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AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善

人工智能技術是引領未來的創(chuàng)新性技術,且在國家經(jīng)濟以及互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及超級計算機的發(fā)展之下,AI技術的發(fā)展也進入了具有深度學習,跨界融合,人機協(xié)同,群智開發(fā)自主操控等特性的新階段。

根據(jù)Statista預計,到2025年全球人工智能市場規(guī)模將達369億美元,年均復合增速達57%。目前人工智能主要應用在圖像識別、物品識別、檢測和歸類還有自動化的地球物理學特征分析等。人工智能產(chǎn)業(yè)最大的一塊收入來自企業(yè)級的應用市場。

日前,國內(nèi)很多AI企業(yè)的領導者對AI企業(yè)面臨的困境和現(xiàn)狀以及未來的發(fā)展提出了自己的觀點和看法。

深蘭科技創(chuàng)始人兼CEO陳海波:商用落地成為AI企業(yè)面臨的主要問題

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)面臨的主要問題就是商用落地,而落地離不開人才和資金,而最先跑出來的AI企業(yè),一定是落地能力最強的企業(yè),這和我一直提出的‘致力于人工智能基礎研究和應用開發(fā)’不謀而合,這也是為什么深蘭在歐洲和美國建立研發(fā)基地的原因。“

思嵐科技創(chuàng)始人兼CEO陳士凱:技術創(chuàng)新引領AI產(chǎn)品快速落地

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“如何能在有限的時間中實現(xiàn)產(chǎn)品的快速產(chǎn)業(yè)化落地并保持技術領先,是所有AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)現(xiàn)階段面對的挑戰(zhàn)。作為創(chuàng)業(yè)企業(yè),自然希望能快速實現(xiàn)產(chǎn)品銷售收入并達到財務目標。但AI相關的市場本身也處于發(fā)展早期,就比如智能機器人市場,很多需求需要等待挖掘。而這就需要企業(yè)依靠不斷的技術投入和創(chuàng)新將原本的‘癢點’變成真正的痛點。這個過程充滿著不確定和艱辛,但同時也是我們AI企業(yè)在未來發(fā)展中的立于不敗之地的機遇。唯有以技術革新為引領,是我們AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)品被市場接受的根本手段。“

星環(huán)科技創(chuàng)始人兼CTO孫元浩:AI的深度學習仍然面臨很大挑戰(zhàn)

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“2018年,AI從一門科學開始轉(zhuǎn)變成一個系統(tǒng)或產(chǎn)品,一句話,AI需要產(chǎn)品化,也必將產(chǎn)品化。隨著機器學習和深度學習算法的不斷成熟,需要將AI來打造成產(chǎn)品和系統(tǒng),并在各個領域?qū)ふ襅iller Applications。但是深度學習仍然面臨著很大挑戰(zhàn),需要大量計算能力(需要大量CPU, GPU,F(xiàn)PGA/ASIC的混合計算能力,以及分布式計算能力),需要大量樣本和數(shù)據(jù),甚至需要大量人工來制作樣本(以傳遞知識給機器)。”

西井科技創(chuàng)始人兼CEO譚黎敏:AI新技術的應用需以市場為導向

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“西井科技最初以類腦芯片業(yè)務為起點,但從公司成立之初,我們就認為AI新技術要想要成為真正創(chuàng)造價值的應用,一定要找準商業(yè)落地,即以市場為導向,堅持快速落地和自主研發(fā)核心技術雙輪驅(qū)動。作為首個將AI技術引入到智慧港口的企業(yè),也是目前全球唯一一家能做全局化改造的港口人工智能供應商,西井科技堅持全局化人工智能港口戰(zhàn)略,結(jié)合港口智慧岸橋、智慧堆場、智慧閘口、自動駕駛水平運輸、港機智能改造等各環(huán)節(jié),用AI技術幫助傳統(tǒng)碼頭降本增效。”

擴博智能創(chuàng)始人兼CEO嚴治慶:技術和需求驅(qū)動人工智能的爆發(fā)

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“當今這波人工智能浪潮的再次興起,其本質(zhì)原因是深度學習技術的集中爆發(fā),尤其是計算機視覺領域取得了巨大的進步。人工智能的爆發(fā)除了技術驅(qū)動,更主要的是需求驅(qū)動。前沿科研能否與產(chǎn)業(yè)實踐緊密銜接成為人工智能公司發(fā)展的下一個拐點。人工智能需要在特定的應用場景產(chǎn)生數(shù)據(jù),要在垂直應用場景扎得足夠深,才能洞悉和掌握行業(yè)需求。擴博智能服務的行業(yè)包括風電和零售,我們一直秉承尊重傳統(tǒng)行業(yè)的基本規(guī)律的原則,結(jié)合行業(yè)痛點,通過新技術、新思維、輔助傳統(tǒng)行業(yè)煥發(fā)新的生命力,重構(gòu)生產(chǎn)力。”

碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Matt Scott:如何找到AI前沿技術和傳統(tǒng)場景的最佳結(jié)合點

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“對AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說,最大的挑戰(zhàn)是探索如何找到前沿技術和傳統(tǒng)場景的最佳結(jié)合點,實現(xiàn)技術轉(zhuǎn)化的應用價值。對于碼隆科技來說,我們希望用人工智能商品識別技術與實體經(jīng)濟碰撞出更多火花,尤其是在零售、電商、時尚、紡織、家居等垂直領域進行深耕,將人工智能助力提升效率、降低成本落到實處。”

虎博科技創(chuàng)始人兼CEO陳燁:技術和需求是AI創(chuàng)業(yè)的兩個重要因素

AI創(chuàng)業(yè)者:AI企業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn) 深度學習等技術仍需完善-DVBCN

“AI創(chuàng)業(yè)有兩個要素:技術和需求。技術方面,人工智能尤其是深度學習的技術要做到世界領先,尤其在應用層面,目前中國和西方的差距正在縮小。顛覆式的創(chuàng)新不僅需要長期耐心的基礎研究,巨大的應用場景也至關重要。用戶需求有兩種,存在的和潛在的。對于存在的需求,AI的切入點是把現(xiàn)有解決方法的成本、效率和體驗提高一個數(shù)量級以上;對于潛在的需求,AI技術的不斷突破會激發(fā)更大的潛在需求。”

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