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AI落地场景在不断增多,但赚钱依旧艰难。
根据亿欧报告显示,2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态,而10%赚钱的企业基本是技术提供商。从谈概念、讲技术,到拼场景、抢落地,建立在大数据基础之上的人工智能,仍面临数据本身带来的挑战。
数据割裂致使落地难
“我们经常提及大数据,但事实上我们并不需要那么多的数据,AI未来一个趋势是小数据崛起。”在市北·GMIS 2019全球数据智能峰会上,斯坦福大学教授、Landing.ai创始人、CEO吴恩达表示。
一个具体的案例是工厂手机屏幕划痕检测。目前不少是利用人眼来检测手机是否存在划痕,如果拥有100万个划痕手机,AI可以非常高效的识别手机划痕。但现实情况是没有任何工厂会有几百万不同划痕的手机,这个时候小样本学习(few shot learning),即利用较少的数据得出同样准确结论的人工智能,将有助于推动整个领域的发展。
小样本学习的迫切性更在于落地过程面临的数据孤岛、数据隐私保护导致的数据割裂问题,让AI技术很难充分发挥价值。
“和AI用于比赛需要上千万的图片训练不同,当AI深入行业我们看到数据往往是小数据和细碎的数据,也就是没有联通起来的数据,再先进的AI技术也很难用上。”国际人工智能学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能官杨强说道。
今年5月,国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》,提出在中国境内利用网络开展数据、存储、传输、处理、使用等活动,以及数据安全的保护和监督管理意见。
原标题:视界|美媒恍然大悟:为什么中国的人工智能这么强?离不开他们——“我们现在在干什么?”“我们发现前面车辆速度太慢了,我们要超过它。它(自动驾驶卡车)会自动做决策。”视频报道截图。
近两年,人工智能成为风口之一,包括BAT在内的很多互联网公司也在积极的开疆掠土,对人工智能人才的需求量极大。 根据2017年的统计数据显示,人工智能月平均薪酬超过了2万元,仅次于管理岗和数据开发
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