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AI落地遙遙無期 原來是這些問題“拖后腿”

2021-08-09 10:14:21來源:安防展覽網(wǎng)整理 閱讀量:344 評論

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  從AI的市場需求和政策支持來看,落地應該是非常輕松簡單的,可實際上卻事與愿違,現(xiàn)實是AI很火但是落地卻很難。是什么原因導致AI無法自然融入這個社會,只能成為華而不實的幻影?
 
  從政策來看,國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,計劃到2025年,人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平,人工智能成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉型的主要動力,智能社會建設取得積極進展;到2030年,人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。
 
  從應用來看,人工智能(AI)技術在工業(yè)現(xiàn)代化的浪潮下向各個領域滲透,包括市政、交通、醫(yī)療、商用等,隨著5G商用的春風,如今AI技術更火了。
 
  從數(shù)據(jù)來看,2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元,帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。然而AI企業(yè)在資本市場并不太順利,在探索技術與產(chǎn)品、應用與商業(yè)方面存在著各種各樣的問題。
 
  人工智能行業(yè)歷經(jīng)多年快速發(fā)展,逐步進入一個瓶頸期。一個很重要的影響因素就是AI落地難。那么,到底是什么阻礙了AI落地?
 
  場景限制
 
  碎片化太嚴重是AI應用落地的一大瓶頸。AI并不是萬能的,在使用上經(jīng)常受限于場景,隨著用戶對AI應用的訴求變得越來越個性化和碎片化,企業(yè)所提供的產(chǎn)品和解決方案也呈現(xiàn)碎片化,然而場景多樣化的腳步并未追上AI算力的增長,溢出的算力需要更多的場景來釋放其能力。
 
  數(shù)據(jù)制約
 
  數(shù)據(jù)也是制約AI成功落地的一大因素。由于AI依賴數(shù)據(jù)訓練基礎算法,因而獲得有意義的高質量數(shù)據(jù),對于AI落地成功至關重要。如果缺少統(tǒng)一、標準化、高質量的數(shù)據(jù),AI應用可能就是無米之炊、無源之水。
 
  人才短缺
 
  AI不只是一個技術、工具,更是一種思維方式,在AI落地過程中,儲備真正懂得AI思維、AI語言的人才,顯得尤為重要。實施AI項目通常需要數(shù)據(jù)科學家、ML工程師、軟件架構師、BI分析師等相關人員組成團隊,但是這些有經(jīng)驗的專業(yè)人員很難聘請,這種狀態(tài)進一步導致了AI的落地難。
 
  成本高昂
 
  企業(yè)用戶的核心目標是利用人工智能技術實現(xiàn)業(yè)務增長,只有將AI技術應用到現(xiàn)實世界里,才能為企業(yè)創(chuàng)造利潤價值。然而,在深入產(chǎn)業(yè)落地的過程中,落地成本太高的問題被暴露出來,而這些也成為當前階段AI落地應用過程中新的痛點。
 
  總結
 
  AI如何落地一直是行業(yè)熱議的話題。我們看到近兩年,在疫情、物聯(lián)網(wǎng)、5G、智能化等因素的影響下AI的應用需求更加明晰。應用場景、資源與基礎設施、算法和模型、智能設備、數(shù)據(jù)構成了AI技術落地的五大要素。如何將這五大要素在落地場景中實現(xiàn)協(xié)調,是AI技術在產(chǎn)業(yè)界落地的另一個關鍵點。
 
  雖然AI離實際落地還有很長一段路要走,但是從長遠來看,AI還有很大的進步空間,市場前景廣闊,是發(fā)展?jié)摿o限的朝陽產(chǎn)業(yè)。
 
  原標題:AI落地遙遙無期 原來是這些問題“拖后腿”
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