当AI从虚拟走向现实:大规模行业应用加速 开放AI平台成趋势( 二 )
不过 , 细看目前布局AI的大厂 , 他们的AI落地场景似乎都较为碎片化 , 像科大讯飞这样深入“智能语音”单个赛道的较少 。 对此 , 腾讯优图实验室总监任博告诉《每日经济新闻》采访人员 , “AI落地场景的确存在碎片化的情况 , 一方面因为在很多方向仍然是技术上的探索中 , 很难只做一两个赛道;另一方面 , AI现在各行各业的需求很广泛 , 需求的不同 , 所以落地场景比较分散、碎片化 。 ”
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AI概念图 图片来源:视觉中国
开放AI平台成趋势实际上 , 当AI从虚拟走向现实 , 逐渐深入到各个产业 , 并没有想象中的简单 。 以上文提及的华星光电为例 , 据吴永坚介绍 , 从腾讯优图实验室进入项目 , 到缺陷检测解决方案呈现出来 , 中间遇到许多问题 。
“因为整个行业比较新 , 也没有其他人做过 , 这里面牵扯到一系列问题 。 第一个是成像问题 , 成像跟硬件相关 , 如果成像不好 , 后面的算法视觉部分是很难解决的 。 ”吴永坚说 , “换句话说 , 有的缺陷你如果看不到的话 , 交给算法是很难去处理的 。 再就是处理时间 , 如果比较慢的话 , 节省的人力就不多 , 这些都需要我们跟客户很深入的探讨 。 ”
不仅如此 , 吴永坚还补充道在算法层面去解决的问题 , 由于缺陷检测是涉及到产品的错误和缺陷 , 有些是比较容易看得见 , 有些比较难看见 , 所以怎么从算法的角度、从模型的角度、网络结构、数据的角度去解决这个问题 , 都是比较重要的问题 。
而面对AI落地场景的碎片化和垂直性比较强的问题 , 互联网大厂都倾向于往AI平台化方向走 。 “所以我们需要把当前工程和研究的能力往AI平台化方向走 , 从数据的准确、算法模型的选择和训练 , 到大规模训练 , 然后再到整个模型的部署和实施 , 将整个AI的流程标准化 。 把原来相对孤立的、散落在各个地方的能力 , 变成一个平台化的东西 , 这也是我们后面的一个重点 。 ”吴永坚说道 。
实际上 , 以大规模算力使用和大数据处理为基础的人工智能 , 越来越展现出规模效应的特征 , 即使用越多、价值越高、成本越低 。 因此 , 互联网大厂都采用AI开放平台的模式 , 将各种AI技术能力和资源对外开放 。
在互联网大厂中 , 既有全技术栈的腾讯云AI开放平台、阿里云开放平台、百度大脑(AI开放平台)、华为HiAI能力开放平台 , 也有针对单一技术的开放 , 比如科大讯飞的智能语音开放平台、商汤智能视觉开放平台、依图视觉计算开放平台、海康威视视频感知开放平台等等 。
百花齐放的AI开放平台 , 玩家竞争激烈 。 “AI头部公司的竞争确实很激烈 , 现阶段是属于大家正在去打磨各自差异化的阶段 , 可能还不是那么地清晰 , 不过 , 现在已经有一些优势显现 , 比如这家擅长A , 那家擅长B 。 ”任博说道 , “我们可以继续观察 , 相信差异化会到来的 。 ”
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