原標題:WAIC2022丨AI火熱背后,落地進程亟待加速
9月3日,第五屆人工智能大會落下帷幕,本屆大會圍繞人工智能技術的各項突破進行了密集的討論,但在各項新晉技術“瘋狂吸睛”的同時,針對人工智能實際落地情況的探索也引起了行業人士的普遍關注。
(資料圖片僅供參考)
21世紀經濟報道記者多方了解到,近年來,應用已經成為了人工智能發展的最大瓶頸,但同時其中也蘊含著大量的機會,因此,通過應用牽引推動人工智能技術落地已經成為當下行業內的共識。
“一個學科如果要獲得長期的生命力,與產業進行緊密結合是其必由之路。”京東集團副總裁、京東智能產品與服務部總裁何曉冬在接受21世紀經濟報道等媒體采訪時表示,從產業發展的角度上看,先進技術必然會走向產業。而在前幾年,技術還沒有足夠成熟,因此大規模應用前景并不清晰。但在當下這個時刻,人工智能技術已經變得成熟,產業落地時機也指日可待。
瞄準特定場景
在圍繞元宇宙的討論中,元宇宙與各大場景的融合一直是一個無法繞開的話題。而不同于行業內將焦點置于游戲等文化娛樂業上,在何曉東看來,元宇宙的價值不僅僅在于虛擬的NFT,其在制造業、物流業等產業之內有著更為龐大的想象空間。
“如果我們能夠做到全息人機交互和精準的數字重建,數字仿真,那么產業界將迎來極大的效率提升。”何曉東表示,數字原生技術是元宇宙技術中最為關鍵的所在,其在實際落地場景中會幫助目標行業實現良好的降本增效,以物流行業為例,超級智能供應鏈在本質上依賴于整個供應鏈條每一個環節極致的仿真,而以此為基礎的極致的可重現才有機會成為可能。
數字仿真之外,全息的人機交互同樣被認為是元宇宙賦予千行百業的全新體驗,對此,何曉東認為,極致的人機交互體驗固然可以在消費級的應用場景得到落地,但在游戲之外也有很多地方可以應用。“比如說服務,這個服務是非常廣泛的服務,在任何你需要咨詢,需要提供交互,情感交流的地方,都能有這么一個及時的無處不在的交互。”
數字人是數字原生、人機交互等技術落地過程中最被寄予希望的形態之一,但在實際應用的過程中發現,有些數字人的動作十分僵化,只能起到展示的效果,無法提供實際辦理業務的交互。
何曉東以銀行場景的數字人舉例稱,如果數字人要把整套銀行業務辦理好,需要克服幾個非常落地的問題。首先是需要避免噪音,因為銀行柜臺是比較噪雜的場所。其次是銀行數字人需要和后臺的業務支持系統有效地對接,必須能夠解決很多銀行的具體業務問題,轉賬、取錢、改密碼等等,這樣意味著對客戶的支持推理、語音推理各方面背后的技術能力都要達到很高標準,因此這些方面的同步也是很大的挑戰。
最后,數字人是否可以實現高度實時性,高度可靈活性和高度適應落地場景,并與人類進行有效的交互,也有待時間去驗證。
數據智能認知
而在元宇宙之外,數據作為人工智能技術的基礎 ,圍繞其本身的挖掘與應用也行業的焦點所在,但就現狀而言,數據對于人工智能技術的底層賦能效果仍未較好體現,在蜜度首席技術官、微熱點研究院執行院長劉益東看來,這主要是由于當下環境中數據的繁雜與跨平臺特性。
“目前互聯網中所產生的數據并非獨立存在,而是同時混雜在一起。怎樣把多種模態的信息連接在一起,把其中的關聯性和內容本身的含義智能地認知出來,考驗著公司的技術能力,同樣也是行業內的痛點所在。”
而針對多模態內容的智能理解和認知技術在此其中就扮演著至關重要的角色。那么多模態內容含義又是什么?其具體應用又在何方?
劉益東在接受21世紀經濟報道記者專訪時指出,圍繞多模態內容的智能理解和認知是蜜度的主要業務之一,他進一步解釋稱,通俗來看,目前互聯網上的文本包含文字、圖片、音視頻等多種形態,而這些在內容認知領域都統稱為一種模態,如果我們可以通過一系列AI技術對多模態內容進行抽取、表達、并協同大量數據進行計算,進而產生更為精準的模型并再次賦能給機器與人的全新方法,那么將在未來為政府、企業和個人提供更優質的智能決策。
他同時指出,當下多模態 AI 正不斷打破單一感官的藩籬,并將多類型數據所蘊含的語義信息概念化,行業知識與AI的結合也將催生全新的“知識計算”。
成本難題何解?
事實上,成本高企同樣是人工智能技術落地難的原因之一。對此,企業又有何解法?何曉東對21世紀經濟報道記者表示,瞄準客戶共性需求推出一個標準化產品,進而再疊加個性化解決方案是行業內解決成本問題的一個重要手段。
“京東人工智能技術在內部落地的時候就遇到了成本問題,經過探索,我們最后總結出一個思路——形成人工智能產業化平臺,即在產品方面層面盡量標準化,中間加一層應用平臺。客戶有多種多樣的定制化需求,底層技術定制這個模型又是很高的成本,所以我們想在產品層進行封裝,這樣既能做到大規模低成本交付,又能滿足用戶的各種定制化需求。”
何曉東表示,目前京東在為客戶服務的過程中,盡量做成標準化的產品,無論是智能對話,或是智能生產都盡量定義一個標準化的產品,“標準化產品的含義就是盡可能做到“開箱即用”,或者經過簡單微調就可以應用。”
而在此基礎之上,京東通過產品的組合來進一步服務各行各業的個性化需求,使得成本得到有效控制的同時保證了很高的交付效率,“這種方式相當于把底層技術和用戶想要的解決方案中間加了一層封裝,這種商業模式可以使得技術和解決方案盡可能稍微解耦,使技術迭代和用戶解決方案的需求不會那么強的綁定在一起,使得定制化的程度降低,提高效率。“
而對于規模較小、瞄準細分市場的人工智能公司來說,標準化疊加特定的解決方案同樣是其破解成本難題的解法。劉益東對記者表示,蜜度不僅僅利用AI能力輔助客戶工作,而后還有很多針對性的服務,其會在關鍵客戶的服務過程中進行一些定制化的輸出。而在這一過程中會尋找、總結同類客戶共性的需求,進而形成一定的標準化產品。
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