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人工智能跑向“最后一公里”

2022-08-22 14:09
阿爾法工場
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誰有更低的成本、更早的布局、更快的技術迭代,誰就能成為最終冠軍。

AI還能干什么?

1970年,第一代神經(jīng)網(wǎng)絡算法問世,證明了《數(shù)學原理》前52個中的38項。

此后,AI不斷突破迭代,“折疊”生產(chǎn)力時空,將人類從重復勞作中解放出來。

近年來,隨著各行各業(yè)高度發(fā)展,信息量和應用場景也呈指數(shù)級增加,算法模型逐漸步入深水區(qū)。而AI落地的場景,大多數(shù)仍然有限,并未能發(fā)揮最大效能。

怎樣的AI技術,能夠持續(xù)賦能行業(yè),解決更為細碎但常見的長尾問題?乃至跑向機器“拓荒”思考的“最后一公里”?

AI現(xiàn)在需要“解放自己”,展開一場范式轉變。

欲知未來,先看歷史。因此,有必要從人工智能應用落地的第一階段,看AI如何一步步構建和影響身邊的世界。

01 教會機器“看臉”

當代生活對人工智能最直觀的認知,來自人臉識別。

人臉識別,是AI眾多技術中最早、最為成熟的技術。現(xiàn)如今,在各個場合“刷臉”已經(jīng)成為一種常態(tài),比如交通運輸場景中,刷臉登機、入閘、安全檢測等。

但人臉識別被廣為人知的應用,當數(shù)智能美顏。經(jīng)過智能美顏“點石成金”,照片變得精致動人。

雖然“一切看臉”難免失之狹隘,但人類70%-80%的信息獲取來自視覺。人臉識別讓人工智能具備了識人知物的能力。

簡單來說,視覺AI就是研究如何讓機器會“看”,即用攝影機和電腦代替人眼對圖像進行特征提取和分析,并由此訓練模型對新的圖像數(shù)據(jù)進行檢測、識別等任務,建立能夠從圖像或者多模態(tài)數(shù)據(jù)中獲取信息的人工智能系統(tǒng)。

作為人腦之外的另一種智能,在認識世界之前,先要認識人類。模仿人腦學習過程的深度學習的內核,也是構建特征模型。人的面部信息,是社交及傳播行為的重要載體,具有豐富的數(shù)據(jù)基礎和重要的應用化需求。

因此,人臉識別成為人工智能誕生60年來的爆發(fā)“奇點”。深度學習從人臉識別開始,劈開一條道路。

此后,人臉識別技術在各行業(yè)領域,都得到了應用。在商業(yè)樓宇,可用來錄入門禁考勤系統(tǒng);互聯(lián)網(wǎng)APP為面部設計出好玩的濾鏡,創(chuàng)造新奇社交體驗;銀行系統(tǒng)用上了便捷且具有高安全性的刷臉支付;而智能手機廠商的人臉解鎖和智能美顏,大概是日常最頻繁的應用。

人臉識別在諸多領域的應用,打開了廣闊的藍海市場,也滋養(yǎng)了一批AI技術企業(yè)和應用企業(yè),誕生了商湯(0020.HK)、曠視科技、云從科技等AI企業(yè),同時百度(BIDU.O)、阿里(9988.HK)等互聯(lián)網(wǎng)廠商也積極切入人工智能領域。

發(fā)展到現(xiàn)在,AI人臉識別技術已非常成熟,甚至被打上基礎技術的符號。以精度、準確度為導向的技術驅動力量正在減弱,而用戶對產(chǎn)品使用場景適配度的要求,卻越來越高。

人工智能技術的應用,遠不止于此。

02 在長尾場景中,重識世界

隨著人工智能技術的迅速發(fā)展,現(xiàn)如今AI的應用已經(jīng)突破了識別人自身的第一階段,進入了第二階段——即對人周邊已知領域的探索,體驗人能感知到的現(xiàn)實世界。

在第二階段,人工智能的使命,和第一階段有所不同。

從人臉識別,過渡到識別萬物、實現(xiàn)萬物互聯(lián);從標注圖像中的單一要素,到識別物體組合和場景,甚至是物體與場景的關系。

從數(shù)據(jù)化到結構化,乃至可交互化,是人工智能第二階段的使命。

只有將時間、地點、人物關系有機串聯(lián),才能真正令AI“理解”和學習人類世界的真實狀態(tài),以解決在第二階段大量出現(xiàn)的長尾問題。

所謂長尾問題,即AI應用中出現(xiàn)的差異化、碎片化和細節(jié)化的需求,F(xiàn)在的應用場景中,80%都是此類低頻、長尾的需求。能否解決這些長尾需求,是AI大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地的關鍵。

以城市管理為例,城市是一個復雜的系統(tǒng),要想讓城市真正實現(xiàn)有序地運轉、高效的治理,僅僅依靠人的力量是不夠的,借助人工智能的力量,可以讓治理更高效。

如今,雖然“智慧城市”方案已在很多地區(qū)落地應用,但真的利用AI技術去解決細節(jié)問題,需要面臨成千上萬的治理元素,比如共享單車亂停亂放、消防通道被占、垃圾桶滿溢、積水阻礙通行等。

商湯試圖挑戰(zhàn)這個問題,并取得了新進展。2020年,他們與上海市進行合作,基于商湯SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺,構建了多場景、一站式的解決方案。長寧區(qū)的AI+一網(wǎng)統(tǒng)管試點,“智慧巡屏”等功能,就是AI研判處置全閉環(huán)管理的案例。

AI打通城市管理閉環(huán)后,有效地解決了城市暴露垃圾識別、共享單車亂停亂放的痛點,不僅能幫助城市管理者發(fā)現(xiàn)問題,還能在案件被處置后自動核查,甚至將管理模式轉變?yōu)橹鲃影l(fā)現(xiàn)。

商湯SenseFoundry方舟企業(yè)開放平臺,還將AI應用于上海徐匯濱江水岸的生態(tài)管理中。

上海徐匯濱江岸線長達11.4公里,沿線入駐近500家企業(yè),有近20多萬人員通勤,以及每天數(shù)以萬計的游客。如此大面積、多人流、偶發(fā)事件頻繁的環(huán)境,日常運維管理難度極高。

但現(xiàn)在的水岸區(qū)域,是具有“城市生命體征”的智慧水岸——針對各種“突發(fā)事件”,均可構建從自動發(fā)現(xiàn)、預案觸發(fā)、任務分派和復查的一體化管理體系。

徐匯濱江智慧公共空間管理平臺,來源:商湯官方公眾號

從區(qū)域內座椅、燈桿、井蓋、綠植、草坪、建筑等16000+資產(chǎn)建檔,到自動告警派發(fā)工單,甚至花花草草的養(yǎng)護需求,都能有條不紊一一照顧到,這種“能感知、主報告、有溫度”的“智慧公共空間管理平臺”,由SenseFoundry Enterprise商湯方舟企業(yè)開放平臺的AI賦能而來。

見微知著。一個個AI長尾問題背后映射出的,是AI發(fā)展趨勢。

根據(jù)Gartner發(fā)布的《2021年AI成熟度曲線》顯示,AI發(fā)展主要面臨4個趨勢,具體包括:負責任的AI、小而廣的數(shù)據(jù)方法、AI平臺運營化、高效使用數(shù)據(jù)、模型和計算資源。也就是說,AI的發(fā)展最終要走向高效使用數(shù)據(jù)、模型和計算資源方向。

成熟曲線顯示,目前很大比例的AI創(chuàng)新,依舊在上升型的技術萌芽期,AI工具還無法達到最終用戶需求所具備的能力。這其實意味著,大部分AI的應用依舊處在研發(fā)環(huán)節(jié)。

2021年AI成熟度曲線,來源:Gartner(2021 年 9 月)

當前AI還在以快速的步伐發(fā)展,“成熟度曲線”上大部分技術,有希望在2年至5年內得到業(yè)界采用。邊緣AI、計算機視覺、決策智能和機器學習等在內的創(chuàng)新,都會在未來幾年對市場產(chǎn)生革命性的影響。

與真實世界的擬合度越高,越需要構建高復雜度的識別算法模塊。對下游行業(yè)來說,這無疑是巨大的難題。即使需要AI技術,也很難再投入重資產(chǎn)開發(fā)。

具有行業(yè)精深的專業(yè)知識、甚至掌握客戶資源在手,但苦于缺乏開發(fā)能力和項目管理經(jīng)驗,而無法施展所長,這是諸多垂直類行業(yè)解決方案的中小企業(yè)的核心痛點之一。顯然,他們需要能快速上手、能輔助項目盡快落地、提升項目研發(fā)效率的產(chǎn)品。

Gartner 高級首席分析師Shubhangi Vashisth認為,平均而言,將基于 AI 的模型集成到業(yè)務工作流程中,并交付,需要大約8個月的時間!

因此,對下游企業(yè)來說,如果有了強大的深度學習通用模型和眾多模型組件,并能與行業(yè)屬性相結合,無疑是最為便捷、成本最優(yōu)的AI解決方案。

另外,某些低頻次但高“賠率”的場景,如火災、;沸孤┓婪兜,也是非常核心的需求。如能解決這樣的問題,便能帶來巨大的商業(yè)價值。

應對上述需求的深度學習模型,參數(shù)規(guī)模也相當可觀。相應地,對算力這一基礎設施的要求也越來越高——過去幾年翻了100萬倍,幾乎是以平均每年十幾倍的速度增長。

商湯AI大裝置就是這樣的算法與算力模型“工廠”,能有針對性地解決行業(yè)痛點,即長尾問題。

03 商湯AI大裝置:AI突破行業(yè)成本紅線

2019年,商湯便開始了SenseCore商湯AI大裝置研發(fā), 這是一種高效率、低成本、規(guī);娜斯ぶ悄芑A設施。目前,已經(jīng)為長三角區(qū)域大量科研單位和頭部企業(yè)提供了算力、數(shù)據(jù)、算法全領域的核心能力服務。

SenseCore商湯AI大裝置核心架構,由計算基礎設施、模型層和深度學習層三部分組成。

計算基礎設施,即是支撐數(shù)字經(jīng)濟堅實基礎的算力“基建”,數(shù)字經(jīng)濟時代的新型生產(chǎn)力。

坐落在上海臨港的商湯人工智能算力中心(AIDC),為亞洲最大,峰值算力可達3740P,可同時接入850萬路視頻,1天內即可完成23600年時長的視頻處理工作。

“P”即 PetaFlops,指每秒千萬億次浮點運算。數(shù)字越大,運算速度越快;算力也越高,能訓練的模型數(shù)據(jù)也更多。

算法方面,AIDC具備超大規(guī)模的AI模型生產(chǎn)能力,可以進行更為通用的大模型訓練。

在大數(shù)據(jù)應用領域內,快速生成穩(wěn)定可靠的模型十分重要。商湯的SenseSpring“模型工廠”,已經(jīng)開發(fā)數(shù)萬個人工智能模型。這些模型將用于大數(shù)據(jù)應用的各個領域,如數(shù)字化轉型、智慧城市智能汽車、商業(yè)領域等等。

除模型工廠外,開源算法體系OpenMMLab平臺,也將與外部資源協(xié)同,共建新型生態(tài)。由商湯參與打造的OpenMMLab, 在世界上最大的代碼平臺GitHub上,已經(jīng)獲得超過58,000個Stars。

算法訓練平臺,是商湯SenseParrots深度學習層。該平臺采用領先的視覺訓練框架,具備接近90%的并行處理效率,可以實現(xiàn)900倍計算提速,也就是,僅需要1塊GPU,就能實現(xiàn) 1000塊的工作效率。

這樣的巨無霸型AI裝置,如何賦能下游行業(yè)呢?

在工業(yè)領域,人工智能尚未取得較高的效益。一個原因是,工業(yè)數(shù)據(jù)雖然量大,但是相互關系十分緊密。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間,有明確的邏輯,本質上屬于小數(shù)據(jù)的范疇。

由于需要特定的高性能AI模型,因此生產(chǎn)成本高昂,模型開發(fā)效率低,導致市場大量需求無法滿足。另外,某些低頻發(fā)生、規(guī)模量小的數(shù)據(jù)集,難以訓練出高性能的AI模型,也成為工業(yè)級人工智能落地的一個障礙。

而SenseCore商湯AI大裝置,通過整合強大的算力基礎和領先的算法能力,能以高效、自動化、集約化的方式,讓高質量的AI算法實現(xiàn)“量產(chǎn)”。

比如,通過向企業(yè)開放算法模型工廠進行定制化生產(chǎn),大幅降低人工智能的生產(chǎn)要素成本,實現(xiàn)高效率、低成本、規(guī)模化的AI創(chuàng)新和落地,進而打通商業(yè)價值閉環(huán),解決長尾應用問題,乃至構建出物理空間的數(shù)字化搜索引擎。

更有意義的是,AI企業(yè)在垂類領域的商業(yè)影響力越強,越有利于AI多元化落地的發(fā)展,最終搭建起輻射多行業(yè)的AI商業(yè)生態(tài)。

在能源、基建、物流等行業(yè),數(shù)字化轉型過程中面臨很多痛點。大到工業(yè)園區(qū)的統(tǒng)籌、生產(chǎn)與運營資產(chǎn)的安全和運行維護,小到對工業(yè)品質檢,場景多,需求復雜且細碎。

而商湯AI大裝置的“能力圈”,不僅在于分布地域廣闊的工業(yè)基礎設施,鐵路、電網(wǎng)等設備運營維護,即便是安全規(guī)范的車間生產(chǎn)區(qū)域中,AIDC也能通過智能化的AI感知,實現(xiàn)對車間、廠房、產(chǎn)線、車輛的實時智能安全管理,使用自動化預警措施,降低安全事故的發(fā)生率。

國家電網(wǎng)“多站融合”的數(shù)字化轉型中,國網(wǎng)綜合能源服務集團有限公司得以被商湯AI賦能,成功提升了運維體驗和效率,推動了現(xiàn)有變電站資源的整合。

另一個頻繁可見的工業(yè)場景在汽車行業(yè)。

汽車產(chǎn)品質檢環(huán)節(jié),也是一個長尾場景,很多細微的瑕疵,需要被快速精準定位。

無論是商湯協(xié)助一汽青島汽車廠開發(fā)的業(yè)內首條“5G+AI”沖壓件表面質量在線檢測線,還是與發(fā)動機廠商康明斯合作研發(fā)的深泉質檢推訓平臺,都在零部件的表面缺陷和工藝過程檢測效率,以及質檢結果輸出的一致性上,有了極大改善。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼大裝置首席科學家林達華表示,當人工智能進入到這個行業(yè)時,會發(fā)現(xiàn)它整個生產(chǎn)鏈條非常長,商湯遇到了很多長尾場景,在響應每個具體需求的時候,成本和代價都是非常高的。

因此,要讓人工智能成為未來整個國民經(jīng)濟發(fā)展的根本,就需要突破一個新的紅線,即成本紅線。

SenseCore商湯AI大裝置的出現(xiàn),在某種程度上,意味著AI助力下游行業(yè)走到了成本下降的關鍵節(jié)點。

04 顛覆式創(chuàng)新,猜想未來

2016年,AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中擊敗了韓國圍棋冠軍李世石。

2020年,開源人工智能系統(tǒng)AlphaFold測出35萬種蛋白質的結構,解決了困擾生物學界50多年的蛋白質測序難題。

2022年,谷歌旗下人工智能企業(yè)DeepMind使用“深度強化學習”,首次在模擬環(huán)境下實現(xiàn)了控制核聚變。

在人類有能力探知的領域,人工智能可縮短工作時間、提高工作效率。

例如,在澳門鏡湖醫(yī)院,SenseCare??Cardiac心臟冠脈智能臨床系統(tǒng),能全自動完成高精度的心臟分割、冠脈提取與三維重建,大量減少醫(yī)生手動后處理的工作量。

但人工智能貢獻不僅限于此,更大的意義在于,它能夠探索“不知道自己不知道”的領域,依靠未知數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)和利用,以令人類驚嘆的方式,重繪新世界的圖景。

癌癥至今是人類的世紀未解難題之一。而肝細胞性肝癌(HCC)是全球第六大最常見的惡性腫瘤,死亡率僅次于胃癌和食道癌。

在手術切除HCC后,仍有60%-70%的患者五年內出現(xiàn)復發(fā)。腫瘤異質性(腫瘤的生長速度、侵襲能力、對藥物的敏感性、預后等產(chǎn)生的差異)的存在,使患者預后生存情況,與治療期與治療方式的相關性不高,難以預測,給肝癌精準治療帶來極大挑戰(zhàn)。

但基于人工智能方法建立的預測預后模型,能夠兼顧精準度與實用性,且與現(xiàn)有的臨床工作流程完全兼容。

浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院放射科胡紅杰教授團隊,聯(lián)合溫州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院楊運俊教授團隊和商湯科技,基于364例多中心數(shù)據(jù)建立CT影像組學模型,預測HCC患者在手術切除后的無復發(fā)生存期(RFS),幫助臨床進一步篩選可能從術后輔助經(jīng)動脈化療栓塞術(PA-TACE)獲益的患者。

最重要的是,使預后預測方式,從宏觀的腫瘤形態(tài)分級,進入到通過人工智能細化腫瘤的微觀生物學信息,這將有助于降低HCC患者術后復發(fā)率,提高總體預后。

在這些提高診療效率措施的基礎上,新藥研發(fā)同樣被AI賦能,從而大幅度縮短研發(fā)周期、降低藥品研發(fā)成本以及提高新藥研發(fā)成功率,突破人類創(chuàng)造力邊界。

2021年,商湯發(fā)布以AI技術“猜想”新藥的研究成果,全面覆蓋藥物研發(fā)、臨床研究、臨床試驗、新藥上市后等多個環(huán)節(jié)。

其中,最為“驚艷”的是輔助新藥發(fā)現(xiàn)。靶點是藥物發(fā)現(xiàn)的開端,而新作用靶點的機制,建立在對蛋白質相互作用(protein-protein interactions,簡稱PPI)的研究上。

傳統(tǒng)PPI研究方法耗時漫長,且難以有效對PPI分類;即便后來進步到計算機模擬,仍是一種“已知推算未知”的底層邏輯,無法直接泛化應用于未知新蛋白及PPI。

針對此點,商湯團隊有兩個創(chuàng)新方案。一是訓練出一套能夠學習PPI的GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡)模型,優(yōu)化了在未知PPI上的預測性能;二是重新劃分數(shù)據(jù),衡量模型在跨數(shù)據(jù)集和未知新蛋白的性能效果。

商湯的創(chuàng)新方案,比傳統(tǒng)方法提高了36%的預測精度。

高魯棒性的基于GNN的PPI分析框架,來源:商湯公眾號

不只醫(yī)學領域,在游戲訓練中,商湯的AI智能體,也有優(yōu)秀作戰(zhàn)能力。

《星際爭霸2》是業(yè)界公認的具有超高游戲難度、公平競技性的即時戰(zhàn)略游戲。給AI玩家?guī)硖魬?zhàn)的是,需要多個智能體在復雜環(huán)境中的相互競爭、相互協(xié)作,且并不存在唯一的最佳策略。

不同于圍棋、象棋等規(guī)則明確的游戲,在《星際爭霸2》中,對局存在大量隱藏信息,有高度不確定性。即使是一局對戰(zhàn)里,也需要頻繁切換策略、把握長短期目標,控制宏觀與微觀的單體平衡。

這對AI機器人造成了挑戰(zhàn)。因為僅依靠堆積算力解決不了問題,強大的直覺、預測、推理等模糊決策能力同等重要。

依靠SenseCore商湯AI大裝置海量算法和卓越的算力,商湯以較低成本開發(fā)出原創(chuàng)游戲AI生產(chǎn)平臺。

在分布式訓練流程中,AI“左右互搏”,不斷博弈,生成大量對局。歷經(jīng)不斷進化后,AI智能體像AlphaGo一樣,最終達到了戰(zhàn)勝人類高手的對戰(zhàn)水平。

最有意思的是,這些平臺不僅能應用于游戲中的“人機對戰(zhàn)”,還能進一步延伸到現(xiàn)實生活中的城市管理、交通調度、自動駕駛等智能決策交互難題,探索“顛覆式”創(chuàng)新。

探索未知,不僅僅是延伸,更是模型重構。從某種意義上,產(chǎn)業(yè)價值得以再造,甚至顛覆原有格局,推動AI商業(yè)化進入一個新的上升螺旋通道。

探索元宇宙“生存”,如何能“真實”地在消費場景中應用,帶來新鮮的消費體驗?

在廣州悅匯城的周年慶中,商湯給出了答案。基于商湯SenseMARS火星混合現(xiàn)實平臺,帶來更多“元宇宙”超現(xiàn)實體驗。

空中盤旋的巨大冰龍、夢幻的冰雪城堡、可愛的動物冰雕、AR紅包雨、AR集圖打卡等有趣的功能,營造出超現(xiàn)實的氛圍感,令人沉浸其中,忍不住想?yún)⑴c進來。在周年慶的10多天里,廣州悅匯城全場銷售額提升了196%,會員增長74%。

元宇宙,還可以是“汽車元宇宙”。

2021年7月,商湯發(fā)布智能汽車解決方案SenseAuto絕影智能汽車平臺,此后不斷迭代,到目前已完成從智能座艙到智能駕駛(L2-L4)以及V2X業(yè)務的全面覆蓋。

商湯絕影平臺(SenseAuto)由五大產(chǎn)品組成:即SenseAuto ADAS、SenseAuto Cabin、SenseAuto Empower、SenseAuto RoboX及SenseAuto V2X。

“corner case”指在復雜系統(tǒng)的測試或是除錯過程中,由極值參數(shù)構成的邊角案例。但這些邊角案例的發(fā)生,往往是智能駕駛中不可接受的行駛風險。

SenseCore商湯AI大裝置提供的強大的算法和算力支持,令商湯絕影團隊能夠順暢迭代針對性模型,化解掉各種邊角案例的極端場景。

比如車輛出入車庫,穿行于林間道路時,強烈的光線反差導致駕駛員出現(xiàn)的“陰陽臉”,包括眼鏡反光、大角度側臉場景等,都給感知算法帶來極大挑戰(zhàn)。

在本田中國近期發(fā)布的兩款首發(fā)車型——東風本田e:NS1與廣汽本田e:NP1中,借助車艙內置的紅外單目攝像頭,商湯絕影平臺SenseAuto Cabin-D駕駛員感知系統(tǒng),可實時感知駕駛員的表情、視線、姿態(tài)動作,準確判定疲勞、分心、危險動作等危險駕駛隱患,并及時預警。

目前為止,SenseAuto絕影智能汽車平臺已有累計超過30家汽車行業(yè)客戶,累計前裝定點數(shù)量達2300萬臺,覆蓋未來五年內量產(chǎn)的60多款車型。

在高工智能汽車研究院近期公布的“2021年度中國市場乘用車前裝座艙AI軟件供應商標配搭載量”排行榜單中,商湯以9.47萬輛搭載上險量、15.79%的市場份額高居第一。

日前,商湯科技與廣州汽車集團有限公司簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方圍繞智能駕駛、智能車艙、智能網(wǎng)聯(lián)、汽車元宇宙、AI工具鏈、超算中心等多個領域展開合作。

今年和明年,商湯與廣汽傳祺、廣汽埃安合作的多個車型,將陸續(xù)量產(chǎn)上市。未來,還將有更多車型搭載商湯絕影智能汽車平臺。

但AI的終極議題,是普惠人類生活。

05 共生時代,AI普惠生活

8月9號,商湯正式發(fā)售由中國象棋協(xié)會權威認證的“元蘿卜SenseRobot”AI下棋機器人。

可愛的外形、酷酷的機械臂看起來科技感十足。人機對弈、象棋教學、殘局闖關等有趣的功能,讓無論是初學者還是具備一定象棋水平的玩家,都能找到適合自己的對弈等級。與元蘿卜一起學習,甚至能考取中國象棋協(xié)會認可的棋士等級證書。

“元蘿卜SenseRobot” AI下棋機器人,來源:商湯官網(wǎng)

這是商湯首款家庭消費級人工智能產(chǎn)品,也是AI的一步普及性探索。未來AI的發(fā)展,必將惠澤萬家。

但探索真正未知宇宙的前提,仍然是算力和算法的“基建”設施,足夠完滿。

電力、汽車、醫(yī)藥、消費、城市管理……這些案例,幾乎觸摸到了各行業(yè)疑難雜癥的邊界,但仍然只是AI能做的冰山一角。

千行百業(yè)都能實現(xiàn)智能化升級的前提條件,即萬物數(shù)字化、智能化。而AI行業(yè)發(fā)展到新階段的必要條件,即是打通閉環(huán)、解決長尾問題。

誰能以更低的成本、更早的布局、更快的技術迭代解決好這個問題,誰就能成為人工智能跑向“最后一公里”的決賽冠軍,打開巨大的商業(yè)空間。

8月19日,恒生指數(shù)公司宣布截至2022年6月30日的恒生指數(shù)系列季度檢討結果,所有變動將于2022年9月5日(星期一)起生效。其中,商湯-W被納入恒生中國企業(yè)指數(shù)成份股。

恒生中國企業(yè)指數(shù),反映的是在香港上市的大型中國企業(yè)的表現(xiàn),涵蓋50家市值最大、交易最活躍的港股中國企業(yè)。

在產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元、企業(yè)數(shù)量超過3000家的人工智能行業(yè),不僅有小而美,還有大而強。

當虛擬世界真正映射到現(xiàn)實世界,人類對機器的“驅使”,也將轉變?yōu)闄C器對人的照料。

AI在這一過程中,所賦能的功能意義,是使機器“接地氣”,變得有溫度,有人文情懷,也更有力量和智慧,參與到人類社會歷史的進程當中。

從高深莫測的黑科技,變身為輔助工作、生活不可或缺的重要組成,持續(xù)提供創(chuàng)造力的靈感,是人類世界對人工智能最深切的愿景。

       原文標題 : 人工智能跑向“最后一公里”

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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