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AI 2.0时代下技术大规模落地,「思谋科技」要从算法创新过渡到体系搭建

李念真 · 2020-03-03
像Salesforce一样,开发从数据集成、查询到指导方案为一体的系统化工程。

AI的发展已经历了从初期大众认为的“无所不能”状态,到目前的理性回归。因为不论是从技术创新还是市场需求方面,AI目前还不能够充分满足社会经济发展的需求,加上市场对于AI能力范围的认知尚且有限。因此,我们还处于“弱AI”时代。

不过市场对于AI的热度一直在攀升,根据中商产业研究院整理数据,2018年中国人工智能市场规模约为339亿元,增长率已达到56.2%;预计2020年中国在人工智能的市场规模将突破700亿元。当技术经历了前期的蓬勃发展,目前行业面临的主要问题落在了如何实现AI的大规模落地。36氪采访到了思谋科技创始人贾佳亚,探讨了AI行业即将迎来的转变以及思谋科技在市场中的定位。

关于当前AI技术的发展现状,贾佳亚认为:AI处于从1.0到2.0的过渡期,也就是从做单一的算法开发到体系架构搭建的过渡。目前,大多数AI公司都是通过开发算法来解决各个实际问题,团队通常以技术单点为发力方向,解决细分场景下的问题。这就容易导致市场上产品和技术的同质化严重,而当出现了新的问题时,团队又要重新研发一套算法,这又叠加了人力资源与时间成本的消耗。

基于以上市场现状,贾佳亚认为,AI 2.0是AI体系架构的构建,而不是算法能力的升级。AI 2.0时代要做的就是通过搭建体系架构,使系统除了拥有本身的计算能力外,还需要将各算法整合为不同模块,方便其对AI数据特征进行分类、储存、查找、分析。打个比方,过去基于单一算法的解决方案就像是计算机里的CPU,构建体系就相当于增加了协同部件,使其成为一台能够完成各类任务的计算机。这也体现了思谋科技的差异化市场定位思路。

在实际业务场景的运作中,系统利用各个模块在算法层面以集联的方式找到共性和解决经验,归纳总结并去除冗余算法,形成非线性的专家系统。当接到需求之后找到对应的模块,与研发人员配合,完成解决方案。

思谋科技将产品应用领域放在了高清视频工业生产两大领域。贾佳亚认为,这两个领域要实现AI产品的大规模落地,仅靠当前的单个算法会造成大量人力、资源的浪费。以高清视频为例,图像处理需要技术能支持超宽“频谱”各种需求,因为一张高清图片包含元素众多,涉及到多类别的理解处理,到了视频阶段,则又叠加了动态的复杂性。这些问题尤其对于中小型AI团队来说,仅靠铺设大量研发人员去完成诸多算法并不现实。工业生产领域也是类似的道理,并且工业场景涉及到的业务逻辑和采集方式更加复杂,更加需要一个系统化的架构帮助企业解决问题,进而减少人力开支。

要搭建AI体系架构,一方面需要研发人员充分了解行业和业务知识,另一方面也需要用户对AI的能力范畴有清晰的认知。因此,产品研发和市场教育是思谋科技当前的关注点,也就是实现技术与行业的强结合。比如,公司致力于把工厂一线的工人技能和机器功能的信息匹配起来,提高工厂的智能化水平。这就是一项系统化工程,类似于Salesforce,它能够提供从数据存储、调用、查询分析到最终生成指导方案这一系列工作。

思谋科技的创始团队主要成员均来自原腾讯优图。创始人贾佳亚是原腾讯杰出科学家、优图实验室X-Lab负责人、香港中文大学计算机科学工程系终身教授。公司近日已完成Pre-A轮融资,资金除了用于系统研发、产品部署外,还将用于全球范围内的人才招聘。公司的邮箱是recruit@smartmore.com,网址(2020年3月5日上线)www.smartmore.com。


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