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四大AI企业CEO对话:AI浪潮袭来,我们该去拥抱未来

亿欧
2018-06-15 · 15:52
[ 亿欧导读 ] 人工智能虽然是一个发展中的技术,已经可以在今天的我们的生活和工作中发挥巨大的价值,激起了全新的场景和全新的价值这样的情况。正因为它是发展中的技术,所以在产业化的过程中必然会遇到落地路径上的挑战。
2018全球智能+新商业峰会,2018全球智能+新商业峰会,将门,扩博智能,码隆科技

作者:亿欧

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括 AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

6月14日,在AI国际峰会上,将门联合创始人兼CEO高欣欣女士,以及思岚科技创始人兼CEO陈士凯先生、扩博智能Clobotics创始人兼CEO严治庆先生以及码隆科技联合创始人兼CTO Mr.Matt Scott围绕“AI产业化趋势下的创业机会与挑战”的话题,展开了深入交流。

大家认为,从国际层面来看,整个AI的浪潮非常大,不管是企业发展AI的方向,还是数据的公开性和政策上面的引导性,这说明AI企业的发展的大环境是很好的。

下面是现场嘉宾讨论的速记要点内容:

高欣欣:人工智能虽然是一个发展中的技术,已经可以在今天的我们的生活和工作中发挥巨大的价值,激起了全新的场景和全新的价值这样的情况。正因为它是发展中的技术,所以在产业化的过程中必然会遇到落地路径上的挑战。

扫地机器人是往杂乱的地方移动,而无人驾驶是往开阔的地方移动

陈士凯:扫地机器人与智能驾驶汽车是目前AI应用行业中典型的问题,第一,我怎么样把这样的技术进行适当的低成本化,或者落地化,怎么样让它在扫地机器人或者消费型的机器人行业中落地,这个成本的降低也不可能简单地通过我去切换它的物料,必须通过技术的革新,比如使用新的方法、新的算法,使用一些行业不太使用传感的方式解决这样的问题。

无人驾驶更多考虑的是可靠性、安全性,成本可能是其次的,但是其实在这个行业里面,我们看到很多规模的创业公司,他们尝试推广多限速的激光雷达,可能两三年前售价将近一百多万元人民币的,实际上同样面对着成本的问题,只是这个成本是在另外一个纬度上进行。

严治庆:人工智能是行业发展的驱动,这明确了人工智能必须具备——迎合行业需求,解决痛点。人工智能技术要落地,需要考虑为行业提供整体解决方案,从头到尾渗入行业才能更好驱动行业发展。然而,在某些行业里单纯靠硬件或者单纯靠软件会比较挑战,软硬结合是AI落地的一个主要的方式。当硬件作为工具,能够精准的识别目标和采集数据,并且通过软件的算法不断进化,让识别更加精准。这样就相当于让人工智能从数据采集源头开始就发力,源源不断地驱动产业变革。

在零售方面,行业内一般需要商品识别准确率达到96-97%的精确度,我们服务的大的零售品牌商都有至少几千个SKU。而一旦有新品上市,品牌商对于准确率和结果要求都会非常细,一旦做细的话,一定要有软硬配合,才能以最快的速度把理想的结果反馈给客户。

而在风电行业,我们通过全自动飞行智能无人机帮助用户识别1mm-3mm的细微裂缝,这对于硬件和软件的技术壁垒要求非常高。

客户需求是多样的,业务发展却是需要标准化的

高欣欣:在人工智能应用于行业中,行业的需求是多种多样的,它变得非常个性化,然而业务需要规模化扩张又需要标准化,在个性化和标准化之间是特别痛苦的成长过程。

严治庆: 不同行业有不同的特点,所以其发展的成熟度、适用的技术也是不一样的。行业自身信息化水平决定了行业对标准的要求。我们选择传统行业为切入点,一方面是因为传统行业自身有强烈的数字化升级需求,大部分传统行业都迫切想要通过新信息技术,打通不同层级与不同行业间的数据壁垒,强化自身数据驱动能力。另一方面,在数字化程度较低的传统行业,人工智能产品作为新技术和新工具赋能行业的效果往往立竿见影,新产品推出的同时就是标准的的制定和完善过程。

企业从1到N,需要经历怎样的历程?

Matt Scott:今天我们都提到了很多从0-1的商业案例,但对零售业来说,这个领域有个关键问题:如何有效地降低成本?就拿AmazonGo举例,这一项技术运行得不错,也许现场有些朋友也有体验过,但是这样的模式在大规模使用时,可行性很低,因为开发成本实在巨大,这一点在大众零售领域是很难施行的。但如何实现1到N,其中主要的问题就是降低成本,从前端及后端两方面着手。前端则是指商店本身所占空间,后端则是指如何快速精准地迭代和维护新的商品SKU。对货柜前端来说,成本增高的主要问题是货柜如果仍然采用传统技术,如重力感应、RFID等,那么成本就会很高。但是如果货柜仅采用纯视觉的商品识别解决方案,则可以极大程度降低成本。当然,这就对算法的提升、模型的训练有一定要求。而我们现在所做的就是帮助传统零售商摆脱重力感应、RFID等高成本的传统技术,仅需要简单地安装摄像头,便可以有效地缩小货柜尺寸。同时,当货柜有新的SKU需要维护时,有的技术提供商也许需要上千张图片的训练,花较长的时间才可以让摄像头学会认识这一新的SKU,但是我们仅需几十张图片训练就可以快速达到SKU无缝更新。

技术是不分国界,AI企业的国际化竞争与发展

Matt Scott:在中国做AI创业是非常有优势的。首先中国的数据量是巨大的,这一点对于AI创新企业来说,具有明显的优势。而且中国人工智能人才也很多,大学里专注计算机科学以及人工智能的学子数量是非常可观的。另外在中国,AI可以赋能的行业是非常丰富的,而这丰富的应用场景对于AI技术的商业应用和实践具有极大的助推作用,同时这一技术不分国界,在中国得以运用的同时,也可走向国际,让中国AI为更多国家的传统行业赋能。

严治庆:关于中国AI企业走向国际化市场,我是谨慎的乐观主义者。我希望未来我们走出国门的时候,是怀着非常严谨的态度去对待我们自己的产品,对待我们自己的市场,因为我们不单单代表了创业公司,我们也代表了中国走出国门。我希望大家作为创业公司的CEO有紧迫感、警觉感,我们怎么样一步一个脚印把自己的产品做好,走出国门是非常好的想法。

陈士凯: 从市场来看,国内的AI市场更加激进,可能很多想法,国外客户不敢使用的时候,国内已经试点了,这个是一个好的想法,可以在国内充分打磨,走出国外的时候已经非常成熟了。

从竞争来看,在国外有很多的同行在技术的积累,和做事的严谨来说比我们高很多,尤其在标准化体系上他们的思路比我们好非常多。

所以,我们要向国外学习,慢节奏使得我们花心思梳理自己的产品和产品的质量和各种制度的工艺,才能使得我们未来在国际化浪潮中,我们中国AI的技术能够占有领先的地位。

高欣欣:技术的美好在于不断刷新着我们对美好生活的体验和想象。最后,就让我们心怀理想,脚踏实地,去实现这个美好的未来。

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