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疫情下的AI:云从科技高水平构建应急防控平台 龙头企业形成规模效应

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新兴技术及应用, 人工智能
作者:马渭淞
2022-05-10 13:03
持续投入的龙头企业能够建立成本及全栈技术的护城河,并通过操作系统和算法工厂解决场景碎片化的问题。

摘要:

在应急防控应用中,信息不互通、数据反复统计、缺乏实时数据、难以快速研判是目前面临的首要难题。龙头企业有能力整合多点技术,建立成本及全栈技术的护城河,并通过操作系统对技术、方案的沉淀和标准化提高生产效率解决场景碎片化的问题。有望率先实现AI行业的“工业革命”,并受益于规模效应带来的先发优势,未来将人工智能快速覆盖到更多中长尾场景与行业。

智慧城市和应急防控成为AI行业发展的新焦点,信息不互通、数据反复统计、缺乏实时数据、难以快速研判是目前面临的首要难题。当前疫情持续散发多发形势,外防输入、内防反弹,防控形势严峻复杂,通过多项智能化技术快速提升基层治理信息化能力和资源协同管理成为智慧城市应急防控模块建设的重中之重。

应急防控模块向数字化转型意味着大量AI技术与解决方案的需求,AI技术与方案通用性低导致项目碎片化、交付效率低是行业目前痛点,未来高生产效率、高技术整合能力是AI行业发展的趋势。

技术整合能力强大,AI龙头规模效应优势明显,有望解决应急防控难题。防疫本身存在流程繁杂,多部门协作处理日常事务,需要复杂的技术整合应用才能提升整体防疫效率和精准度。

云从科技推出的针对高传染性类疾病的智慧应急防控平台通过AI技术驱动智慧防疫管理机制的革新,解决信息不互通、数据反复统计、缺乏实时数据、难以快速研判的难题,助力实现“四清”(人数清、人头清、位置清、状态清),高水平构建整体智治、适应多病种的常态化疫情防控体系。

 实现这些需要对多项技术进行有效整合,云从科技等龙头厂商拥有全链技术能力,通过操作系统整合技术能力与解决方案,搭建规模高效的AI生产线,从根本上提升效率。另一方面,AI行业已经形成规模效应,行业龙头才能够深化全链技术与AI平台,护城河以及稳定性高,产品打磨及通用性可以快速形成。

 操作系统是人工智能应用的突破点,技术、行业壁垒较高,是AI巨头之间的战场。传统AI应用在中长尾需求中暴露短板,近年软件与操作系统发展加速,是实现通用AI的重要方向。规模高效的AI生产线能力与能够沉淀通用技术与方案的操作系统是实现快速商业拓展的关键,但技术和行业壁垒高,深耕行业的龙头厂商能够凭借规模化效应持续提升产品和方案标准化率及交付效率。   

 全世界AI头部公司基本都在10亿以上收入水平,中国AI领域平台型企业只有2-3家,云从已经建立起优势和壁垒。

 风险

国内技术进步、生态建设不及预期,行业竞争加剧,海外出口管制风险。

 一、智慧城市与应急防控成为人工智能技术新的应用焦点

 目前智慧城市建设在应急防控中的痛点在于信息不互通、数据反复统计、缺乏实时数据、难以快速研判。基层治理信息化和资源协同管理迟滞的本质在于大量应急防控仍停留在“手工作坊”时代。

当前疫情持续散发多发形势,外防输入、内防反弹,防控形势严峻复杂。国内疫情总体呈现零星散发和局部聚集性疫情小暴发的常态化特点,疫情应急防控存在涉疫数据孤立、底数不清、摸排不及时、应急响应预案滞缓等问题,无法做到精准防控。

这导致应急防控存在着众多难题正常的社会生产生活可能会受到影响,带来潜在损害。

 因为一旦各部门数据得不到有效打通、流调跑得慢,引发社区传播,就会带来大量的经济损失,比如德国伊福经济研究所(IFO)最新数据表明,两年以来新冠疫情已对德国经济造成3300亿欧元(约2.3万亿人民币)的经济损失,相当于2019年经济产值的10%,全球大部分国家经济都遭受了冲击。

 不仅如此,如果无法及时转运,导致长期居家隔离而带来传播风险,人民群众面对巨大的健康风险,更长时间封控、以及更高资源消耗。根据国家医保局的统计结果,我国新冠病毒肺炎患者人均费用为1.7万元,重症患者人均费用大约为15万元,这些治疗费用因为不可再生,所以可以看作是直接经济损失。

 最后,隔离场所不能精细化、智能化管理,将大大加重了医护人员的工作压力和安全风险,进一步导致医疗挤兑可能带来的超额死亡。

鉴于此情况,通过多项智能化技术快速提升基层治理信息化能力和资源协同管理成为智慧城市应急防控模块建设的重中之重。应急防控模块向数字化转型意味着大量AI技术与解决方案的需求,AI技术与方案通用性低导致项目碎片化、交付效率低是行业目前痛点,未来高生产效率、高技术整合能力的AI流水生产线是AI行业发展的趋势。

 二、技术整合能力强大,AI龙头规模效应优势明显,有望解决应急防控难题

 应急防控本身存在流程繁杂,多部门协作处理日常事务,需要复杂的技术整合应用才能提升整体防疫效率和精准度。而AI龙头企业有望凭借规模化优势解决这些应急防控难题,以AI龙头企业为代表的智慧城市运营商,可以充分发挥在技术研发、AI规模化生产平台与行业经验等方面的独特优势,围绕“数字城市”整合多项技术能力应用到主要场景中,沉淀出更多的通用中长尾场景技术与解决方案,提高缩短项目时间,提升生产效率、降低边际成本

通过持续平台研发投入,应急防控项目的交付和部署正在经历从“小作坊”到工业化生产的转变。

在病毒不断变种,长期共存的情况下,采用AI技术具备高效率优势,在突发情况下准确把握疫情动态走势,可以因时应势采取防控策略。单一功能的疫情防控系统已经进化为针对多种高传染性类疾病的应急疾控平台,成为智慧城市中不可或缺的模块。

二浪技术浪潮下的AI规模化生产能够在应急防控体制机制、组织架构、方式流程、手段工具全方位系统性优化完善。云从科技人机协同操作系统搭载的AI流水生产线,保障高效AI生产力 。

云从科技基于人机协同操作系统推出了针对高传染性类疾病的智慧应急防控平台,它通过AI技术驱动智慧防疫管理机制的革新,为核酸检测、监测分析、流调转运、防控救治、资源调配等疫情防控提供高效服务。

 解决信息不互通、数据反复统计、缺乏实时数据、难以快速研判的难题,助力实现“四清”(人数清、人头清、位置清、状态清)高水平构建整体智治、适应多病种的常态化疫情防控体系。

整体而言,云从应急防控平台能够实现三大价值:

1.物理世界数字化,对于隔离场所等场景下通过模型将物理世界映射到虚拟数字世界中, 以构建物理世界与虚拟数字世界的桥梁。通过传感器会实时产生大量的数据,AI平台对这些数据进行分析,并结合经验知识来实现主动异常检测、预测性维护等,比如对医患人员的动作行为分析等,从而帮助防疫能够做出更准确的预测、合理的决策。


2.知识生成与服务,作为人机协同的中枢,知识生成与服务可实现数据到知识的萃取,底层融合知识图谱技术、机器学习算法以及行业专家的业务知识,并结合推理、决策引擎,形成感知、认知、决策闭环。通过对防疫方法的不断学习优化理解,最终服务于业务流程的处理。3.陪伴执行,通过各种自动化流程,提升集成人员、台账的书写能力,减少手工填写,并且能够通过对数据分析,可自动部署到推理引擎实现模型的运算推理,决策引擎提供多种类型的业务规则配置,对各类事件实现自动化的处理,以AI精灵的形式服务于防控,并且可以根据特殊防疫防控任务进行方案制定和建议。

3.陪伴执行,通过各种自动化流程,提升集成人员、台账的书写能力,减少手工填写,并且能够通过对数据分析,可自动部署到推理引擎实现模型的运算推理,决策引擎提供多种类型的业务规则配置,对各类事件实现自动化的处理,以AI精灵的形式服务于防控,并且可以根据特殊防疫防控任务进行方案制定和建议。

实现这些需要对多项技术进行有效整合,云从科技等龙头企业拥有全链技术能力。通过操作系统整合技术能力与解决方案,搭建规模高效的AI生产线,从根本上提升效率。另一方面,AI行业已经形成规模效应,行业龙头才能够深化全链技术与AI平台,护城河以及稳定性高,产品打磨及通用性可以快速形成。应用AI生产线后,可以实现项目人数占用减少70%,完成时间缩短90%。

 高生产效率、高技术整合能力的AI流水生产线解决项目碎片化、交付效率低痛点

三、操作系统是人工智能应用的突破点,技术、行业壁垒较高,是AI巨头之间的战场

 传统AI应用在中长尾需求中暴露短板,近年软件与操作系统发展加速,是实现通用AI的重要方向。规模高效的AI生产线能力与能够沉淀通用技术与方案的操作系统是实现快速商业拓展的关键,但技术和行业壁垒高,深耕行业的龙头厂商能够凭借操作系统实现规模化效应,持续提升产品和方案标准化率及交付效率,快速覆盖中长尾应用场景。 

 这就是为什么在智慧应急防控平台的应用中,人机协同操作系统是核心。

 我们从移动通讯发展三浪得到的启示是,产业最终会以操作系统等平台为核心分别将软件硬件解耦,各自形成生态。 

移动三浪趋势

 如果说人工智能的目标是打造一个像“人”一样,具备“躯干四肢”、“大脑神经”的机器人。那么“躯干四肢”是5G网络、摄像机、芯片等硬件基础设施,最重要的“神经”和“大脑”则是软件和操作系统。

在人工智能领域,早期人工智能技术红利来源于人脸识别或语音识别等单点技术,随着智能化场景的扩展与深入,单点技术逐渐无法满足建设需求

平台建设需要从单点技术到多点技术的技术闭环才能满足场景建设需求,支撑智能化解决方案和产品形成良好的用户体验。

人工智能三浪趋势

在此背景下,人工智能发展正迎来三浪,第一浪以单点技术为主,第二浪以技术闭环与AI工程化为主,第三浪以平台生态化为主。

第三浪会将流量重构,人机协同操作系统会开放给所有软件产商,在人工智能技术闭环的支持下产生全新交互方式与入口,同时引领上游和下游构建生态。

云从科技人机协同操作系统的核心是技术整合能力与规模化的高效AI生产力。算法工厂提供100余项全系列基于深度学习的AI能力,如计算机视觉分析(人脸、人体、车辆、场景、行为、表情、活体,OCR等)、语音识别、NLP自然语言处理等。

云从科技通过CWOS提升AI商业化落地整条路径的效率,在多个行业及场景中实现了降本增效。AI在商业化落地有模型生产,业务算子编排优化,应用系统集成,自学习持续提升四个阶段。下图是4个阶段分别的投入占比。通过对全流程每个环节的打磨和优化,最终的Al商业化落地在效率方面相对2020年提升了10倍以上,在成本方面相对2020年下降3倍以上,助力云从科技在数十个行业实现Al商业化落地。

AI行业已经形成规模化效应,技术、行业壁垒较高,是AI巨头之间的战场,龙头企业有持续的生命力。多点技术闭环与灵活快速的AI应用生产、部署能力要求企业具备深耕行业的经验较强的技术能力

云从科技拥有高效的研发体系,不断推动技术创新,具备持续创新能力,设立了广州、成都、重庆、上海、苏州五大研发中心,研发人员占比超过50%,围绕人机协同操作系统打造100多项人工智能关键核心技术。核心团队曾先后 9 次获得国内外人工智能领域桂冠,并于 2018年获得了“吴文俊人工智能科技进步奖一等奖”,并受邀参与了人工智能国家标准、公安部行业标准等 30 项国家和行业标准制定工作。

 截至截至2022年3月31日,云从科技及子公司已取得与已提交申请且审查中的专利合计645项。

 过多年技术积累和多元业务深耕,云从科技逐步建立品牌优势,在金融、治理(数字新基建)、出行等领域已成为人工智能行业的细分领域龙头,其中智慧金融领域已覆盖六大国有银行在内超过 100 家金融机构,智慧治理领域已服务于全国 30 个省级行政区政法、学校、景区等多类型应用场景,智慧出行领域已在包括中国十大机场在内的上百座民用枢纽机场部署上线,智慧城市领域已在广州、四川、湖南等多地建设“数字基座”标杆项目,沉淀了丰富的项目经验。

 2021年11月,“2021世界智慧城市大奖”全球决赛结果在西班牙巴塞罗那揭晓,云从科技助力成都在与爱尔兰都柏林、印度海德巴拉的角逐中获胜,最终在“2021世界智慧城市大奖宜居和包容大奖”全球决赛中获胜,摘得全球桂冠。

云从通过人机协同操作系统覆盖主要业务与中长尾场景,具备广阔的应用前景

未来,云从科技战略路径将形成2条业务增长曲线,不断产生新的收入增长因子,长期维持在较高的收入增速状态。

云从科技第二增长曲线

通过为垂直领域头部客户赋能,云从科技产品不断吸收行业知识和专家经验,沉淀标准化技术与方案能力到人机协同操作系统中,快速覆盖中长尾应用场景,满足当下与未来的可持续商业发展。

结论:

持续投入的龙头企业能够建立成本及全栈技术的护城河,并通过操作系统和算法工厂解决场景碎片化的问题。

全世界AI头部公司基本都在10亿以上收入水平,中国AI领域平台型企业只有2-3家,云从科技等中国AI龙头企业已经建立起极强的优势和壁垒,将在未来竞争中占领高地。

本文来源于亿欧网,原创文章,作者:马渭淞。
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