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人工智能深入產業落地面臨的挑戰

行業分類:機械化工 發布時間:2020-01-10 16:26

近年來,隨著人工智能相關政策的不斷出臺、核心技術的不斷突破和產業融合的逐步形成,中國人工智能的發展引起了世界各國的關注。目前,中國人工智能產業經歷跨越式發展后,開始更加關注產業落地的場景。然而,人工智能在深度產業登陸過程中仍然面臨挑戰。

人工智能深入產業落地面臨的挑戰

現階段,如果從人工智能的角度來看傳統產業,人們會發現數據收集往往是不夠的相關數據的收集和傳輸將極大地影響人工智能的登陸和產業升級。人工智能想要落地,企業必須首先能夠解釋它的商業價值并有數據支持它。

數據是人工智能的生產力,但是每個行業的數據標準是不同的。因此,當算法實際應用于場景時,由于數據不同,有價值的數據不能使用,只能再次累積。在人工智能幫助企業數字化領域,我們需要關注產品和交付能力兩個維度,即數據操作能力和生態建設能力。例如,生物識別技術出現在保險領域,它最初提供的是技術能力。當技術產生價值和數據時,出現了一個新問題,即客戶不操作數據。人工智能技術提供商應該與客戶合作進行數據的價值挖掘,并從數據挖掘推回數據。這就是人工智能技術提供商需要改進的地方。

此外,人工智能的登陸需要下游客戶的容忍。客戶的期望和人工智能技術的成熟通常分為兩個階段。客戶期望使用人工智能技術來發現業務場景中的痛點,并完美地解決它們,但現實是人工智能無法多次做到這一點。

因此,企業如果想快速實現技術落地、縮短業務周期,就必須協調和解決好上述問題,不斷提升產品的成熟度。

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