人工智能技術為什么難以落地?
2016年,以AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋九段選手李世石為標志,人工智能技術在全世界范圍內掀起一輪創(chuàng)業(yè)和投資熱潮。
曾經因人工智能技術無比興奮的創(chuàng)業(yè)者和投資人開始逐漸調整他們的預期。越來越多人意識到,不同于過去互聯(lián)網、移動互聯(lián)網所引發(fā)的快速變革,人工智能技術的成熟和商業(yè)落地將會是一個長期而緩慢的過程。
在安防、零售、醫(yī)療、自動駕駛等領域,涌入了大批試圖以AI技術改造行業(yè)、提升效率的公司。在不同行業(yè)中,由于數據可得性、算法成熟度和服務容錯率等因素的影響,技術在這些行業(yè)中落地速度分化明顯——其中,移動互聯(lián)網和安防行業(yè)領跑,零售和物流跟進,在醫(yī)療和無人駕駛領域則發(fā)展緩慢。
n 移動互聯(lián)網是人工智能技術的受益者
移動互聯(lián)網公司擁有海量標準化數據和場景,這令他們實際上成為人工智能技術發(fā)展的受益者。
l 應用深度學習技術,能夠極大提高對用戶的刻畫準確度,從而提高內容與廣告推薦精準度。今日頭條系應用占據的用戶時長在一年內從4%上升到10%。
l 短視頻平臺公司快手采用AI技術廣泛應用于該平臺分析、理解用戶及視頻內容,包括對每天平臺上傳超過1500萬條的短視頻進行審核。
AI技術進入其他傳統(tǒng)行業(yè)并能夠真正落地并產生商業(yè)價值的非常有限。
n 工業(yè)AI最有希望的是產品質量檢測,目前并未在大規(guī)模應用
AI技術難以落地的主要原因是,缺乏可供完善訓練模型的大量標準化數據。以AI技術做鋼鐵表面檢測相對于傳統(tǒng)方法,在效果上并沒有大的競爭優(yōu)勢。
l 落地比較緩慢一方面是在工業(yè)領域的數據標注難度比較高,需要標注操作員與資深工業(yè)專家共同參與才能完成。
l 另一方面,工業(yè)生產對穩(wěn)定性要求很高,一旦識別出現(xiàn)錯誤,會嚴重影響到后續(xù)流程的工作量。這也導致工業(yè)界對應用AI技術持謹慎態(tài)度。
l 此外,投資產出比也是企業(yè)不得不考慮的問題。以AI技術解決問題,需要建立數據采集系統(tǒng)、訓練模型等一套體系。而建立這套體系,初始至少要投入幾十萬到幾百萬,企業(yè)也會考量投資回報是否合算。
n 醫(yī)療AI發(fā)展緩慢
醫(yī)療一度被認為是AI技術落地潛力的領域之一,然而,AI在醫(yī)療領域落地進展緩慢,目前絕大部分AI醫(yī)療公司的產品稚嫩,還無法實現(xiàn)自身造血,更遑論實現(xiàn)規(guī)?;沙掷m(xù)的盈利模式。
醫(yī)療行業(yè)不容易獲取到訓練模型所需的大量數據,這會影響產品迭代速度。醫(yī)療行業(yè)有公共性,屬于重監(jiān)管行業(yè),醫(yī)院采用新技術新設備的周期非常之長,這也會限制AI醫(yī)療產品落地的速度。
n 無人駕駛遙遙無期
無人駕駛過去幾年中,吸引無數創(chuàng)業(yè)者、資本爭相涌入。但現(xiàn)在越來越多投資人意識,無人駕駛在短期內無法實現(xiàn)。無人駕駛的產業(yè)鏈、發(fā)展趨勢會持續(xù)非常長時間,可能是十年二十年或者更長。
無人駕駛的一個重要問題依然是沒有辦法獲取到訓練模型所需的大量數據。尤其涉及到周邊人身安全的問題,數據的獲取更是難上加難。
無人駕駛的未來可能是:一、有人駕駛車輛和無人駕駛車輛不能在環(huán)境中共存;二、設計專門路線和封閉空間服務;但是這個就有點像是城市有軌公交和有軌電車了,那還不如設計研發(fā)無人駕駛的有軌電車。
缺乏落地的案例&糟糕的VR體驗,馬斯克說得很有道理
元宇宙和 Web3.0據悉將是改變數據全球的二種發(fā)展趨勢。但現(xiàn)實世界中的富豪、硅谷鋼鐵俠埃隆馬斯克·馬斯克對二者好像都并不太看重。
在近期的一次訪談中,馬斯克表明,他在銷售市場上并沒有見到一切特別注意的元宇宙VR運用,并表明他并不認為元宇宙在最近就可以落地式變成一種新的發(fā)展趨勢?!翱傊沂菦]看懂,最少目前還不明白?!瘪R斯克所言。
室內空間坐標定位和三角定位也是坑
微文鏈接:UWB三角定位系統(tǒng)部署事項-簡直就是搞事情
高科技的坑是最有欺騙性的坑
但凡被標榜上了高科技,往往就披上了美麗的外表,讓人浮想翩翩,也最有欺騙性。往往讓人忽視了商業(yè)技術存在的本質是要創(chuàng)造商業(yè)價值,不是來當花瓶,也不是為了專利;也往往最容易被投機資本所利用獲取短期的利益。
沒有落地性的商業(yè)技術,就沒有商業(yè)價值,只有研究價值,不能成為企業(yè)的核心競爭力。
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