CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会深圳开幕

2017-07-08 17:20:48 刘国琼


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今天在深圳会展喜来登酒店六楼,全球人工智能与机器人峰会正式开幕,场面宏大+人山人海+高朋满座,为时三天的CCF-GAIR大会是本年度人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的盛会,很多我不了解的,我就不乱说了,谈谈自己的一些感受。

 

人工智能领域的崛起,倒逼着企业需要尽早建立智能思维,像电子商务、智能化的城市、医疗、交通、物流、制造、电网、社区、经济、图书馆等等,让机器系统自己学习,适应和发现规则,加速人工智能在中国商业化发展。

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从人机对弈,到智能医疗,今日的人工智能的浪潮突起,有点像昨天文章写的2015年的互联网+,大众的期望不断的攀升,纷纷视之为绝对不能错过的战略机遇,这次人工智能的发展浪潮主要是企业引领的。

 

在国内,BAT不断将人工智能融入产品及方案。淘宝的商品推荐越来越准确,百度的无人驾驶技术也获得了进展,早两天还发布了APLLO自动驾驶计划,这些都是依靠人工智能技术的应用。“拍立淘”可以使用照片来搜索商品,主要得益于图像识别技术的成熟。此外,科大讯飞、京东分别在语音识别、物流分拣领域建立起了自己的优势。人工智能的应用领域空前广泛,从物流管理到智慧交通,再到智慧医疗,开始改变不少传统行业的运行模式,这些都离我们生活不远。

 

人工智能技术不断融入生活,从感知、预测、指导,到形成综合方案,价值创造的生态系统正在形成。在感知环节,科大讯飞的超脑计划正在支撑多个项目的商业化应用,如车载辅助系统、语音处理系统等;在预测环节,基于人工智能的天气预测,能够提升能源的使用效率;在辅助指导环节,智能医疗已经开始帮助医生作出判断,基因技术能够帮助人类克服癌症等病症;在综合方案环节,无人驾驶、乃至智慧交通的系统方案已经非常完善。这些都是超千亿美元的大产业。

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从人工智能商业化过程来看,基础支撑、关键技术、应用场景是非常关键的三个要素。基础支撑环节包涵传感设备、用户数据、云计算技术;关键技术则包括视觉处理、语音识别、深度学习等内容;应用场景就是第二段说的哪些城市呀、医疗、交通、物流、制造等等。举个例子,以速锐得科技给前装车厂做的TBOX为案例,在基础支撑环节,就包涵了通过CAN总线对汽车车锁的控制,对GPS信息的采集,对关键基础数据像BMS、车身状态、工况等技术数据的检测,关键技术包涵了平台的数据分析挖掘与处理,在共享分时租赁应用场景下,如何统筹规划调度车辆,达到最高的使用效率,通过机器学习建立数据模型等。目前人工智能应用仍偏重于B端,与传统业态的融合程度还不是很高,提供用户体验还不够多。

 

这其中,数据基础、硬件能力、算法是人工智能的三大支柱。数据的井喷式增长,来源于中国庞大的用户市场,做算法、做模型、做样本,我们具有独特的优势。硬件能力正在突破,比如“太湖之光”(超级计算机),去百度。算法是人工智能的短板,基于浅层次的识别和判断,智能代替哪些重复性、简单的劳动,对于创造性和艺术性的工作,还是很依赖人的,像感性类的、美学类的,这个他们就没那么厉害了。

 

在未来呀,人工智能将会更加智能,深度学习也将进行深层次的数据价值挖掘,让整个机器系统自己去学习、适应和发展,自己找到规则。例如,美图秀秀根据用户删除和存储照片的习惯,分析用户对“美”的判断,让镜头更加智能,自动下载和生成用户使用的滤镜,拍出用户满意的图片,有没有意思,自拍狂人们,手机制造商们?

 

对于企业而言,我们能建立起这样的智能思维,尝试和了解人工智能技术,中国的优势就是海量的数据,随便搞个活动都可以拿到吉尼斯记录(除了中国足球以外),面临的问题就是数据没办法互通,缺乏统一的标准等诸多因素也会限制人工智能的快速发展。


嘉宾们的PPT都讲的比较深入,随着人工智能的案例不断增加、应用宽度不断延伸,技术障碍的一步步突破,便也可以形成极大的用户市场。互联网浪潮之后,中国能否再次在站在潮头,还需要看接下来的这几年。



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