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国内第一份从AI实践角度探索AI与行业融合过程和现状的行业报
2020-12-03 [17715]
本文摘要:《白皮书》明确指出,AI今天的产业化进程是多种AI同时在不同行业进行探索和应用。《白皮书》客观认为智能语音、机器视觉、机器推荐等几大热门技术在今天的产业化成熟度相对较高。《白皮书》年,很明显,当今产业链的主要任务是打造AI应用层厂商和AI算法层厂商的双向联系,敏感地交换行业市场需求和技术方向。

最近有个新发现:以前和AI行业外的一些朋友聊AI,但是大家都比较关注算法和消费硬件。最近想到这个话题,大家的注意力又回到了如何在各行各业利用好AI上,相对更贴近大众生活,更专业。我觉得这是因为在今天,无论媒体、数据机构、学术研究成果,都在关注AI未来90%的发展空间要与行业结合的逻辑。无论是叫工业AI,工业互联网,还是AI toB,还有今年《政府工作报告》提到的“智能”,各种拒绝的背后都有一定程度的本质:AI技术必须与成千上万的行业和各种工业实体相结合,像润滑剂一样纳入到行业的核心生产领域,从而达到激发生产效率,为行业提高质量和效率的目的。

然而,如何具体实施这种大歧视,毕竟是今天无数行业从业者的一件模糊的事情。但是AI技术是一个全新的命题,不同行业的科学知识体系和行业认识差异很大。是AI行业和社会经济今天联合起来的希望,也就是如何准确的提出AI和企业市场如何融合的问题。

4月9日,清华大学和百度率先发布《产业智能化白皮书》,被称为国内第一份从AI实践角度探索AI与行业融合过程和现状的行业报告。与许多空洞的研究相比,这个《白皮书》可能会对几个关键问题给出新的答案:智能产业,究竟为什么?怎么做?谁来做?为什么要实现工业智能?因为是五大市场需求的交集,《白皮书》,通过AI技术和AI产业的落地,以及AI技术在很多行业的落地,可以推断出AI可以促进社会经济,提升中国AI在全球发展中的战略地位。论证了AI回归工业,只是在从技术到工业,再到国民经济的几大市场需求的空集里。

智能

从技术逻辑上看,AI技术的基本特征是改变交互方式,重组数据价值,拒绝这种技术在产业渗透中建立价值,通过重构大量生产细节提高社会生产效率。从AI行业的市场需求来看,技术行业积累的AI技术必须向外转移。

享受一般的市场需求,场景清晰,大量的结构化工业市场和行业市场是最差的目标,可以充分发挥AI技术价值和AI企业主动性。从B端市场需求来看,经济已经进入新常态,实体经济和互联网经济都在进入新阶段。在这种情况下,AI必须在生产周期中发挥作用,这符合原教师生产力通过技术发展的核心表现,达成企业普遍渴望的提高质量、提高效率的协议。

所以,对“智能”的逻辑发表意见,是一个比以前的企业技术市场更让人印象深刻的市场糖业。从社会经济市场需求来看,AI技术与产业深度融合,可以优化劳动力配置,激发新的人才红利,持续推动创业热潮,具有普遍的社会价值。从国家战略的角度来看,“智能产业”是建立在人工智能在中国的独特探索和国民经济及产业链的独特规律之上的。

今天,许多国际媒体都感到,中国的人工智能产业将走出人类技术世界的未知领域。这是中国引领的技术飞跃,甚至可能是第一次非西方文明引领的科技探索。

因此,工业智能的广泛应用可以被视为构建人类命运共同体的一种尝试,也是中国引导技术探索和反馈全球技术创新的最重要机遇。因此,技术的融合,社会企业的共同努力,产学结合探索工业智能战略,是当今中国社会经济中最令人印象深刻的技术应用尝试。

具体来说,如果工业情报部门出名,那么它将面临一个 如何打造「智能」?四大任务如下:关键AI真正转向行业外,不能靠乌托邦式的矛盾,也不能走一般的战略方向,必须从稳健理性的逻辑出发,分析行业智能的阶段,得出主次趋势的发展思路。《白皮书》分析AI技术的发展和当今行业的接受程度。

明确指出有四个方向,这是当今南北行业AI应用的趋势:企业必须通过数字化结构化将AI带入细节。不是每个行业都可以完全随便AI的。《白皮书》明确指出,AI今天的产业化进程是多种AI同时在不同行业进行探索和应用。

业务数据的数字化和结构化是实现横向技术和横向场景以及企业业务流程信息化和标准化的最重要前提。综上所述,发展AI产业化的前提是企业自身的数字化建设,以及对AI技术体系和细节集成模式的客观认识。

几项热门技术产业化成熟度较高,可以第一时间渗透。不是每一种AI技术都能大规模工业化应用。《白皮书》客观认为智能语音、机器视觉、机器推荐等几大热门技术在今天的产业化成熟度相对较高。AI的工业应用也应该第一次跟上这些技术。

无法盲目坚持AI技术的新一代和大规模应用。创建一个普遍理解的产业链,达成协议,有效连接计算层、算法层、应用层和用户层。AI不是一个需要完成的公司,必须与产业链紧密结合,打造基于AI产业化的生态组织。《白皮书》年,很明显,当今产业链的主要任务是打造AI应用层厂商和AI算法层厂商的双向联系,敏感地交换行业市场需求和技术方向。

这也是今天百度基于toB业务的生态建设的主要布局思路。四大技术联合组织成为基础设施,AI龙头企业是发展动力。AI不是空中楼阁,不可能单打独斗。

南北实用AI必须建立在与大数据、云、物联网结合形成产业基础设施的条件下。它们的协调发展可以促进工业智能新范式的最终构建。在这个逻辑的基础上,享受AI算法技术、大数据、云技术的大型科技企业,必须分享更全面、更令人印象深刻的产业化发展推广任务。

了解了AI和行业如何融合后,最后也是最重要的问题就是这个大游戏中的角色分担和协调发展。在《白皮书显然》,三个工业角色的合作是工业智能变得越来越激烈的驱动引擎。

谁来推动发展?工业智能正走向一个日益激烈的点,三个角色必须各司其职,有效推进。生态加速的工业智能系统是基于技术提供者、工业应用和工业受众的协调发展。

其中,以百度为代表的人工智能企业,可以说是当今加速工业智能前进的基本动力。在整个工业智能产业逻辑中,三个角色必须各司其职:AI巨头作为BAT、华为等领先的AI企业,经过广泛的技术积累、工业投入体系建设和工业智能实践,已经成为工业AI发展的真正动力,是当今中国AI产业化的重型武器。

而且领导的角色分担一定要更简单,更多样化。在工业智能的发展道路上,顶尖公司会多扮演四个角色:角色一:技术引擎。AI巨头的技术投入和产量是创业公司无法比拟的,其作为工业AI技术来源的价值也越来越突出。角色2:行业进口商。

目前,larg的战略布局和业务行动 比如《白皮书》,展示了百度与首汽、太平洋保险、联通、吉米科技、iSoftStone等行业的AI落地案例,以及人才教育等领域的探索。AI巨头的生态化,长期以来被称为行业发展的另一个起点。角色4:有规律的思考者。人工智能巨头的生产、研究和研究能力,就像在技术和商业中一样,也显示了对行业经验和行业规则的探索。

这些想法会成为创业者、开发者、AI行业用户转向这个领域的指南针。在工业智能需要高速发展的阶段,AI龙头企业必须充当各个层面的引擎,获取可以参考和融合的工业智能和开发案例。

行业必须对公司应用AI。深度收费作为一种产业智能的探索,必须有产业技术公司和AI应用企业来承担AI向产业转移的枢纽工作,寻求产业科学知识,探索应用场景和可复制的商业模式。

同时,在从技术到应用的过渡中,将充分服务于B端市场AI的个性化市场需求,同时构建新的社会价值和就业机会。大努力、理性、敏感的行业,都是AI作为应用绽放的各行各业。在技术变革过程中,需要大力适应新技术,寻求新的解决方案来提高生产率。

以多元文化对外开放来庆祝“智慧”,没有前瞻性的战略眼光和技术投入。只有这三个角色各司其职,有效合作,工业智能才能真正接近集约化的地步。

必须注意的是,工业智能的探索轨迹是当今世界范围内一个全新的科技命题。今天的中国,享受着不足以影响世界的AI技术积累,也有着翅膀简单、市场需求多层次简化的工业市场。两者的融合将是科学技术应用在历史上前所未有的探索。


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