“另一方面,AI我们都离不开。”
【猎云网(微信:ilieyun)深圳】4月17日报道(文/鲍伯君)
4月17日,以“进击•融合”为主题的《猎云网&AI星球2018年度人工智能产业峰会》,在深圳大中华希尔顿酒店隆重召开。此次峰会由猎云网&AI星球主办,锐视角、猎云资本、猎云财经、创头条、蜂巢协办。上百位人工智能行业顶级专家、知名投资人和精英创业者到场,与会共同交流现今国内人工智能行业发展的创新变革与机遇,旨在促进行业整体向前发展。峰会现场干货满满,座无虚席。
现场,由松禾资本合伙人汪洋主持,爱啃萝卜机器人CEO佘元博、极视角联合创始人罗韵、SpeakIn势必可赢科技COO易鹏宇、驭势科技首席生态官邱巍,以及慧拓智能机器有限公司CEO曹东璞就“融合裂变,预见AI技术创新下一幕”展开圆桌讨论。
罗韵表示,人工智能这个领域,移动互联网是很好的趋势。它让人能够慢慢去把科技平民化,同设备交互变得更加简单。而且,通过移动互联网的作用,我们积累了大量的数据。这样,我们就能进一步地思考,怎么样把数据加以利用起来,进而服务到更多的人群。
过往的移动互联网或者O2O,可能更聚焦的是线上的场景。但是,AI是很好的从线上转线下或者让线下赋能的手段。
此外,主持人还问道:关于入局者过多,现在是否仍存有技术红利。关于这一点,罗韵回答道,技术红利依然存在。如果技术红利是有周期性的,它帮我们很好地解决一个问题。当红利退去的时候,我们更重要的考虑是,这个产品,我们本质上要用它来解决的是什么问题?技术本身有红利,但是,技术层面接触不到的,是我们了解到的行业里面具体的需求,或者是每个行业里面的具体场景怎么样与AI结合,去实现产业的升级。
此外,她还提到,我们对AI是持有刚需的,但是,当下是无法判断这个需求是否真实存在。因此,我们可以从以下两点找到突破口:是否有数据基础,技术本身能否很好地解决问题。
以下为演讲实录,猎云网整理删改:
汪洋:大家好!今天非常高兴参加猎云网在深圳举行的活动,我是松禾资本的汪洋。论坛的第一个环节,我想请台上的嘉宾各自介绍一下自己的公司和情况。
罗韵:大家好,我是深圳极视角联合创始人罗韵,同时也是技术合伙人。我们公司在2015年落地深圳,目前主要的研发方向是人工智能领域的计算机视觉。我们搭建了一个基于AI的人工智能平台,平台上下载了接近200种人工智能的算法,大家也可以理解为,我们公司做的是人工智能领域的APP Store,我们提供的人工智能解决方案有近百种。也可以理解为,我们公司做的是横向领域,在给每个传统领域,甚至落地行业去做技术服务,去实现AI真正的赋能。
汪洋: 大家都知道人工智能这两年特别火,人工智能不是新鲜的东西。人工智能的研究大概有60多年历史,从最早的文本研究到上世纪90年代,大家都知道当时IBM深蓝机器人击败国际象棋大师。上世纪90年代之后到最近的2015年,这20多年的时间里面,人工智能并不是很活跃。也就是在2015年之后才真的掀起了一波热潮,所以我想问一下,人工智能为什么最近几年一下子变得活跃起来,变成风口上的猪?
罗韵:我觉得人工智能这个领域,移动互联网是很好的趋势,它让人慢慢知道可以用科技的手段去完成生活化的事情,并且通过移动互联网让人们去习惯生活和智能设备之间如此亲近。移动互联网前期的作用,使得我们有了大量的数据,有了数据之后便产生了对数据的思考:怎么样利用起来,进而服务到更多的人。
移动互联网其实是对AI起到了很好的前期市场教育作用。从技术层面上来看,以前的服务器、设备等基础设施没有如今这么完善。发展到近两年,云服务使得整个基础设施变得完善。第三方面,我觉得是在于,从创业者的角度来看,可能过往的移动互联网或者O2O,可能更聚焦于线上的场景,在线的场景。有了在线场景,大家就会慢慢地思考线下的场景怎么办,AI也是很好的从线上转线下或者让线下赋能的手段,正好是这三方面都起到了很好的推进作用,才使得这两年的AI技术突然火爆起来。
汪洋:现在, 很多人工智能项目还是有红利的,包括做项目投资都非常关心技术的情况。你们怎么看待技术红利在人工智能创业领域的优势,这个优势能够持续多久?后面人工智能的门槛变得越来越高,那人工智能创业对于创业者的核心竞争力是什么?
罗韵:我是承认的,肯定是有技术红利的。我觉得很正常,在当下发展阶段里面产生的好技术,我们利用技术很好地去完成一件事情。如果技术红利是有周期性的,它帮我们很好地解决一个问题。当红利退去的时候,我们更重要的考虑是,这个产品,我们本质上要用它来解决的是什么问题?可能这样的回归才能保持人工智能下的竞争力。这也是我们目前做的一些解决方案。技术本身有红利,但是技术层面接触不到的是,我们了解到的行业里面具体的需求,或者是每个行业里面的具体场景怎么样与AI结合,去实现产业的升级。真正可以把红利利用起来的是,一定要把技术怎样利用以及解决什么问题给思考好。
另一方面,我们都离不开AI,刚才也一直有提到,我们会判断有些需求是不是伪需求,当下确定不了。但是有两个点是很好的判断,需要他们有一定的数据基础,如果本身的数据基础不是那么充足,那这个技术的落地就存在很大的困难。另一方面,技术本身有没有定义好它能解决的问题,我们思考的是怎么样去解决这个问题,有多少可以用AI解决。
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