发布时间:2018-04-23 15:41:48 文章来源:互联网
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    人工智能的发展离不开数据和算法。

    这就好比炒菜需要炒菜的方式和菜品。菜品相当于数据,而炒菜的方式就是算法。
 
    数据方面,我国的bat和谷歌,fb等等在互联网数据上叫板是完全没有问题的,我国互联网行业的发展还是非常不错的。
 
    但是人工智能有个至关重要的因素就是应用场景,也就是需求之下导致的用途。我相信互联网单纯的数据应用只是很小的方面。我们也将ai应用在了广告智能分发上,虽然你买了牙刷,更多的还是给你推荐牙刷。
 
    更大的应用场景在哪,在线下,在工业,商业,农业等等。
 
    而这些为什么我们就不能在ai上与美国叫板呢。
 
    观察发现,工业,商业,农业等等都是线下,更多的参与主题是公司,工厂这些b端用户,而且我国虽然智能手机,移动互联网各方面发展的很不错,但是企业信息化方面比较落后,你想你们公司除了打卡和财务,还有多少信息化的软件,你会说,我们公司还有erp,crm呢,说明你们公司还不小。那你们公司有mes么,是不是机器坏了才去修?还是没坏之前你就知道它要坏。
 
    这就说明,我国企业信息化方面真的不足,换句话说,传统企业数据太少。
 
    当然,即使数据多,也不会用。固有的限制和一些不能突破的局限,导致很多行业开发软件的市场份额不大,市场集中度不高。比如一家做医院信息化的,你去别的省获客难不难。
 
    这就导致了数据非常不集中。
 
    而且,有数据,数据多的这些还都比较大,人工智能公司都还比较小。
 
    换句话说,你是一个人工智能创业公司,你在技术方面很突出,你现在去海康威视,我帮你们做安防领域的数据分析和处理好不好?你看海康威视理你么?
 
    海康威视不理你,你就要自己去获取数据,你就要去交通部门?我帮你们分析车牌好不好。
 
    不用了,海康威视能做。
 
    所以,需要一个平台,收集各种各样的数据,自然你需要强大的能力去整合,去突破。且有入口,这个入口是什么,我想是开放,这里的开放不只是云计算的开放,还有技术的开放。
 
    银行信息港认为,越是数据收集难度大的,越是更多的机会,当然你要考虑的是你的ai技术所能为企业提供的价值。

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