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人工智能推进企业数字化转型,但落地仍面临诸多挑战

2020-03-12 阅读888次

  人工智能推进企业数字化转型,但落地仍面临诸多挑战

  发展至今,人工智能经历了明显的泡沫降温,进入了技术成熟度曲线的低谷期。行业开始回归理性,更多地关注人工智能如何落地产业,推动企业的数字化转型。

人工智能推进企业数字化转型,但落地仍面临诸多挑战

  随着产业数字化带来的数据基础的日益成熟,人工智能在营销、金融、数字政府、零售、医疗等行业的落地持续推进,并开始带来显著的效益,但落地进展有先后之分。在部分行业,传统企业已经充分认可人工智能的应用价值,开始在实际业务场景规模化地引入相关技术。

  同时,在深入产业落地的过程中,人工智能技术与企业需求之间仍然存在鸿沟。企业用户的核心目标,是利用人工智能技术实现业务增长,而人工智能技术本身无法直接解决业务需求,需要根据具体的业务场景和目标,形成可规模化落地的产品和服务。在此过程中,人工智能在数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面都面临一系列挑战。

  展望未来,5G等基础设施的升级、从决策到行动的技术演进,以及应用场景从企业智能延伸到产业智能,是人工智能应用值得关注的几大趋势。

  关于云测数据及案例概要

  云测数据是Testin云测旗下AI数据标注服务品牌,通过自建数据场景实验室和数据标注基地,从数据采集、数据清洗,数据标注、标注平台私有化部署、到标注驻场服务的高质量、场景化的一站式数据采集标注服务。

  云测数据服务的客户包括互联网公司、AI企业和传统行业智能化转型的众多企业。针对每个人工智能细分领域特点,云测数据都配备专业人员进行AI数据服务,针对企业遇到的数据需求提供最优方案。

  随着人工智能的深入发展,对数据的需求从求量升级到求质,算法训练亟需于场景化、精细化、高质量的数据,而云测数据,堪当助力人工智能产业化落地中坚力量。

  例如,云测数据为智慧城市领域的企业提供全类型的数据标注与定制化数据采集,如人脸打点、人体拉框、目标跟踪、语义分割标注,异常行为、步态、Re-ID、路面物体采集等,众多领先的人工智能企业都是云测数据的客户。

  例如,在智能驾驶领域,云测数据为其提供多维度、多模态的数据服务,如在车内场景中涉及到疲劳监测、动作识别、场景光线等一切会在车内发生的场景,以及在车外环境中更复杂的障碍物、道路、天气、地点、车道线、路标,以及一些长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等所有可能会涉及的场景数据,可实现连续帧标注、2D图像框选、图像分割、3D点云标注、2D3D融合标注等众多功能,业内很多知名车企都与云测数据达成了合作关系。

  例如,在AI技术中重要分支的自然语言处理(NLP)领域,已有许多商业化应用,如:机器翻译、舆情监测、自动摘要、问答机器人、客服机器人、智能音箱、智能问诊等,云测数据为以上众多领域提供高质量的NLP数据支撑。在云测数据,以智能客服单个场景的意图标注,就分为10-20个大类,上百个子类,根据业务需求可能还会有进一步的标注细分。

  同时,云测数据除了对NLP数据进行对话意图、领域、槽位等进行判断和标注,还可以进行多角度的泛化。

  云测数据基于自建的数据标注基地、场景实验室、全职的标注团队和硬实力的技术投入,其业务场景已经覆盖智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等多个领域;完善的数据作业协同流转体系,可大幅提升数据作业的生产效率;全品类服务能力、独立第三方的身份和对数据隐私安全的严格把控,让众多 AI 企业和各个行业的龙头企业选择与云测数据合作,保持着长期良好的关系。

  关于爱分析

  爱分析是中国领先的产业数字化研究与咨询机构,通过判断技术应用及行业发展趋势,以公司价值研究为内核,服务于企业决策者和机构投资者。爱分析重点关注技术和数据创新,以及由此带来的商业模式、行业与市场以及产业链变革机会,覆盖领域包括金融、企业服务、教育、汽车、零售、房产、医疗及工业等。

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