2020年疫情爆發(fā)，開啟了一場(chǎng)沒有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)。面對(duì)這難以對(duì)付的病毒，我們既看到了無數(shù)勇士的悲壯逆行，也看到了科技在整個(gè)抗疫斗爭(zhēng)中所起到的關(guān)鍵作用，特別是其中的AI人工智能技術(shù)。通過AI技術(shù)，在眾多醫(yī)療終端設(shè)備以及大量的病人臨床數(shù)據(jù)中，我們能提煉出最佳的診斷方案，加速診斷的效率，提升診斷的效果。可以說，AI技術(shù)在這次關(guān)鍵的戰(zhàn)役中發(fā)揮出了重大的作用。

在談到AI時(shí)，人們往往將算力作為最為核心和重要的因素。算力、算法、數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的三要素。數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)提供了“肥沃”的土壤，算力的提升成為促進(jìn)人工智能整體發(fā)展的催化劑和推動(dòng)力，而算法的演進(jìn)則推動(dòng)了人工智能的應(yīng)用。

算法是人工智能早期研究和發(fā)展的熱點(diǎn)，從人工智能概念提出開始，算法一直在不斷地發(fā)展和演進(jìn)。從供給的角度來看，學(xué)術(shù)界是人工智能理論和算法的開創(chuàng)者，在人工智能理論和算法的早期發(fā)展過程中起到了核心的作用，從決策樹到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，推動(dòng)算法不斷演進(jìn)和進(jìn)步。

但是，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力并不夠強(qiáng)大，產(chǎn)業(yè)發(fā)展過度依賴開源代碼和現(xiàn)有的數(shù)學(xué)模型，真正屬于中國(guó)自己的東西并不多。如果這種情況不改變，我國(guó)人工智能應(yīng)用很難走向深入，也很難獲得重大成果。

有人可能會(huì)質(zhì)疑，既然代碼是開源的，拿來用就好，為什么還有可能被“卡脖子”？這是因?yàn)橹苯幽眠^來用的開源代碼專業(yè)性、針對(duì)性不夠，效果往往不能滿足具體任務(wù)的實(shí)際要求。以圖像識(shí)別為例，用開源代碼開發(fā)出的AI雖然可以準(zhǔn)確識(shí)別人臉，但在對(duì)醫(yī)學(xué)影像的識(shí)別上卻難以達(dá)到臨床要求。

是否掌握核心算法將決定未來的AI“智力大比拼”中是否擁有勝算，用開源代碼“調(diào)教”出的AI頂多是個(gè)“常人”，而要幫助AI成長(zhǎng)為“細(xì)分領(lǐng)域?qū)＜摇?，需以?shù)學(xué)為基礎(chǔ)的原始核心模型、代碼和框架創(chuàng)新。

在獲得同樣數(shù)據(jù)的前提下，以開源代碼運(yùn)行，AI深度學(xué)習(xí)之后或許能輸出結(jié)果。但由于訓(xùn)練框架固定、算法限制，當(dāng)用戶進(jìn)行具體的實(shí)際應(yīng)用時(shí)，將很難達(dá)到所期望的結(jié)果，而且難以修改、完善、優(yōu)化算法。而從底層算法做起，那么整個(gè)數(shù)學(xué)模型、整個(gè)算法設(shè)計(jì)、整個(gè)模擬訓(xùn)練‘一脈相承’，不僅可以協(xié)同優(yōu)化，而且可以根據(jù)需求隨時(shí)修改，從而真正解決實(shí)際問題。

人工智能的時(shí)代依然是應(yīng)用為王的時(shí)代，沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)是沒有生命力的，對(duì)于人工智能技術(shù)來說，需要找到典型的應(yīng)用和典型的應(yīng)用場(chǎng)景，才能幫助提升該場(chǎng)景下的能力，并解決問題，這樣的人工智能技術(shù)才是有價(jià)值有意義的。

鈦靈AI市場(chǎng)在全球征集AI算法，引入定制化AI算法及解決方案，致力于打造成一個(gè)賦能全行業(yè)的AI開發(fā)平臺(tái)。目前，在鈦靈AI市場(chǎng)可以看到一些國(guó)際國(guó)內(nèi)頂尖的AI企業(yè)，他們發(fā)布了多種優(yōu)質(zhì)且可靠的算法能力，適用更豐富的細(xì)分場(chǎng)景，為開發(fā)者落地垂直多樣化的產(chǎn)品提供助力。

AI要應(yīng)對(duì)的現(xiàn)實(shí)生活是復(fù)雜、多變的，應(yīng)對(duì)自如的鈦靈市場(chǎng)堅(jiān)信，這個(gè)行業(yè)終將迎來產(chǎn)業(yè)繁茂。

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