AI+ 趋势和落地分析【AI攻略·第3课】

人工智能算法如何和具体的应用场景结合,实现真正的产业落地

本期嘉宾:夏威

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上一节我们围绕了人工智能的几个核心要素,丛芯片,数据,到算法和应用,大致介绍了一下人工智能生态链的结构,以及一些代表性的巨头公司和创业公司在这条链条上的大致格局。

本节,我们将继续深入,探讨一下人工智能算法如何和具体的应用场景结合,实现真正的产业落地。

什么是AI+?

首先强调一下,虽然人工智能是以科技为核心,但是仅有科技是不够的。结合这段时间另外一个大热的话题区块链来对比的话:

  • AI:本质上改变的是生产力;
  • 区块链:革新的是生产关系。

作为新的生产力,就像电力,互联网一样,本身是没有价值的,必须要与具体的场景结合,才能产生有价值的应用。所以,判断一家公司的好坏,除了如上次课所说,要看其是否有算力和数据壁垒,是否有强大的核心算法能力,还要判断其能否找准真正有需求有痛点的应用场景。没有好的应用场景,再好的算法也没有多少用武之地。

由于AI最近的火热,一大批和AI都不怎么搭边的公司都纷纷标榜自己是AI公司,但一般来说,真正的AI公司是不会直接说自己是人工智能公司,而是利用AI技术来解决某具体场景需求的公司。AI只有与具体的应用场景结合,才能发挥其强大的作用,这就是AI+概念的由来。

目前来说,AI+已经有几个比较成熟的应用领域,比如语音助手,智能音箱IoT,人脸识别,自动驾驶,智能零售等,下面我们来分别介绍一下各个领域的应用方法。

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【嘉宾简介】

夏威,亚马逊AI programs首席科学家,新加坡国立大学计算机视觉博士,在国际顶级期刊和会议发表过十多篇论文,有十多项美国专利。