2019年，人工智能進(jìn)入了技術(shù)成熟曲線的低谷期，技術(shù)炒作泡沫破裂，行業(yè)關(guān)注重心集中于AI產(chǎn)業(yè)如何商業(yè)化落地應(yīng)用。
國內(nèi)分析機(jī)構(gòu)愛分析發(fā)布的《人工智能2020：落地挑戰(zhàn)與應(yīng)用》系統(tǒng)地回顧了人工智能行業(yè)的發(fā)展概況，并結(jié)合實(shí)踐案例分析了AI未來應(yīng)用趨勢。
同時(shí)報(bào)告系統(tǒng)性地分析了人工智能產(chǎn)業(yè)落地過程中，在數(shù)據(jù)(尤其是數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè))、算法模型、業(yè)務(wù)場景理解、服務(wù)方式、投入產(chǎn)出比等方面面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)方式。
1.人工智能走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
從底層基礎(chǔ)技術(shù)到上層行業(yè)應(yīng)用，可以把人工智能行業(yè)劃分為基礎(chǔ)層、通用層和應(yīng)用層三部分。
其中，基礎(chǔ)層為圖像、語音等人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供芯片、計(jì)算框架等計(jì)算能力支持;通用層提供感知、認(rèn)知計(jì)算等通用技術(shù);而應(yīng)用層則是人工智能通用技術(shù)與各行業(yè)深度融合產(chǎn)生應(yīng)用價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)。
人工智能公司的商業(yè)模式主要分為四種類型：API調(diào)取、產(chǎn)品訂閱/License、“產(chǎn)品+服務(wù)”解決方案及效果付費(fèi)。
2.人工智能助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
人工智能落地產(chǎn)業(yè)帶來的價(jià)值創(chuàng)造，可以分為自動(dòng)化、智能化、創(chuàng)新化三個(gè)層次，每個(gè)層次創(chuàng)造的價(jià)值逐步提升。
隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化帶來的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的日益成熟，人工智能在營銷、金融、數(shù)字政府、零售、醫(yī)療等行業(yè)落地持續(xù)推進(jìn)，并開始帶來顯著收益。
3.人工智能落地挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)
在深入產(chǎn)業(yè)落地的過程中，人工智能技術(shù)與企業(yè)需求之間仍然存在鴻溝。
企業(yè)用戶的核心目標(biāo)，是利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長，而人工智能技術(shù)本身無法直接解決業(yè)務(wù)需求，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和目標(biāo)，形成可規(guī)?；涞氐漠a(chǎn)品與服務(wù)。
在此過程中，人工智能在數(shù)據(jù)、算法業(yè)務(wù)場景理解、服務(wù)方式、產(chǎn)出投入等方面面臨一系列挑戰(zhàn)。
這里我們著重關(guān)注數(shù)據(jù)領(lǐng)域，尤其是數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。
在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面，隨著建模不斷深入垂直行業(yè)的細(xì)分業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜度提升。
首先，要求標(biāo)注員掌握更復(fù)雜的行業(yè)知識(shí)，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)標(biāo)注的門檻和成本。例如，醫(yī)療領(lǐng)域?qū)︶t(yī)療影像和文本的標(biāo)注，需要具備醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)的人員進(jìn)行。
另外，對(duì)于垂直細(xì)分場景，需要更具建模需求，采集特定環(huán)境下、特定對(duì)象精準(zhǔn)“小數(shù)據(jù)”，需要更專業(yè)的數(shù)據(jù)采集手段。
最后，數(shù)據(jù)安全問題也是近些年企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。
為應(yīng)對(duì)這些問題，一些第三方的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)正在興起。
以曼孚科技為例，一方面通過受培訓(xùn)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)和定制化服務(wù)，來解決數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量和成本問題;另一方面，通過研發(fā)AI輔助預(yù)標(biāo)注工具，通過技術(shù)手段來提升數(shù)據(jù)標(biāo)注流程的效率。
4.人工智能應(yīng)用趨勢展望
未來，基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)、從決策到行動(dòng)的技術(shù)演進(jìn)，以及應(yīng)用場景從企業(yè)智能延伸到產(chǎn)業(yè)智能，是人工智能應(yīng)用值得關(guān)注的幾大趨勢。
另外，2020年，如何產(chǎn)業(yè)落地也將成為人工智能的主要命題。
在通用基礎(chǔ)技術(shù)基本成熟的條件下，與行業(yè)應(yīng)用緊密結(jié)合推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和生產(chǎn)力提升，人工智能技術(shù)才能真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值。
同時(shí)，在行業(yè)應(yīng)用中將人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢?guī)?；涞氐漠a(chǎn)業(yè)和服務(wù)，也是人工智能廠商進(jìn)一步深化技術(shù)能力、打造競爭壁壘的關(guān)鍵。
