更新:2022-12-07 16:49
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AI技術(shù)的高杠桿效應(yīng)
基于“數(shù)據(jù)+算力+算法”的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓極端復(fù)雜問題地解決具備了技術(shù)可行性且技術(shù)復(fù)雜度極大的降低,比如圖像樣式遷移、AlphaGo、自動(dòng)駕駛等使用傳統(tǒng)的技術(shù)方式是無法實(shí)現(xiàn)的。但是特別要注意,AI技術(shù)還處在初級(jí)階段只能處理一些極其簡單地任務(wù)。AI項(xiàng)目需要以AI技術(shù)為高杠桿來降本提效,如何找到并定義清楚這個(gè)高杠桿,將AI技術(shù)的邊界和業(yè)務(wù)核心環(huán)節(jié)的有效結(jié)合是一個(gè)AI項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵,也是最大的挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
數(shù)據(jù)是AI時(shí)代的第一生產(chǎn)要素,模型極度依賴數(shù)據(jù),大部分模型的訓(xùn)練參數(shù)都在億級(jí)別,因此需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù),如果無法構(gòu)建冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)集或者數(shù)據(jù)集不完整,再好的模型算法也無濟(jì)于事,很多業(yè)務(wù)場景不具備數(shù)據(jù)積累條件,AI技術(shù)方案是不可行的。反之如果具備完整的數(shù)據(jù)集,模型算法差一些,運(yùn)行效果也不會(huì)差。企業(yè)場景數(shù)據(jù)地構(gòu)建是AI時(shí)代企業(yè)的重要壁壘。
邊界成本高
雖然AI的成本和效率已可商業(yè)化,但存在很高的運(yùn)算成本。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大家習(xí)慣了邊界成本為零,因?yàn)锳I時(shí)代項(xiàng)目的高人均運(yùn)算成本,另外邊際成本同比業(yè)務(wù)規(guī)模在增大,所以目前階段需要導(dǎo)向極高附加值的業(yè)務(wù),如工業(yè)場景、輔助駕駛、機(jī)器人(都很貴),C端產(chǎn)品極少
軟硬結(jié)合項(xiàng)目,硬件具有局限性
大部分智能項(xiàng)目需要引入新硬件,用于獲取場景數(shù)據(jù)和用戶響應(yīng),智能硬件獲取信息地方式、頻率、效率得到極大提升,信息內(nèi)容的豐富性得到極大提升,如拾音器基于RNN的語音識(shí)別、NLP等可理解和處理人類的語義信息,攝像機(jī)基于CNN的目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識(shí)別、姿態(tài)識(shí)別、情景識(shí)別、行為識(shí)別等可理解人類的視覺信息。萬物互聯(lián),各種物體通過智能硬件將具備人類視角的理解能力進(jìn)而改變?nèi)伺c物、物與物的關(guān)系。同時(shí)硬件引入會(huì)大幅度增加方案的復(fù)雜度和成本,務(wù)必重視硬件方案的評(píng)估和實(shí)驗(yàn)測試,硬件的局限性也非常大,適用范圍有限,很多業(yè)務(wù)場景是沒有合適的硬件能夠支持的。
科研性
AI技術(shù)方案都是偏預(yù)言性質(zhì)的,要經(jīng)過實(shí)驗(yàn)室和產(chǎn)品化兩個(gè)階段,技術(shù)指標(biāo)的可行性具有不確定性,務(wù)必重視項(xiàng)目啟動(dòng)的實(shí)驗(yàn)室階段時(shí)間投入和實(shí)驗(yàn)結(jié)論,否則整個(gè)項(xiàng)目核心技術(shù)沒有得到驗(yàn)證,項(xiàng)目如空中樓閣,目前整個(gè)行業(yè)能做到非常好指標(biāo)的算法任務(wù)非常少,即使有也是需要3-5年的積累和沉淀?蒲袑傩詫(dǎo)致AI項(xiàng)目都是長周期項(xiàng)目(6個(gè)月起步),試錯(cuò)時(shí)間成本和技術(shù)成本都很高。AI技術(shù)不確定性是AI項(xiàng)目本身一個(gè)重大的風(fēng)險(xiǎn),如果項(xiàng)目本身的業(yè)務(wù)不確定性也很高,那么這個(gè)AI項(xiàng)目基本上不可行,所以務(wù)必保證業(yè)務(wù)確定性。
人機(jī)協(xié)同
智能化是一個(gè)過程,智能服務(wù)于生產(chǎn)或者服務(wù)時(shí)還無法一步到達(dá)智能化,每個(gè)AI項(xiàng)目都需要經(jīng)歷:重人工輕智能階段->輕人工重智能階段->智能化階段。一般冷啟動(dòng)的項(xiàng)目一定要從重人工輕智能階段起步,配以輕量化的AI技術(shù)方案和重人工運(yùn)營方案,前期減少對(duì)AI技術(shù)和數(shù)據(jù)的過度依賴,否則會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目一直無法落地,第一個(gè)階段完成對(duì)數(shù)據(jù)的初步積累、業(yè)務(wù)場景理解、基本智能化技術(shù)的構(gòu)建。再不斷擴(kuò)大算法的支撐范圍,減少人工介入量,進(jìn)而達(dá)到重智能輕人工階段。最后通過算法和數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)完成算法任務(wù)定期的自我升級(jí)進(jìn)入到智能化階段,不需要人工參與,目前這樣的項(xiàng)目還沒有,那是一個(gè)夢(mèng)想,也許哪一天會(huì)到來。
方法論不成熟
智能化已經(jīng)被大眾接受,被產(chǎn)業(yè)接受,智能化項(xiàng)目也非常多,但真正落地的AI項(xiàng)目卻非常少。目前在AI行業(yè)還沒有形成主流的AI項(xiàng)目落地方法論,其中最重要的原因是AI行業(yè)落地的項(xiàng)目太少,以至于沒有關(guān)鍵人才和通性總結(jié)的可能,也說明AI行業(yè)其實(shí)并不景氣,也警示我們慎重的對(duì)待智能化,坑很大。這也反向?qū)е翧I發(fā)展得不到AI項(xiàng)目理論的支撐,進(jìn)展也受影響。這個(gè)總結(jié)也希望給不成熟的AI項(xiàng)目理論提供些素材!
跨界融合
AI只是一種技術(shù)手段,只有與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的AI技術(shù)才能創(chuàng)造價(jià)值。大型科技公司把自己的技術(shù)整合到產(chǎn)業(yè)中去完成技術(shù)價(jià)值的落地,叫智能產(chǎn)業(yè)化(AI+)。傳統(tǒng)各大產(chǎn)業(yè)通過引入智能化完成自己產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí),叫產(chǎn)業(yè)智能化(+AI)。AI+要求AI技術(shù)成熟尋找智能產(chǎn)業(yè)的機(jī)會(huì),+AI要求產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)形態(tài)成熟尋找產(chǎn)業(yè)智能的機(jī)會(huì),二者挑戰(zhàn)都已很大,最可怕的是企業(yè)同時(shí)在不成熟的AI和不成熟的產(chǎn)業(yè)上找機(jī)會(huì),機(jī)會(huì)渺茫!
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2.全面包含有各種風(fēng)格樣式能自由選擇查看管理,同時(shí)還支持便捷選擇對(duì)應(yīng)的圖片尺寸非常實(shí)用功能。
3.根據(jù)想法繪制出創(chuàng)意性非常獨(dú)特的畫作出來,各種風(fēng)格的畫都能編輯制作可以發(fā)揮想象力進(jìn)行創(chuàng)作。
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“灰色色調(diào)” (色調(diào))
“1920年代”、“70年代中國畫”(年代)
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【支持導(dǎo)出無損PNG、JPG格式文件】
類似平臺(tái):NOVEL AI、靈境-Ai畫家、Dream Art 、6pen Art 等。
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