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AI 商用落地为什么比互联网更难?

作者:李帅飞
2019/12/02 17:28

2019 年行将结束,AI 落地之路究竟走了多远?

AI 商用落地成绩单

近日,在 2019 年厦门新经济发展大会的 “新技术——浅谈 AI 商用落地成绩单” 主题论坛环节,包括美图创始人兼 CEO 吴欣鸿、云知声董事长兼 CTO 梁家恩在内的业界人物就 AI 商用落地的成绩和现状进行了深入的探讨,雷锋网也受邀来到论坛,并在论坛结束后就 AI 落地的问题对吴欣鸿和梁家恩进行了专访。

论坛上,美图创始人兼 CEO 吴欣鸿表示,美图公司早在 2010 年就成立了美图影像实验室,也就是 MT Lab,主要是运用人工智能探索一些计算机视觉的落地;目前美图在 AI 方面主要是 AI 修图和 AI 拍照,所有的图片都是在云端进行识别和处理;另外美图也在做 AI 机器人,更好帮助用户全自动修图,修视频,当时未来也会基于用户一些长相、皮肤的状况,用 AI 给出一些比如说美妆,发型,穿搭等打扮方面的个性化建议,帮助用户在现实中变美。

云知声董事长兼 CTO 梁家恩表示,云知声主要提供的是基于 AI 在物联网行业的云端芯一体化解决方案,目前客户主要有家电厂商,像美的、格力、长虹、奥克斯等,还有像车载里面,比如说吉利汽车;另外,云知声还有部分业务在教育和医疗场景落地,其中医疗领域在全国有上百家医院在使用其解决方案,未来云知声会把核心技术能力与产业做更加深度的融合。

AI 商用落地为什么比互联网更难?

农信互联联合创始人薛素金表示,作为一家从事农业产业互联网的企业,农信互联的业务开展在数据电商、金融、AI 等领域;目前数据服务覆盖了 270 万的行业人员,电商累计交易额达到了 1700 亿;而在人工智能各方面,该公司在五个月的时间里的积累了 180 多个客户,落地客户 40 多家,营收接近 4000 万。

颐信科技副总裁黄宁表示,颐信科技在成立将近 20 年的时间里,积累了多方面的数据,也由此打造出两套系统,一个是在开源网络方面的情报系统,一个是多种数据源的数据融合分析系统;而在具体应用上,一方面是打造出了一个 To C 的“风险早知道”app 来帮助股民了解上市公司的风险,另一方面是将政府、公安、海关等数据连接起来打造一个“官司自助通”,这也是免费服务老百姓的。

嘉楠耘智联席总裁张丽则表示,该公司主要从挖矿机出发,介入到边缘计算 AI 芯片业务, AI 芯片在去年已经发布,主要场景包括智能家居、智慧社区等;另外,该公司也在与更大的算法公司合作提供一些非常好的 SaaS 服务,以便降低 AI 的门槛。

AI 应用落地难在何处?

论坛结束后,美图创始人兼 CEO 吴欣鸿、云知声董事长兼 CTO 梁家恩分别接受了雷锋网的专访。

面对吴欣鸿,雷锋网关心的问题是美图对 AI 技术的应用。对此,吴欣鸿表示,美图是 2008 年创立,从一开始美图秀秀所定位的修图工具就已经涉及到背后的算法;而且计算机视觉已经是一个拥有很长时间历史的学科,很多东西已经非常成熟,因此美图很早就成立了影像实验室,深挖计算机视觉技术,通过人工智能不断地提升效率,提高用户体验,在计算机视觉上的应用会比 AlphaGo 更早一点。

吴欣鸿表示,目前美图会特别在意把人工智能落地到美图的产品上,尤其是近两年,人工智能的不断发展让人看到它可以极大地提升用户的体验,包括更好的效果、更短的时间、更高的满意度。

当然,除了计算机视觉,美图也在延伸自家产品在人工智能方面的应用场景。吴欣鸿透露,目前美图在做一个类似于语音助手的东西,能够帮助用户通过语音来操控手机上的美图秀秀或美颜相机 App,使之帮助用户用语音指令(比如说 “换滤镜”“美颜调低”“脸瘦一点” 等 )来实现修图修视频,而且还能够不断学习用户的喜好。

另外,在采访中,吴欣鸿也谈到了与小米的合作,尤其是小米和美图正在合作打造的一款美图品牌的手机。他表示,这款手机更多是由小米设计研发的,会用美图的品牌,也是主攻女性用户,是面向高端市场的;而这款产品从立项到研发、上市、营销,美图都是全程深度参与,尤其是在也影像方面提供技术支持,力求把拍照在它的能力范围内做到最好。

AI 商用落地为什么比互联网更难?

与美图不同,AI 落地是云知声作为一家 AI 创业公司不得不关注的核心问题。由于云知声在 AI 芯片动作颇多,雷锋网就云知声的 AI 芯片布局进行了提问。对此,云知声董事长兼 CTO 梁家恩对雷锋网(公众号:雷锋网)表示:

芯片是我们体系架构重要的一部分,2018 年已经全面推出了。第一款产品 “雨燕” 要达到量产的要求,在空调或者是音响上实现量产应用,我们已经实现这个目标,它的使命也就完成。今年在推的第二个芯片在内部叫 “蜂鸟”(即雨燕 Lite),它是更轻量级的芯片,目标要提升竞争力,包括内存和功耗降低,同时把性能提一个台阶,这样才可以达到更大规模的量产,明年会主推。“雪豹” 主要是面向车载的应用,跟吉利在合作;“海豚” 是面向多模态的应用,肯定也是大势所趋,我们会放到后年布局。

梁家恩坦承,云知声目前还没有实现盈亏平衡,而且与盈利相比,云知声更加在乎应用规模,要保证营收 100% 的增长,在研发方面,云知声的投入也特别大。

谈到整个行业 AI 落地的情况,梁家恩表示,AI 落地已经有一部分达到量产的要求,但是现在仅仅是刚刚开始,有点像智能手机刚刚起步一样,当时的应用基本上是 PC 应用的缩小板,但这些应用现在都死光了。

在谈到 AI 落地的难点时,梁家恩表示:

很多人把 AI 跟互联网类比,但互联网是信息传递的过程,是传输和检索的基础功能;但对于 AI 来说,如果不懂得内部的数据和业务的流程,其实很难定义 AI 的任务的。其实 AI 在专业人员看来就是特定目标的数据优化过程,所有的算法都解决算法优化的问题,必须要深入数据,同时要跟行业的业务流程结合,才可以发挥价值,所以不可能只提供一些基本的 API 就能够解决问题,所以这是 AI 落地的困难所在。

谈到什么样的应用才是真正的 AI 应用时,梁家恩认为,未来还是要结合场景和用户体验去重新设计,用 AI 本身的方式思考,才会产生真正的 AI 应用。在他看来,未来五年会有真正的 AI 应用出现,AI 的能力也会发挥到极致,到时候,AI 会作为一项背后的技术参与其中,但这个技术已经普及而且消费者无需感知了——因为技术应用的最高境界是技术变得无感,场景当中最合适的技术实现了,这是 AI 应用到来的时候。

 

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