举例来说,西门子医疗打造的人类心脏数字副本背后,是AI算法对超过2.5亿份注释图像、报告和手术数据的持续学习,经由深度学习而创造的;

产业AI,顾名思义是在具体的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品,和我们常说的AI赋能传统行业相似。但与AI赋能行业不同的是,AI赋能传统行业往往设想的是以AI为主体,来实现某个领域的固有功能。而产业AI,则要求能够与传统产业无缝结合,推助产业核心部类向前发展,并且深度的产业AI必然指向复杂的行业限制和真实需求。

美高梅国际平台 ,《云栖科技评论》中“准AI”话题的飙升,只是“AI无处不在”这一现状的缩影,无论是在城市治理、经济发展等方面,还是生产制造、教育科研、媒体营销等行业领域,AI因其对生产力的极大提升,甚至是生产方式的改变,呈现出了前所未有的渗透能力,虽然在这一过程中,AI也曾偶尔深陷伦理道德的深坑,但AI作为新一代技术革命关键技术的地位已经无可动摇。

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身处数据“大爆炸”时代,数据摇身一变成为核心资源和生产资料。“在数字经济时代,大数据是石油,而算力是引擎。”与会专家认为,“数”和“智”是数字经济时代最重要的两个关键元素,两者有效结合才能凝聚数字经济发展的蓬勃动力。数据和应用做深度融合,才能构建很多行业的基础。有了这个基础,之后才能去畅想,才能有未来。没有这个基础,今后面向数字经济的条件都不具备。

但从本期《云栖科技评论》中我们还能看到另外一个趋势:AI正在下沉成为底层技术,或者说它已经成为“热点话题背后的一般性技术手段”,就像我们在讨论西门子医疗所创造的“人类心脏数字副本”时,关注的是这一“医学界的数字孪生”模型如何发挥作用已经怎样发挥作用,只有寥寥几笔涉及到AI在其中发挥了何种作用,如果仔细观察最近几期的话题,同样是现象并不鲜见,话题的关注点从“AI做了什么”正在逐步转变为“我们做了什么”,我们已经不再需要借助AI这个热词,来确定某项工作的价值或是突破性。

要实现对于现实需求的灵活应对,就需要对AI模型进行大量训练,而标准化数据是训练的基础。产业是数据聚集的富矿,阿里云智能计算平台事业部总经理、高级研究员贾扬清表示,由于深度学习的发展,更多的数据往往能带来更好的性能,“见多识广这句话在深度学习领域一点都不假。”更为核心的是,数据有着非常高的复杂性,在不同行业场景中表现得尤其明显。

《云栖科技评论》 每周不见不散!

智能化转型为企业提质增效

从某种意义上来说,当AI变得普及,它也就在变得普通,就像二十年前我们会惊叹于PC的神奇,十年前智能手机会引发一阵阵啧啧称奇的声音,而现在PC和智能手机的存在已经变得再普通不过一样,AI也正在经历着同样的事情,我们则很有幸地亲眼见证这一切的发生。就像莎士比亚在《辛白林》中所写:我们命该遇到这样的时代。返回搜狐,查看更多

“产业AI正在帮助各行各业进行智能化的转型。更重要的是产业AI在各行各业创造了丰富多彩的可能性,它是数字经济的新动能。”曾震宇说。

追踪前沿科技 聚焦热门话题

探迹科技CEO黎展曾表示,要想解决产业问题,AI必须具备三方面基础能力。一是数据规整能力,AI必须综合各方面信息和实时变化的数据流,随时做出统领全局的最优解。二是简单易用体验,想做产业AI,必须是人机协同的工作模式,但是人机如何协同,如何在缩减人的工作时间、提高人的工作效率之外,不会产生大量学习成本和适应成本是关键问题。三是持续进化能力,如果产业AI不能进化,工作需求一旦变更,AI就变成废铁一块,那确实不要也罢。

文 | 阿里云研究中心 崔昊

“产业中有需求、有数据、有应用场景。”阿里云副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲同样表示。他强调,“只有产业给我们提出明确的需求,AI才有改进的方向。同样产业里面有真实的数据,可以建立更好的模型。加上云计算可以提供更强的计算能力,同时不断降低计算的成本。通过算法、算力、数据三者不断的结合,AI慢慢地在一个一个的产业实践当中,一点一点带来价值。”

在撰写这一期《云栖科技评论》的卷首语时,我们意外地发现,上述努力从某种意义上讲,竟然意外失效了:虽然本周热门话题中只有两个话题直接涉及了AI,但在全部10个话题中,有8条实则与AI密切相关。

在航空领域,据大会消息,萧山机场也将使用人工智能的调度能力,可以实现有效管控航班起降、上下客、行李搬运、加油、餐配、检修、保洁等各个环节。而到了工业领域,通过对工业流程的单点智能、局部智能、全局智能的优化升级,能够在钢铁、环保、光伏、橡胶等行业提升效率、降低成本。

充足的计算力、规模庞大的数据、不断优化的算法,第三次人工智能浪潮在短短几年内取得卓越进步,与前两次不同,这一次不再是虚幻的曙光,而是前所未有的快速发展和在各个领域的持续迭代和加速渗透。

马劲解释道,在AI芯片、边缘计算等基础层之上,才是为开发者提供入口和能力的平台层,以及更上层的AI服务和产业。“我们把视频的算法、文字的算法、语音的算法、自动驾驶的算法等训练出来。变成原子化的服务,可以在产业实践当中快速的组合成新的应用。推动AI落地,实现产业的价值。”

人工智能的无处不在,让每一期的《云栖科技评论》都不免陷入“AI的汪洋大海”之中,为了尽可能多维度、全角度展现一周全球科技热点,努力平衡AI话题与其他内容的数量成为每周选题的重要选择标准。

本报记者 崔 爽

谷歌搜索的偏见问题,除了开发者本身存在的偏见,AI对现实数据的学习实现自我完善和自我进化,进一步增大了谷歌搜索放大社会偏见的可能性,甚至挖掘出创造者都不知道的社会偏见;

在刚刚过去的2019杭州云栖大会上,“产业”成为高频词,不同于熟悉的衣食住行领域,航空、钢铁、石化、水泥……从大到小,从老到新,和产业的深度融合已经成为人工智能技术落地的重要场景。与会专家普遍谈到,产业AI将会创造巨大的新价值,甚至会指引人工智能领域发展的方向。

亚马逊在西雅图开设的第二家无人零售店当然背后有AI技术的身影,微软Azure云平台支持NVIDIA
GPU
Cloud自然是瞄准了日益增长的云上深度学习计算;虽然意外遭遇了追尾事故但苹果公司的自动驾驶汽车的核心当然也是AI,在本期《云栖科技评论》中,AI或是话题的主角,或是事件背后的关键点,或是先进技术要服务的对象,总之,“80%的当期话题都与AI密切相关”。

“我们以瀚蓝垃圾焚烧项目为例,通过把熟练工人的经验和数据相结合,构建模型,能够以人工智能辅助人工的方式去操作锅炉,可以把锅炉的燃烧稳定性提高23%,实实在在为企业创造了效益。另外,以往工人平均每4个小时要操作30次,现在只需要操作6次,从而大幅度降低工人的劳动强度。”阿里云智能副总裁、数据智能事业部总经理曾震宇说。

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