人工智能的投資、開發和應用已經變得炙手可熱

IT資訊 2019-07-30

自從Alphago于2016年贏得了人機大戰以來,人工智能的投資、開發和應用已經變得炙手可熱。在全球所有國家的一致關注和促進下,2018年全球AI市場達到1萬億美元以上,年均增長率超過50%;人工智能企業的數量接近3000;同時,人工智能應用也在教育、醫療保健、金融、交通等諸多領域登陸,整個行業的發展趨勢都在不斷提高。
然而,雖然人工智能的概念非同尋常,但市場并不熱,應用程序不斷下降,公司仍然很難賺錢。據悉,2018年,中國的AI企業占全球融資的70%,但在資金涌入后,近90%的企業長期處于虧損狀態,僅占剩余的10%賺錢的企業基本上都是技術提供者。換句話說,無論概念,市場和資本投機有多熱,人工智能利潤問題一直困擾著大多數企業。
從市場發展的現狀和行業專家的總結分析,人工智能企業不能賺錢的主要原因有兩個:一是技術門檻過高,二是產品價值挖掘不足。
讓我們先看看。人工智能的本質是數據。今天,人工智能實際上是數據智能。只有當數據被用作引導時,需要機器區分的問題被轉換為數據問題,人工智能會起到作用和效果。但目前,人工智能企業從概念、技術、場景、實施、資本市場和工業市場都是一個整體,但數據本身仍面臨著研究的問題。
一個是某些行業的現有數據來源不多。例如,在移動電話行業中,商家希望人工智能來區分移動電話的屏幕劃痕。然而,實際上,沒有工廠擁有數以億計的不同劃痕手機來提供學習數據。在這種情況下,企業沒有能力學習小樣本數據,也無法創造理想的智能產品。
其次,大多數行業的數據都是孤立的。例如,政府部門、金融行業和醫療行業的數據通常屬于不同的機構或部門,很難將這些數據集成到一個完整的實體中。在這樣一個資源分散、數據不兼容的情況下,企業要想提高人工智能技術,就很難開發出高質量的產品。
根據上述問題,人工智能企業如果想創造出理想的技術和產品,就需要大量的人力、物力和財力,創造合適的研發條件。這也導致了高研發成本,變相削弱了企業盈利的能力。也就是說,數據帶來的技術問題和巨大的障礙是難以賺錢的首要障礙。
其次,讓我們來看第二點,人工智能產品的價值。人工智能公司已經開發出一種技術和產品,如果它不能商業化和擴大規模,可以說沒有任何價值。長期以來,中國的人工智能企業一直在實踐“用錘子釘”的研發模式,并沒有真正開辟產業鏈。當每個人都努力制造錘子時,他們發現沒有釘子讓他們敲門。這導致公司浪費了大量資金,但產品沒用,或者應用價值不高。
因此,首先找到應用場景,然后做好高質量的產品,是擺脫困境的有效途徑。然而,即使找到了一個好的應用場景,也不容易制作出一個好的產品。由于人工智能的替代太快,企業需要不斷地投入人力資源和成本,很少有企業能負擔得起,即使有的企業承擔,也很難實現盈利。
總之,制造人工智能企業資金困難的原因是技術和商業?,F有企業不容易擁有獨特而可靠的技術或產品,因此更難以找到實現大規模應用的正確方案,因此利潤過于奢侈。未來,為了實現規模大、規模大的企業利潤,我們還必須回到技術、產品和應用中,希望越來越多的企業能夠承受壓力,最終互相結束。

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