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对于人工智能创业者,云天励飞创始人陈宁给出了这三点建议

作者: 来源: 时间:2020-08-04

[ 导读 ] 2017年12月14日上午,将举办“2017创新者年会-AI产业应用峰会”。云天励飞联合创始人兼CEO陈宁也将在会上发表主题为“视界智能,用芯实现”的演讲,讨论人工智能芯片技术与安防行业的结合。

近年来,AI技术已经逐渐走出了实验室,走进了大众视野当中。如何把AI技术如何与各个行业结合、落地,从而让这些行业实现降本增效成为了行业主论调。

2017年12月14日上午,由主办的“2017创新者年会-AI产业应用峰会”将于北京-中国大饭店正式开幕。本次大会邀请了诸多行业顶级大佬、投资人以及500+行业内人士,共话AI如何在安防、医疗等领域的商业落地。云天励飞联合创始人兼CEO陈宁也将在会上发表主题为“视界智能,用芯实现”的演讲,讨论人工智能芯片技术与安防行业的结合。

陈宁博士是“千人计划”国家特聘专家,“科学中国人”2014年度人物,曾就任中兴通讯IC技术总监。2014年8月,陈宁与田第鸿、王孝宇一起创立云天励飞,致力于以深度学习和新型处理器技术为核心,专注视觉智能领域的应用创新。

创业公司选择行业切入非常重要

人工智能技术公司的商业模式如何取舍,是目前很多创业者的问题,而陈宁认为,初创企业选择市场切入点的时候依然应该选择端到端的应用模式,而不要轻易去做AI平台。

首先一个最大的问题,是人工智能的基础技术还没有达到适合的程度。陈宁表示,平台是基于一些技术底层原理比较稳定和成熟的情况下所进行的商业模式创新,或者从一个成熟的技术链条中提炼出一个平台性质的技术层,可以去服务更多的企业。但是,在这个时间点,AI 还没进入到通用人工智能时代,目前阶段不适合做平台。

而且,人工智能在大规模的产业化上面还是存在非常大的瓶颈,尤其在芯片硬件平台的效能上面。即便是在相对成熟的人脸识别技术上,它仍有非常多需要不断改进的地方。另外,人工智能仍然缺乏一个通用、相对稳定的技术标准,市场也需要挖掘,在这个时候去做平台是不成熟的。

其二,是下游的产业链的理解能力和基础条件都不成熟。传统安防厂商的技术决定了他们对技术的边界条件理解不透彻。他们没有能力定义技术的边界条件,并且SDK一打包,可能会把很多东西隐藏掉。下游的集成商也没有这个能力去清晰地定义边界条件,还会被用户五花八门的需求所误导。

而做端到端的解决方案时,就可以避免这些不必要的情况。AI技术公司可以清晰地把控住所有流程,避免出现超出技术边界条件以外的情况发生。从前期摄像头的架设,到后台视觉搜索引擎的数据分析,乃至整体的解决方案,都处在当下技术可达到的范围之内,可以力求在边界条件以内达到最优质的体验。

构筑算法、芯片和数据壁垒

陈宁说:" ‘算法 + 芯片 + 数据’的闭环生态是我们的核心竞争力。近年来由于人工智能的普及和海量的资本投入,以及深度学习的开源平台,让深度学习切入的门槛逐步降低,大家在算法上差距其实不大。"

目前,云天励飞的业务主要聚焦在平安城市的安防领域,通过协助客户采集数据,从这些数据中提炼出被标注的数据库,反过来反哺和训练深度学习的算法,不断优化和迭代算法的精准度。而由于采用了芯片级的解决方案,可以降低对服务器的硬件平台需求,这种整体的解决方案能将芯片的性能提高两个数量级,而且成本更低,更容易规模化、产业化,而规模越大,就可以采集到更多的数据。

在算法和芯片的设计过程中云天励飞也进行了结合,这样可以提升芯片的运算能力,同时降低算法的复杂度。总之,从算法,芯片,海量数据,再回到优化算法形成有机的闭环,并不断迭代升级。

在垂直市场产业化落地成功的基础上,云天励飞也会加大研发投入,进一步构筑算法、硬件(芯片)和数据壁垒,为更多的行业应用场景提供加速,不断兼容平安城市、智慧商业、智慧社区、智慧楼宇、智慧校园等多项服务,在更大范围应用场景下发挥价值。

一定要有懂得跨界的行业专家和全方位的跨界团队

随着人工智能热潮的到来,人工智能相关人才成为了炙手可热的资源,这也导致了除了一些科技巨头外,传统行业企业很难从头组建一支相关团队,进行人工智能技术的开发与应用。

而在这背后,能够发挥作用的就是如雨后春笋般崛起的人工智能公司。这些AI公司需要做的,就是为其他行业的企业提供服务,并且能够直接解决其问题。这也要求了在垂直细分领域中,AI公司必须深入到行业中去,才能捕捉到对方的痛点。

陈宁说:“如果你要做垂直的应用,就要横跨很多不同的领域,但这不是说几个领域的专家往一块一坐就能简单地把事情搞定的,垂直应用场景涉及到很多领域,所以需要具备跨界创新的素质。我们从研发产品到市场拓展到团队建设,全方位做跨界探索。做算法的同时也要理解芯片和数据,做数据的同时也要理解算法和芯片。他不一定是多领域的专家,但他一定需要有一个跨界的思想。”

所以,一个团队是跨界的人组成的还不够,还需要每个人都具备跨界的思维和能力。

此外,陈宁还表示,人工智能具有非常强的特殊性,它涉及的面非常广,目前只是有一些技术点成熟,并不是像大家想的那样,现在就会全面爆发。事实上,人工智能技术从实验室到商业应用,需要漫长的适配,围绕合适的时间节点,围绕合适的时间节点,选择合适的路径。

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