类使用的产品。

本文分享自微信公众号 - 镁客网(im2maker),作者:Lynn

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原始发表时间:2018-04-30

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