2015年馬云在德國漢諾威展示了刷臉支付、2016年阿爾法狗戰(zhàn)勝圍棋冠軍,人工智能開始成為街頭巷尾熱議的焦點,2017年成為人工智能熱潮爆發(fā)的元年。誕生于60年前的人工智能,在經(jīng)歷幾次起落之后于近幾年以破竹之勢崛起,在從業(yè)者不斷涌現(xiàn)的窗口期,火熱的AI行業(yè)是否存在泡沫,企業(yè)又該如何獲取核心競爭力?
7月3日,2018 TechCrunch 國際創(chuàng)新峰會在杭州隆重舉行,曠視科技總裁付英波受邀出席,并參與了“智能識別”主題對話,與現(xiàn)場嘉賓共同探討人工智能如何賦能行業(yè)以及人工智能的未來
AI的第三次浪潮
從宏觀的角度來說,人工智能行業(yè)里面有三大技術分支,即視覺,語音和語義。近幾年國內(nèi)涌現(xiàn)了一大批優(yōu)秀的以計算機視覺為研究方向的AI企業(yè),并且仍有源源不斷的創(chuàng)業(yè)者投身其中,讓人禁不住懷疑,行業(yè)泡沫是否已經(jīng)出現(xiàn)。而曠視總裁付英波卻認為“當前的局面與其說是泡沫,不如說是第三波浪潮的春天”。
2014年隨著機器學習、大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),人工智能獲得了新的定義;數(shù)據(jù)結構化技術又為人工智能的發(fā)展提供了條件和基礎。在有利的客觀環(huán)境下人工智能的產(chǎn)業(yè)化應用正在成為全球新一輪商業(yè)革命的引爆點,這場顛覆互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)格局的浪潮吸引了眾多參賽者。“如果一個行業(yè)沒有競爭對手,說明我們選擇的賽道有問題;有了競爭才有了促進我們提高技術和算法、完善產(chǎn)品和用戶體驗的的外部驅(qū)動力”。
技術不直接創(chuàng)造價值
當前階段的人工智能浪潮本質(zhì)仍是由技術驅(qū)動的,但付英波認為技術不直接創(chuàng)造價值,“底層技術在所有場景下、所有行業(yè)下如果沒有轉(zhuǎn)化都是沒有意義、沒有價值的,有價值的是方案化、產(chǎn)品化后的技術,將好的方案、產(chǎn)品落地到場景,實現(xiàn)行業(yè)的降本增效才能獲得價值”。從理想化的實驗室環(huán)境出發(fā),當前人工智能頭部公司在技術上的差距越來越小,因而對99%的識別準確率與99.9%的識別準確率之間的差距較勁并非關鍵。拋開實驗室這個單一維度往更高維度看,在人工智能領域中,2017年是人工智能場景落地的元年,國內(nèi)人工智能公司都在完成自己商業(yè)化的嘗試,今年或是人工智能落地爆發(fā)的一年,能否在這場落地戰(zhàn)中有所突破決定了公司的技術、方案、產(chǎn)品是否創(chuàng)造了價值。
軟硬一體打通行業(yè)
“由于實驗室環(huán)境與實際環(huán)境的差別,價值的創(chuàng)造并非輕而易舉,不同行業(yè)、不同場景之間千差萬別。”付英波指出,選擇行業(yè)落地首先需要考慮到整個行業(yè)是否有足夠大的體量、是否有亟待解決的痛點和急需滿足的剛需;其次確認行業(yè)內(nèi)能否實現(xiàn)深度數(shù)據(jù)回流以改善提升算法算力。
付英波以曠視科技為例,“我們對某個行業(yè)要么不做,要做就All in,重兵押入,從行業(yè)前端到后端全部打通,實現(xiàn)數(shù)據(jù)回流”。在下沉到場景的過程中,曠視始終堅持做一家軟硬一體的產(chǎn)品公司,從人臉識別出發(fā),首先搭建了“Face++”云平臺為開發(fā)者們提供免費的、開放的人臉識別云服務,并通過這個技術平臺曠視贏得了數(shù)十萬的用戶積累。在經(jīng)過4-5年的技術積累之后曠視在2016年從互聯(lián)網(wǎng)金融切入開始場景落地,并逐漸擴大到安防、手機、新零售、機器人、行業(yè)物聯(lián)等行業(yè)。在線上,曠視為泛金融行業(yè)提供身份核驗;在線下的地產(chǎn)、零售、安防以及交通等應用場景中,曠視正在通過“云+端”的形式建立AI+IoT的基礎物聯(lián)感知體系,通過智能前端將脫敏數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)和為行業(yè)決策提供支持。
付英波表示,2016年以來曠視已經(jīng)完成了從技術平臺到行業(yè)應用的下沉,而未來要實現(xiàn)真正的 AI 商業(yè)化就需要和行業(yè)結合的更深、更緊密,想要靠一個AI通用平臺賦能百業(yè)是不可能的,因為每個行業(yè)的痛點不一樣,不深挖需求就實現(xiàn)不了商業(yè)價值。未來曠視將繼續(xù)在金融、安防和地產(chǎn)等領域持續(xù)深耕,推進行業(yè)IoT建設,同時也在加速開拓零售物流、消費終端等新的應用場景。
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