ai人工智能技术落地难-人工智能行业落地

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人工智能技术落地难的问题，于是小编就整理了5个相关介绍ai人工智能技术落地难的解答，让我们一起看看吧。

1. 拓尔思人工智能发展前景？
2. 中国AI新星正崛起，如何帮助它们更快落地？
3. 计算机博士刚刚进组（人工智能），导师说“深度学习研究5、6年了，出不了成果了”，我该怎么办？
4. 人工智能，最快落地的是哪个行业？
5. 想进入人工智能行业去创业，资金不足的情况下，该怎么进入？

拓尔思人工智能发展前景？

答：一，拓尔思人工智能发展前景非常广阔，未来的日子软件开发行业景气度将持续提升，可以说潜力无限。

二，拓尔思立足新发展战略，全面转向SaaS、DaaS、KaaS模式，实现云和智能数据服务；积极投身Web 3.0内容创作实践，推动数字虚拟人在各行业场景中的率先落地等，为数字经济高质发展提供强有力的“算力中枢”和“数字底座”。

中国AI新星正崛起，如何帮助它们更快落地？

首先说AI落地案例，最近百度拿下重庆无人车路测牌照，百度创造AI落地“中国速度”，京东的无人快递员。

人工智能技术的落地应用一方面是企业技术探索的结果，另外也离不开***在政策层面的积极引导。本质还要***大力支持，就给钱了💰💰

谢谢邀请。这个问题比较大，不容易聚焦，说说个人理解吧。

1 技术的提升，提供了更多的解决问题的思路和方法，比如现在有IC卡乘车、二维码乘车、刷脸乘车等；

2 技术和能力的提升，想要快速落地，必然要落到实处。也就是说必须要和行业和业务结合，真正的为行业赋能，提升便利性也好，提高性价比，提升人性化等等，都是考量的因素；

3 ***，尤其是公安、司法、航天等行业，资金雄厚、需求强烈，对于技术的应用，更容易买单，所以建议可以向这方面靠拢；

4 大型企业，比如华为、腾讯、阿里等，为了保持技术领先性和市场占有率，也会投入大量研发力量专注于这一块。

总之，技术+行业+业务，三者结合，真正的产出适合于市场的产品，才是王道，缺一不可。

首先AI现在是在发展阶段，其次AI也不是可以替代掉现有的流行技术，先让AI去做自己最擅长的领域，例如图形识别，特征识别，向量运算，并行运算等。以本人经验AI技术短期会在金融行业和智能城市行业先有IP级的落地应用，这都需要***的支持。

计算机博士刚刚进组（人工智能），导师说“深度学习研究5、6年了，出不了成果了”，我该怎么办？

我国社会发展经历了工业化，信息化时代，目前逐步进行数字化改造，数字化改造是大数据处理，人工智能发展的基础。

但是人工智能的门槛很高，一般普通的IT企业没有相关的人才和技术储备。当前主流的商汤等AI公司的发展都遇到了瓶颈。

主流AI公司目前是单一人工智能产品面对多元化应用场景时，不好耦合，难以落地的问题。

大学研究机构面临的主要是没有足够数据来源的问题。

人工智能需要以大数据为基础，经过长期的学习，才能有相关成果。

目前大型[_a***_]公司的数据都不会对外开放，不过他们能独立完成数据收集，清洗，人工智能学习，应用的闭环，但研究机构连数据基础都比较难满足要求。

深度学习很多人研究了这么多年，是没什么好研究的了。但是机器学习机制应该还是有很多需要研究的。比如你自己上学十几年了，是怎么学习的？难道是有个深度学习法吗？机器如何像你一样地学习才能问出你问的这种问题，并且写出能获得“机器博士学位”的博士论文？

学习是智能的基本特征，自然界进化出来的学习机制存在多样性。动物可以学习，因而可以根据经验来改变行为，所有哺乳动物的脑都是学习机器，人类则通过学习来选择和完善几乎所有自主行为的。动物学习有所谓经典条件反射、操作条件反射、二阶条件反射、潜在学习（前置条件反射）、强化学习（基于模型、无模型）等。人工智能的学习机制目前还很单一，跟自然界相比仍然处于很低的水平。

对习得知识的记忆，有所谓程序性记忆（习惯，无法用语言描述的被整体性记忆的知识，比如游泳、骑车、乐器演奏等）和陈述性记忆（可以用语言描述的，可以逐条提取的记忆）。陈述性记忆又分为情景记忆（比如犯罪现场描述、故事等）和语义记忆（比如学习了某个抽象的理论等）。人工智能中的知识存储也是没有自然界这么复杂的。

学习机制需要效用函数，比如多巴胺等几种神经递质。强化学习的效用函数会根据经验进行调整，由所谓奖赏预测误差来驱动。基于模型的强化学习是通过所谓的心理模拟和先前获得的知识来调整决策策略的过程。通过心理模拟，动物可以基于对环境的了解来预测各种行为的***想结果，并将***想结果与先前预期结果进行比较，从而调整相应行为的效用价值。心理模拟与实际结果的差异可以让动物产生“遗憾”、“宽慰”、“失望”、“欢欣”、“后悔”等情绪，这些情绪记忆可以改变未来行为和决策。人工智能目前还没有情绪的概念，更不要说产生意识了。

人工智能，最快落地的是哪个行业？

看这个问题需要一个逻辑，一定是数据多、好标准化、需要感知、认知多的行业，并且政策监管不严的行业：

1.安防：AI可以很好的识别出个人、人流量、车牌等特征，一个大脑顶无数警察、监管人员。并且有政策扶持，中国的“天网”***要部署1亿个智能摄像头。

2.无人驾驶：这个场景非常之大，以至于最近的风险投资将很多钱投向这个领域。 可以应用在无人驾驶系统、识别人的情况精准推荐服务和调整温度座椅、完全无人驾驶到来之前的司机状态监控。无人驾驶真正全面普及还需要时间，但垂直领域有很多机会，比如园区、旅游区等。

3.金融：有大量数据，也好标准化。1）可以用在智能投顾，帮助顾客理财；2）营销，根据消费习惯推荐不同的金融服务和分期、办卡；3）风险控制，通过银行数据和网络公开数据，比较精准的刻画出客户偿还能力 减少风险。

4.医学：1）医学影像方面，可以快速帮医生看出癌症等细小的病变，能够提早发现，比医生更快速看片子；也可以通过摄像头、心率传感器等检测或看出人的问题；2）语音识别帮助医生记病历，现在医生记病历花了大量时间；3）导医机器人，引导就诊者查看挂号、科室等信息。

5.智能手机&IOT设备：手机的拍照、摄影，解决系统的卡顿，处理器等都已经用到AI；IOT设备中的智能音箱、陪伴机器人、服务机器人、扫地机器人、家庭智能摄像头等等等。

6.智能芯片：有这么多硬件，服务需要AI化，一定需要更匹配的AI芯片，无论是终端层面，还是云服务中。

其他：看到有回答提到工业，工业也是一个很大的场景，但有几个原因导致短期很难普及：中国大多工厂话还没有自动化和数据化，无法让AI发力；工业产品非标品复杂，而标品AI短期很难超过自动化；设备的精准度等也需要保证。但在部分环节，比如检验残次品已经可以适应。

AI已经渗透到各个行业，目前应用到的领域主要包含以下场景——AI+金融，AI+教育，AI+交通，AI+安防，AI+零售……各行各业都在住进映入AI，映入AI的最主要目的就是解放人类，提高效率。这是所有人类历史上技术革命的目标。

AI技术的主要方向有：计算机视觉、自然语言处理、机器学习、语音识别……目前计算机视觉和自然语言处理方向已经取得了不错的进展。尤其是计算机视觉方向，近几年取得了很好的效果，人脸识别的准确率已经提升到很好的效果，并且已经在安防领域：诸如门禁、闸机、监控系统、人证识别等应用广泛。安防领域作为人工智能完美落地的天然场景，安防视频监控为人工智能训练模型提供巨量的数据支持，而经过深度学习的人工智能系统再反过来为安防监控提供事前预警、事中响应、事后追查的功能。再加上预计至2022年，安防行业市场规模将达到近万亿。这么既前景光明、市场巨大又利益无限、需求急切的市场机会不用说早已是各算法新贵、IT巨头和传统安防大鳄倾心发力的地方。所以说，最快落地的安防行业。

但是最快落地，不代表着可大规模落地，虽然各家“AI+安防”的解决方案层出不穷，也不乏时常有小规模的试用报道，但是整体来看，并没有得到公安的认可。一是当前主打的前端智能摄像头主要以人脸识别为主，不但价格昂贵，人脸识别的精准度也达不到公安实用的要求。二是后端集中化处理的方案受制于单机处理能力，同时有一定的延迟性，如果大规模实施，依然避不开高昂的成本。从技术角度来看，目前要实时分析一个城市的监控系统还做不到；从社会效益来看，这样做成本太过于高昂。

另一个落地较好的行业就是AI+广告，电商。电商的自动推荐功能已经做得越来越智能。由于多年来积累了大量的用户数据，同时诸如[_a1***_]凭借阿里云，又有着强大的计算能力，大数据+计算力已经成为人工智能的基本技术支撑。

但是还是那句话，AI的实际落地对场景有着很大的限制，几乎不存在通用的AI，未来各个领域都将会越来越深入，最快落地安防已经落地了，但是大面积的普及还是难题！

想进入人工智能行业去创业，资金不足的情况下，该怎么进入？

人工智能属于前沿科技了，这种行业是最不缺钱的，有很多富人都在投资，大把大把的钱拿来投资看中的公司，

你想要在这个行业创业，最起码的要有拿的出手的东西，比如说你自己做出来特别重要的成果，你可以拿这项成果来换取别人的投资，既然是投资，那些人基本都是不见兔子不撒鹰的主，

所以呢，资金不足，只能靠你技术来补，要是你连技术都没有，凭什么去创业？你的一腔热血么，

还有一种就是靠你的人格魅力了，直白一点就是去忽悠，自己掌握着一些东西，你去找人投资吖，把你的东西说的好一点儿，让别人有兴趣，但是又没有保证能做出好东西来，这不就忽悠到资金了么，

这种方式还是很多公司的生存之道，他们没有多少技术，就是靠忽悠别人投资，拿到钱做点儿东西，然后说钱花光了，要追加投资，别人一看什么实用成果都没有，都赚不到钱投什么投，然后这公司再去找人投资，重复这种模式，照样能赚钱

到此，以上就是小编对于ai人工智能技术落地难的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai人工智能技术落地难的5点解答对大家有用。

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