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AI技術的高杠桿效應
基于“數據+算力+算法”的機器學習和深度學習技術讓極端復雜問題地解決具備了技術可行性且技術復雜度極大的降低,比如圖像樣式遷移、AlphaGo、自動駕駛等使用傳統的技術方式是無法實現的。但是特別要注意,AI技術還處在初級階段只能處理一些極其簡單地任務。AI項目需要以AI技術為高杠桿來降本提效,如何找到并定義清楚這個高杠桿,將AI技術的邊界和業務核心環節的有效結合是一個AI項目成敗的關鍵,也是最大的挑戰。
數據驅動
數據是AI時代的第一生產要素,模型極度依賴數據,大部分模型的訓練參數都在億級別,因此需要大量標注數據,如果無法構建冷啟動數據集或者數據集不完整,再好的模型算法也無濟于事,很多業務場景不具備數據積累條件,AI技術方案是不可行的。反之如果具備完整的數據集,模型算法差一些,運行效果也不會差。企業場景數據地構建是AI時代企業的重要壁壘。
邊界成本高
雖然AI的成本和效率已可商業化,但存在很高的運算成本。移動互聯網時代大家習慣了邊界成本為零,因為AI時代項目的高人均運算成本,另外邊際成本同比業務規模在增大,所以目前階段需要導向極高附加值的業務,如工業場景、輔助駕駛、機器人(都很貴),C端產品極少
軟硬結合項目,硬件具有局限性
大部分智能項目需要引入新硬件,用于獲取場景數據和用戶響應,智能硬件獲取信息地方式、頻率、效率得到極大提升,信息內容的豐富性得到極大提升,如拾音器基于RNN的語音識別、NLP等可理解和處理人類的語義信息,攝像機基于CNN的目標檢測、圖像分割、人臉識別、姿態識別、情景識別、行為識別等可理解人類的視覺信息。萬物互聯,各種物體通過智能硬件將具備人類視角的理解能力進而改變人與物、物與物的關系。同時硬件引入會大幅度增加方案的復雜度和成本,務必重視硬件方案的評估和實驗測試,硬件的局限性也非常大,適用范圍有限,很多業務場景是沒有合適的硬件能夠支持的。
科研性
AI技術方案都是偏預言性質的,要經過實驗室和產品化兩個階段,技術指標的可行性具有不確定性,務必重視項目啟動的實驗室階段時間投入和實驗結論,否則整個項目核心技術沒有得到驗證,項目如空中樓閣,目前整個行業能做到非常好指標的算法任務非常少,即使有也是需要3-5年的積累和沉淀。科研屬性導致AI項目都是長周期項目(6個月起步),試錯時間成本和技術成本都很高。AI技術不確定性是AI項目本身一個重大的風險,如果項目本身的業務不確定性也很高,那么這個AI項目基本上不可行,所以務必保證業務確定性。
人機協同
智能化是一個過程,智能服務于生產或者服務時還無法一步到達智能化,每個AI項目都需要經歷:重人工輕智能階段->輕人工重智能階段->智能化階段。一般冷啟動的項目一定要從重人工輕智能階段起步,配以輕量化的AI技術方案和重人工運營方案,前期減少對AI技術和數據的過度依賴,否則會導致項目一直無法落地,第一個階段完成對數據的初步積累、業務場景理解、基本智能化技術的構建。再不斷擴大算法的支撐范圍,減少人工介入量,進而達到重智能輕人工階段。最后通過算法和數據平臺的建設完成算法任務定期的自我升級進入到智能化階段,不需要人工參與,目前這樣的項目還沒有,那是一個夢想,也許哪一天會到來。
方法論不成熟
智能化已經被大眾接受,被產業接受,智能化項目也非常多,但真正落地的AI項目卻非常少。目前在AI行業還沒有形成主流的AI項目落地方法論,其中最重要的原因是AI行業落地的項目太少,以至于沒有關鍵人才和通性總結的可能,也說明AI行業其實并不景氣,也警示我們慎重的對待智能化,坑很大。這也反向導致AI發展得不到AI項目理論的支撐,進展也受影響。這個總結也希望給不成熟的AI項目理論提供些素材!
跨界融合
AI只是一種技術手段,只有與產業結合的AI技術才能創造價值。大型科技公司把自己的技術整合到產業中去完成技術價值的落地,叫智能產業化(AI+)。傳統各大產業通過引入智能化完成自己產業的智能化升級,叫產業智能化(+AI)。AI+要求AI技術成熟尋找智能產業的機會,+AI要求產業業務形態成熟尋找產業智能的機會,二者挑戰都已很大,最可怕的是企業同時在不成熟的AI和不成熟的產業上找機會,機會渺茫!
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【支持導出無損PNG、JPG格式文件】
類似平臺:NOVEL AI、靈境-Ai畫家、Dream Art 、6pen Art 等。
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