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ai人工智能应用落地-ai人工智能应用技术
C0f3d30c8时间2024-04-30 09:20:04分类应用领域浏览87
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于ai人工智能应用落地的问题，于是小编就整理了4个相关介绍ai人工智能应用落地的解答，让我们一起看看吧。
- AI全面落地应用，智慧社区如何让安全与智慧并存？
- 你认为AI落地的关键是什么？
- 首批国家AI开放创新平台公布，国家人工智能战略加速落地，哪些公司将受益？
- ChatGPT爆火后，中国AI公司该如何应对，难点在哪儿？ChatGPT离商业化落地还有多远？
AI全面落地应用，智慧社区如何让安全与智慧并存？
在智慧社区里面，要让智慧与安全并行不悖，需要在技术、标准和管理三个层面上的协同才能实现。
首先是技术层面，人工智能是一个总的概念，但是具体涉及到社区里面各个不同的维护模块（比如监控、消防、设施管理等）有不同的技术，而各个人工智能供应商的技术成熟度、技术水平也有所不同。所以，首先要实现的就是，人工智能的供应商在技术能力上过关。这里的过关不仅仅只厂家本身的人工智能平台，也包括人工智能与物联网设备供应商之间的衔接。
其次就是标准体系的完善和建立。人工智能技术体系本身在不断发展，智能产品的技术标准也在不断的更新，只有智慧社区里面的所有产品都符合国家政策和国家标准、行业标准的要求，智慧社区建设的参与企业在资质上都符合能力要求，才能保证智慧社区的安全和规范。
最后一个就是社区管理。智慧社区的管理与传统社区的管理在管理理念、管理方式和管理要求等方面都会有比较大的区别。只有所有参与管理的人员在理念上都跟得上，在管理的方式和方法上都到位，才能让智慧与安全并存。
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AI人工智能或者说是机器智能，它必将成为智慧系列的核心技术，目前AI相关技术包括人脸识别，自然语言处理，人机交互以及人物画像，个性推荐等等许多方面技术已经得到广泛应用。对于未来智慧社区建设，其实是我们智慧城市建设的重要基础单元，但是智慧社区又跟其它像智慧交通，智慧安防，智慧节能，智慧环保健康等板块不同，因为智慧社区不但包含了一些公共数据更包含了太多个人生活数据，这让智慧社区建设的安全性备受关注。就目前来看智慧社区建设主要以安防为突破口，将社区公共区域监控，危险设施保护，门禁控制等方面进行数据整合，对火灾，用电，用水，防盗以及报警方面能够借助机器视觉技术甄别出危险隐患，及时跟城市安全监管部门联网，是目前来说别叫可推行的实施方案，对于智慧社区的其他方面特别是涉及到个人隐私等方面的数据管理和使用问题，最好有社区居民委员会成立相关的监督管理组参与社区管理，对应用技术手段做到充分的评估和说明以让社区居民充分知情的情况下作出决定，共同监督维护自己社区的数据产权，因为数据肯定会被相关商业觊觎，所以必须有一个审核授权环节设计，以保障对于社区数据的保护，同时能够在遭到滥用的情况下，有组织机构代表出来对此进行追责，当然相关的立法也需要完善。总之目前为止让智慧社区能够借助AI技术给社区居民带来安全便捷的生活，还是需要一个过程的，应该在***推动的智慧城市大***里有相关部门的参与监管才可以。
你认为AI落地的关键是什么？
AlphaGo在2016年击败了围棋世界冠军柯洁；语音助手，搜索引擎推荐算法悄然改变着人们的生活，智能音箱、智能[_a***_]、智能安防等新概念火得一塌糊涂。前期大量资本的介入，甚至使得企业陷入癫狂。
而众所周知，算力、模型和数据是人工智能的三个要素。但往往出现在人们视野当中的，更多地集中在算法、模型之上，其中一部分原因是媒体报道侧重以及企业扩张期对算法人才的争抢，作为三要素之一的数据，却很容易被忽略。
当下主流的人工智能技术，包括计算机视觉、语音与语义识别及自然语言处理等，基于深度学习的技术路线对训练数据有着大量的要求。在这个阶段，高质量、高精度的数据重要性不言而喻。吴恩达曾在演讲中表示：“AI的崛起正改变着公司的竞争格局。公司的壁垒不再是算法，而是数据，让算法利用足够的数据，使得产品运行起来......”这是一个好的信号，令更多的目光放在提高数据服务行业的整体水平上。
“最好的数据是闭环的数据”，李开复在清华大学“清华学堂计算机科学实验班”题为《人工智能的黄金时代》的演讲中提到。反观AI数据服务行业，起源颇早玩家颇多，Testin有数是一家主打定制化数据和高质量数据标注的数据服务品牌，其对AI以及数据行业的洞见非常准确，不同于业内众多的数据众包平台、“二道数据贩子”，在对待数据的态度上对比鲜明，Testin有数对于定制化以及高质量数据的理念，在某种程度上也与李开复的观点不谋而合。
因此，AI产业商业落地的关键在于高精、高质的数据，除此之外，也会受到先进的算法模型、优秀人才、良性的市场竞争环境等多种因素影响。
首批国家AI开放创新平台公布，国家人工智能战略加速落地，哪些公司将受益？
一个新闻事实是，就在昨天，科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单。名单上，BAT和科大讯飞四家公司入围。从名单上看，四个创新平台主要为依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。
说到这里，我觉得有必要把这几个平台给各位小伙伴具体介绍一下。实际上，此次科技部公布的四家人工智能开放创新平台，都是针对的是细分行业的龙头企业。
百度方面，百度***在2018年7月底，与金龙合作率先实现无人驾驶小巴车的小规模量产及试运营，并在2019年与江淮、北汽，2020年与奇瑞共同推出无人车。
阿里云方面，阿里云ET城市大脑是目前全球最大规模的人工智能公共系统，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共***，修正城市运行中的Bug，成为未来城市的基础设施。
11月15日，科技部在北京召开了“新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会”，公布首批4家国家新一代人工智能开发创新平台名单。《规划》确立我国新一代人工智能发展“三步走”战略目标：第一步，到2020年，总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年，部分技术与应用达到世界领先水平；第三步，到2030年，理论、技术与应用总体世界领先。
这意味着，国家将在接下来的13年内有***有步骤地全力发展人工智能领域。经过宏观层面的考虑与布局，公布的首批开放创新平台名单分别是：依托百度建设自动驾驶，依托阿里云建设城市大脑，依托腾讯建设医疗影像，依托科大讯飞建设智能语音。
毫无疑问，这四家被钦点的龙头企业必将迎来新一轮的加速发展。那么，除此之外，还有哪些公司能在其中分一杯羹呢？
首先，已经及未来将与这四家公司在相关领域建立战略合作关系的公司必将获得有利的发展契机。例如，与百度无人驾驶业务建立合作的公司，包括运营商、汽车服务厂商、整车厂商、零部件厂商以及芯片厂商；阿里云城市大脑***在2018年推广到国内100个城市，涉及这些城市建设与管理的方方面面，如基础设施、旅游、交通、安防、医疗、保险等，与其***对接并积极参与智慧城市建设的企业将率先赢得商机；腾讯在医疗领域的合作除各大医院外，还包括在各垂直业务方面具有领先优势的公司，如智能诊断、智能穿戴健康医疗产品、医保移动在线支付、诊断和网上预约服务等；而搭载讯飞语音产品的应用环境则更加广泛，语音和人脸识别可成为各项应用的控制入口，借助或助力讯飞智能语音发展均有机会在未来大展拳脚。
此外，在这四个细分领域中，其他公司亦可通过差异化产品及相对竞争优势获得利益。
（编辑：WING）
具体战略:
依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。
点评一下:
1,有争议的事情给了阿里。城市大脑，无论你怎么做都不可能毫无争议，顶多是平衡而已。
2.赚钱的事情给了腾讯。医疗影像分析，的确有用，还能挣钱。
3.惹事的事情给了百度。反正百度估计也麻木了，人工驾车事故还那么多，人工智能听说是伦理问题了。。
4.有话语权的事情给了科大讯飞。只能说...可能我说的他将来能过滤我。
整体点评，国家级战略出台对人工智能重视，与企业龙头结合也很务实。点个赞给国家战略，也为我。
ChatGPT爆火后，中国AI公司该如何应对，难点在哪儿？ChatGPT离商业化落地还有多远？
首先，随着AI技术的不断发展和普及，ChatGPT的出现代表着自然语言处理(NLP)技术的重要进步，这对中国AI公司来说无疑是一个挑战，但也是一个机遇。对于中国AI公司而言，如何在这个领域保持领先地位，开发出更加优秀的NLP技术，是当前最重要的任务之一。
同时，中国AI公司在面对ChatGPT的挑战时，需要注意以下几个难点：
- 技术研发：要开发出类似于ChatGPT这样的自然语言处理模型，需要投入大量的人力、物力和财力，同时需要具备强大的技术实力和专业知识。
- 数据支持：高质量的数据是训练NLP模型的关键因素之一，因此中国AI公司需要积极构建自己的数据集，或者与其他机构合作共享数据，以提高模型的性能和准确度。
- 商业模式：对于中国AI公司而言，如何将技术转化为商业模式也是一个重要的问题。ChatGPT作为一个模型，在商业化落地方面仍需要面临一系列挑战，例如如何定位目标市场、如何满足不同客户的需求、如何与其他技术整合等等。
总体来说，ChatGPT作为一个NLP技术的代表，虽然在一定程度上挑战了中国AI公司在这个领域的领先地位，但是对于中国AI公司来说，这也是一个机遇，可以通过不断的技术研发、数据积累和商业模式创新，来应对这个挑战，并开创新的商业领域。至于ChatGPT的商业化落地，目前仍需要进一步的研究和探索，但相信在不久的将来，这个技术将会被广泛应用于各个领域。
咱国家没有？？？
小孩想和动物对话，长大后想和梦对话，有了工作后想和难题对话，恋爱想和***设对话，中年想和保健品对话，老年想着谁给他对话。咱也不知道商业是咋滴回事，不是中国就没有前景[撇嘴]
ChatGPT的火爆，反映了人们对于自然语言处理技术的关注度与需求量。对于中国的AI公司而言，应对ChatGPT的成功可以从以下几个方面着手：
技术创新：ChatGPT虽然技术先进，但是它也存在一些问题，例如无法很好地处理多种语言的情况，还需要进一步完善。因此，中国的AI公司可以从技术创新入手，加强研发投入，提高技术水平，开发出更好的自然语言处理技术，以满足不同领域和场景的需求。
产业布局：中国的AI公司可以从产业布局入手，以ChatGPT为代表的自然语言处理技术已经得到广泛应用，而且具有广泛的横向和纵向拓展空间。中国的AI公司可以把握这个机会，积极布局自然语言处理产业，打造自己的核心竞争力。
生态建设：自然语言处理技术的应用场景非常广泛，涉及到多个行业和领域，因此，中国的AI公司需要加强生态建设，构建良好的生态圈。这个生态圈不仅包括自然语言处理技术本身，还包括相关的硬件、软件、数据、平台等等。
人才培养：自然语言处理技术是一项复杂的技术，需要具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。因此，中国的AI公司需要加强人才培养，培养具有自然语言处理技术背景的人才，包括从事研究和开发的人才、应用场景专业人才等等。
ChatGPT离商业化落地的距离，主要取决于技术的完善和应用场景的拓展。虽然ChatGPT已经取得了一定的商业化进展，但是还需要进一步完善技术和丰富应用场景，才能真正实现商业化落地。同时，也需要加强人才培养和产业生态建设，以促进自然语言处理产业的发展和成熟。
ChatGPT是一种由OpenAI开发的自然语言处理技术，其强大的语言理解和生成能力使得它在短时间内成为了非常热门的话题。中国AI公司面临的挑战是如何应对ChatGPT的竞争，以及如何将其商业化落地。
首先，中国AI公司需要考虑如何与ChatGPT竞争。作为一种高度[_a1***_]的自然语言处理技术，ChatGPT可以用于各种用例，例如对话生成、文本摘要和翻译等。因此，中国AI公司需要找到自己的竞争优势，可能需要专注于某些特定的应用场景或特定的行业领域，以避免与ChatGPT直接竞争。
其次，中国AI公司需要思考如何将自己的技术商业化落地。ChatGPT虽然强大，但仍需要花费大量的时间和计算***来训练模型。此外，ChatGPT的能力仍然有限，例如它可能无法理解特定行业领域的专业术语或文化语境。因此，中国AI公司可以探索自己的商业机会，如开发针对特定行业或特定任务的定制化自然语言处理解决方案。
在商业化落地方面，中国AI公司需要重视数据隐私和安全问题。ChatGPT的训练数据来源于互联网上的海量文本，但这些数据可能包含个人隐私信息，需要遵守相关法规和规定，保护用户隐私和数据安全。中国AI公司在开发自然语言处理解决方案时，需要严格遵循相关隐私和数据安全规定，确保数据的合规和安全。
最后，虽然ChatGPT已经被广泛应用于研究和实验室环境中，但要将其商业化落地还需要解决一些挑战。例如，ChatGPT生成的文本有时会出现不连贯或不合适的情况，需要在实际应用中进行调整和改进。
中国AI公司应该从两个方面着手：一是抓住ChatGPT的优势，把它作为自己的核心竞争力，在技术上进行深度研发，以便在市场上获得竞争优势；二是重视ChatGPT的商业化落地，结合公司的实际情况，制定出一套完整的商业化落地方案。
ChatGPT离商业化落地还有很长一段路要走。目前ChatGPT仍处于试验阶段，尚未形成完整的商业化体系。要想真正将ChatGPT应用到商业领域中去，还需要考虑到诸多问题：如如何保障数据安全、如何保障用户隐私、如何保证服务的可用性、如何保证服务的可扩展性、如何保证服务的可维护性等。
到此，以上就是小编对于ai人工智能应用落地的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能应用落地的4点解答对大家有用。
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