Ai到底咋挣钱,有哪些挣钱机会?

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本文不去考虑无人驾驶的具体技术实现,本文仅是对Ai产生商业价值的一个概括性介绍和认识论,具体知识可以去我的bolg看,想实现的可去我的git下载代码。

其实问到任何人,智能机器人是不是很厉害,几乎所有人都会说:很厉害。起技术基础是人工智能,那Ai到底怎么实现商业价值,简单说就是变成钱的过程,机会很少有人说的明白。当然,我也说不清,不过我会告诉你怎么思考。

人工智能自从alpha go封坛“围棋”以后就一夜成名,大众哗然,就起技术实现来说其要害在deep learning,深度学习是一个综合性较强的交叉领域,简单来说,其基本要解决三个问题,一是录入对手信息并实时计算或有结果,二是机器自身根据(一)的结果匹配自身胜算棋谱,三是进行未来棋谱的绘制并输出多层结果(包括下一步怎么走),看着很简单其实需要落地的细节还是很庞杂的。

围棋有些晦涩且是静态的场景,那说一个大众可以理解的场景:无人驾驶。现实应用中看似一个小场景的变化,可技术的需要和科技树的模型发生了天翻地覆的迭代。

无人驾驶在智能机器领域大致有五个步骤(级别):

上图有一个分水岭,无人驾驶达到L4级就可以上路了,即有了实用价值。

无人驾驶目前是大伙公认的AI综合利用领域,其包括图像识别、自然语言处理、认知推理和智能操作设备,众所周知,任何科技必须与实际结合才能爆出惊人的价值,Ai也一样,需要吹知道具体的行业和场景下才能有商业价值。

拿科大讯飞来说,自从科大讯飞的讯飞语音输入法面世以来,其词库和识别率不断提升,而后推出的灵犀语音助手的识别率已经可以达到97%的准确率,也有不少基于科大讯飞SDK开发的智能语音机器人。但是在目前的商业模式和市场环境下,像科大讯飞这样靠提供技术解决方案的方式实现商业价值的企业,在国内并没有那么好的市场前景。对于提供这些技术解决方案的公司,需要下沉到某一个垂直产业,做更上游的事情,才能更好的实现商业价值。

无人驾驶也更是如此,目前很多汽车可以通过语音控制完成地图导航、空调控制、车窗升降、调整座椅、雨刮器启动等多项功能的操作,甚至可以通过说话启动和熄灭发动机。虽然只是一些普通的控制操作,但已经有智能化的影子了。

虽然语音识别控制技术已经发展可以应用到汽车上了,但也只能操控简单的功能。目前语音识别技术还有许多需要解决的障碍。

一:使用场景有限。触觉的人机交互可以随时随地进行,但是语音识别目前在嘈杂的地方却不行,特别是背景音存在其他人的声音的时候,也是无法分辨。比较可喜的是,语音识别目前已经能够记忆用户的声线,未来要做的就是怎样让系统能够在嘈杂的背景下识别特定的声音曲线。

二:中文识别技术难度高。中文博大精深,不像单词一样有特定的含义,不同的语境,不同的口气,说出来的同一个词,可能并不是一个意思。并且中文的多音字也繁多,更别说几十种各地的方言。当然国内领先的语音识别公司已经可以破译粤语、上海话、四川话等十几种方言,但还远远达不到顾及所有词语含义的地步。

三:交互模式不成熟。目前市面上搭载的车载语音需要“你好,xx”“嘿,xx”的特定词汇唤醒,需要一定的反应交互时间,并不能像触觉控制那样立即反馈,并且大部分交互的回答语音比较生硬,冷漠,没有情感变化。

四:误操作几率大。即便语音识别的准确率国内已经可以做到最高97%,但实际使用中还是会产生误操作或者无法识别,并且汽车控制不像手机操作,手机误操作还可以返回,但汽车作为高速行驶的产品,一旦发生误操作,严重时会影响安全。

L4达到了,可还有一个大问题,就是商业价值。

国内吹的最凶的可能是百度,百度似乎已经L4级了,这要看L4在哪里,Ai汽车计算领域有一个显著的问题就是:通讯。对,通讯!

无人驾驶需要数据的传输和大量计算;汽车上并没有如此多的位置给你放服务器,这些数据都需要传到远端的服务器集群上去计算(因为这个计算量很大,而且要实时到达并把结果返回到达),我们不禁要问,没信号或者信号弱怎么办?一个看似很小的问题确影响了Ai汽车的前进,甚至会出现“Waymo事件”(如果对Ai还有疑问可以点击去看看什么是Ai,到底Ai是哪些构成的。)人们现在已经将很多数据按照业务和场景进行了分拆,提前准备好大量的数据已备使用,可仍有很多数据并不完整并不可以完全覆盖需求,即使解决了,这样是不是就解决问题了呢?还有最后一个关卡,那就是大量的机器自我训练和试验,以及各种算法的优化和迭代,“前途是光明的,道路还是有些坎坷的,唯有行且意坚者才可!” 无人驾驶商业化仍然还有很长的路要走。

虽然百度汽车已上路(路测),仍然还有很长的路要走!否则工业化或者商业就没了可能,产生商业价值只是呢个咪咪。不过也不用气馁,Ai工程师必须同时面对两个世纪难题:“技术的坑”+“应用的坑”,谁能提前找到突破点,谁就能看见下一次日出🌄,并在未来的世界居于统治地位。还有一个需要特别提示的,任何时候都需要特别特别注意“团队自尊。”

 

 

 

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