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從融合到賦能再到重塑,推進(jìn)“AI+產(chǎn)業(yè)”加速

曠視MEGVII ? 來源:Megvii曠視科技 ? 作者:Megvii曠視科技 ? 2020-10-22 10:35 ? 次閱讀
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當(dāng)下,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化、智能化和信息化的轉(zhuǎn)型已是大勢所趨,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展備受關(guān)注。作為人工智能企業(yè)代表,曠視以“1+3”戰(zhàn)略為主線,積極探索科技賦能產(chǎn)業(yè)的最佳落地路徑。結(jié)合曠視的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),曠視合伙人兼總裁付英波認(rèn)為,在“AI+產(chǎn)業(yè)”的發(fā)展過程中,需經(jīng)歷“融合、賦能、重塑”三個(gè)階段,真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地,讓AI為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價(jià)值。

付英波在中國綠公司年會(huì)分享曠視人工智能產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐

抓住主要矛盾,三位一體解決算法生產(chǎn)力難題

美國《在線》創(chuàng)始人STEVE CASE在《三次浪潮》中把信息技術(shù)變革分成三次浪潮:第一次是互聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)階段,第二次是在已經(jīng)建立的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)上做互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,第三次則是以2016年為界限,未來20-30年可能是IoT時(shí)代。

當(dāng)下的“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”正是第三次浪潮的關(guān)鍵時(shí)期,實(shí)業(yè)型企業(yè)正在被浪潮裹挾的同時(shí)進(jìn)行IT與IoT的升級,企業(yè)變革的注意力正從前臺(tái)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)移到后臺(tái)。付英波表示,“如果5G是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的高速公路,那么AI就是血液,它將從前端到后端滲透到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的每一個(gè)價(jià)值環(huán)節(jié)?!蔽磥恚珹I將成為信息技術(shù)變革中的中堅(jiān)力量,而產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是AI和產(chǎn)業(yè)從相向而行到攜手共進(jìn)的過程。

盡管近年來各行業(yè)都在信息化浪潮中積極擁抱AI,但產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)仍然相對較慢。付英波認(rèn)為,這背后有各種各樣的原因,比如To B決策鏈長,市場需求碎片化、難統(tǒng)一等等諸多問題,這也揭示了人工智能和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的主要矛盾——即場景多樣化、碎片化需求與算法生產(chǎn)力不足的矛盾。

為了解決算法生產(chǎn)力短缺的問題,曠視在今年開源了自研新一代AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++的深度學(xué)習(xí)框架天元(MegEngine),降低算法研發(fā)門檻,以賦能更多企業(yè)快速開發(fā)出自己的算法,加速產(chǎn)業(yè)融合。據(jù)了解,曠視也正是以Brain++為底座,探索個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)和供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大核心賽道,目前已經(jīng)形成了清晰的1+3戰(zhàn)略格局,推進(jìn)人工智能解決方案落地各行業(yè)。

從融合到賦能再到重塑,推進(jìn)“AI+產(chǎn)業(yè)”加速

在先進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上,該如何真正實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)落地,讓AI為產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價(jià)值?付英波也結(jié)合曠視的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)提出了自己的看法。他表示,AI首先要與整個(gè)產(chǎn)業(yè)做深度融合,通過場景融合、技術(shù)融合、產(chǎn)品融合、人才融合,多維度攜手前進(jìn),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)從物理化到數(shù)字孿生、模擬,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)從人力密集向人機(jī)協(xié)作、人機(jī)融合發(fā)展,為產(chǎn)業(yè)帶來變量和價(jià)值。

其次,企業(yè)要在融合的基礎(chǔ)上做賦能,通過高性能算法讓產(chǎn)業(yè)獲得原本沒有的能力,讓不可能成為可能。付英波指出,“比如曠視現(xiàn)在為一些手機(jī)廠商做AI處理方案,用AI相機(jī)可以幫助拍到人眼無法看到的月亮、夜景,或是讓機(jī)器到人無法去到的惡劣環(huán)境中探測、識別,這里就是運(yùn)用視覺算法賦能。”

在融合、賦能之后,人工智能企業(yè)還需通過深耕業(yè)務(wù)和場景,探索本質(zhì)需求,尋找增量空間,去重塑產(chǎn)業(yè)的管理、服務(wù)和生態(tài)模式。比如一些高端寫字樓中已經(jīng)不再需要保安人員,而是通過無感智能化設(shè)備為用戶提供安全高效的體驗(yàn);比如人們已經(jīng)習(xí)慣了無人便利店的自動(dòng)結(jié)算“收銀員”,這些結(jié)果都是技術(shù)在逐步“重塑”產(chǎn)業(yè)的過程,是技術(shù)真正融入生產(chǎn)生活的標(biāo)志。

對于人工智能與產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的未來發(fā)展,付英波認(rèn)為,人工智能是一項(xiàng)長期事業(yè),在和產(chǎn)業(yè)融合的過程中,AI一定是分階段實(shí)現(xiàn)與細(xì)分行業(yè)逐步融合的;其中隨著場景、應(yīng)用的不斷疊加,一定會(huì)有一些AIoT“超級應(yīng)用”問世,這些“超級應(yīng)用”需要不斷迭代、打磨;此外,我們需要根據(jù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)驗(yàn)、共性,用遞歸方法總結(jié)、歸納出最本質(zhì)的模型和范式,形成基礎(chǔ)設(shè)施,沉淀出不同產(chǎn)業(yè)的操作系統(tǒng)?!斑@一過程很長,但‘道阻且長,行則將至’,我們要有耐心、恒心?!备队⒉ㄕf道。

作為人工智能行業(yè)的領(lǐng)跑者和務(wù)實(shí)者,未來,曠視將在“AI+產(chǎn)業(yè)”領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,加強(qiáng)構(gòu)建AI底層生態(tài)建設(shè),規(guī)模化推動(dòng)AI算法的落地產(chǎn)出,幫助更多的企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,助力產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加速。

原文標(biāo)題:曠視付英波:“融合、賦能、重塑”,AI為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價(jià)值

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原文標(biāo)題:曠視付英波:“融合、賦能、重塑”,AI為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造價(jià)值

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