像商湯科技這種AI企業(yè)關(guān)注的都是什么

你去看整個(gè)信息化，我認(rèn)為任何一個(gè)行業(yè)和產(chǎn)業(yè)，你要把這五個(gè)環(huán)節(jié)全部都走完，才算是真正的信息化完成，才算是形成真正高效的閉環(huán)。

按照這樣的推論，2010年后，一些基礎(chǔ)采集硬件的技術(shù)進(jìn)步讓采集上有了很大的提升；5G的出現(xiàn)對(duì)于圖像和視頻的傳輸能力又有了一個(gè)充分的保障；存儲(chǔ)上也在不斷地發(fā)展；那么，人工智能分析能力的爆發(fā)就補(bǔ)上了這個(gè)系統(tǒng)的最后一環(huán)，這也是為什么以人工智能為核心的相關(guān)產(chǎn)業(yè)能迅速崛起的原因所在。

2、有了開源的代碼，為什么還需要AI商業(yè)公司？

今天做人工智能平臺(tái)，需要的不僅僅是一個(gè)訓(xùn)練框架，而是除了訓(xùn)練框架之外還有一套完整的系統(tǒng)，包括大量的數(shù)據(jù)該怎么存，多機(jī)互聯(lián)怎么解決通信問題，然后數(shù)據(jù)訓(xùn)練的標(biāo)注體系怎么和訓(xùn)練體系打通等等。

用一些開源的平臺(tái)，每個(gè)人都可以弄100萬的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，但你真正做工業(yè)化的生產(chǎn)，需要把幾十億的數(shù)據(jù)放在一起，去做生產(chǎn)性的訓(xùn)練和技術(shù)創(chuàng)新，這時(shí)候你僅僅靠一個(gè)開源系統(tǒng)是不行的。

第三部分：挑戰(zhàn)與暢想

1、應(yīng)用落地挑戰(zhàn)

商湯的應(yīng)用落地方向總結(jié)起來可以歸納為三個(gè)方面：善政、興業(yè)、惠民。

我們?cè)谧鯝I產(chǎn)業(yè)落地創(chuàng)新的時(shí)候，隨著做的項(xiàng)目越來越多，我們發(fā)現(xiàn)總的來說有五件事要解決。

首先你要找到真實(shí)有效的剛需，而剛需是需要雙方一起來挖掘的。什么意思呢？今天如果大家去看病，到底是病人懂這個(gè)需求，還是醫(yī)生？其實(shí)都不是，病人只知道我哪里疼，醫(yī)生沒看之前也不知道病人是啥病，那這時(shí)候就需要兩個(gè)人坐下來聊才知道是什么病。需求也是這樣一個(gè)東西，一個(gè)產(chǎn)業(yè)要找可被解決的剛需，基本就是一個(gè)醫(yī)生給病人看病的過程。

第二你要知道這個(gè)需求的技術(shù)紅線，就是你要知道在什么時(shí)間點(diǎn)上，什么樣的技術(shù)能夠解決這個(gè)問題，這個(gè)是技術(shù)公司擅長(zhǎng)的。

第三你要打造數(shù)據(jù)閉環(huán)，沒有閉環(huán)的解決方案會(huì)有持續(xù)性的問題。其實(shí)在很多行業(yè)，這個(gè)閉環(huán)并不常見。

第四要有一個(gè)穩(wěn)固的商業(yè)模式，你拿技術(shù)破局是比較容易的，在一個(gè)行業(yè)里，你想要掙一年錢、掙兩年錢比較容易，但是你想要用技術(shù)做長(zhǎng)期壁壘或者說護(hù)城河是很難的。

最后一個(gè)是融合創(chuàng)新能力，這個(gè)有點(diǎn)虛了，但本質(zhì)上還是說，在真實(shí)的場(chǎng)景中解決問題，你需要的不是一個(gè)單點(diǎn)的技術(shù)能力，而是一整套技術(shù)體系，要各種手法一起上，才能把事情解決做好。

2、 暢想未來

第一，互聯(lián)網(wǎng)廣告為什么掙錢？因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)廣告跟線下廣告的一個(gè)非常大的差別，就是線上可以實(shí)現(xiàn)定向投放。那如果線下能夠?qū)崿F(xiàn)信息的自動(dòng)化采集和自動(dòng)化反饋，那么線上的整套廣告體系的邏輯都可以全部搬到線下去，這會(huì)帶來一個(gè)非常大的市場(chǎng)。

第二，人類接觸和感知這個(gè)世界，90%的信息都是靠視覺，那視覺的本質(zhì)是什么，是電磁波，人們只能看到一段可見光波，紅外線紫外線我們都看不見，一個(gè)真實(shí)的物體它去進(jìn)行信息之間的交互，本質(zhì)上就是用的電磁波。

那今年我們做的一些嘗試，包括商湯做的一些遙感，很多視覺算法其實(shí)是可以橫向平移到非可見光波。最終，我們可以通過這種信息的采集，把整個(gè)線下的物理世界全部描繪出來，這個(gè)還蠻科幻的。

第四部分：互動(dòng)問答

提問1：5G時(shí)代到來后，面對(duì)爆炸式的數(shù)據(jù)量，如何解決存儲(chǔ)的問題？

楊帆：前面提到的五個(gè)環(huán)節(jié)，商湯主要還是做分析這一塊，在應(yīng)用和采集上也做了一些，在傳輸上做的比較少，那存儲(chǔ)這一塊可能跟我們的本行相距的遠(yuǎn)一點(diǎn)。

不過從大面上來說，現(xiàn)在業(yè)內(nèi)的基本共識(shí)就是，未來肯定是一個(gè)“端邊云”的分級(jí)架構(gòu)。在邊緣側(cè)其實(shí)會(huì)有大量的中小型數(shù)據(jù)塊，去分散掉整個(gè)中心端的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸壓力。5G和傳輸技術(shù)的進(jìn)步又讓這件事更可行了一點(diǎn)。

但是在中心側(cè)，依然還是會(huì)形成一個(gè)非常大的中心，畢竟AI本質(zhì)上的作用，就是利用大量數(shù)據(jù)的聚合產(chǎn)生的規(guī)模效應(yīng)，這點(diǎn)其實(shí)和互聯(lián)網(wǎng)很相似。

提問2：目前一些企業(yè)對(duì)人臉識(shí)別的應(yīng)用，可能就是用來開門的，但開門這件事手指頭能開、卡也能開，那在組織效能管理上，AI還能做什么？

楊帆：人臉識(shí)別今天做了很多中小型的淺場(chǎng)景應(yīng)用，它其實(shí)并不單純是一個(gè)價(jià)值替換，人臉識(shí)別最大的價(jià)值其實(shí)是它的低成本和便利性。

如果僅僅從人員管理的角度來說，單看人臉識(shí)別可能的確沒有那么多的應(yīng)用空間。但我覺得今天人工智能更大的價(jià)值，其實(shí)是在傳統(tǒng)企業(yè)，對(duì)整個(gè)流水線進(jìn)行生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化。