人工智能领航“新基建”,赋能产业升级彰显长尾效应

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了人工智能领航“新基建”,赋能产业升级彰显长尾效应相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一场疫情,似乎无形中让人们的生活方式变得越来越智能。近年,除了最常见的移动应用、刷脸认证,交通系统自动识别车牌等,人工智能在人们衣、食、住、行等领域的应用,层出不穷,甚至早已延伸到了人们生活的方方面面。

 

而看似高冷的人工智能,也因为其在城市的每个角落应用落地,显得非常接地气,并在潜移默化中走进千家万户,走进寻常百姓家。

 

例如,手机人脸解锁,我国每天的日均人脸解锁次数高达300亿次。这个数字,相对于传统的身份识别操作来说,无异于是一个可以代表着超级高效的数字。

人工智能领航“新基建”,赋能产业升级彰显长尾效应

还有,在一二线城市共享单车泛滥的地方,人工智能还可以应用于管理违规停车。而在一些二三线城市,人工智能一样能找到应用场景。例如,可以用来监督粪车偷排、监测是否有人翻越栏杆等来进行城市管理。

 

由此可以看出,人工智能不仅在人脸识别等头部应用上可以大放异彩,更可以在一些长尾的“冷门”应用上找到用武之地。

 

//人工智能应用落地,开放包容是主旋律

人工智能是一门相对专业的学科,其发展过程,也符合人类研究新事物的发展规律。从最初的顶层架构研究到理论体系的成型,再到底层的落地应用,是一个非常漫长而艰难的过程。

 

随着人工智能从实验室走向人们日常生活的每一个场景,普罗大众对其认知也不断加深。从最早的火车站免身份证刷脸进站,到疫情来袭后,乘坐轨道交通工具,刷脸无感支付。人工智能在一次又一次的刷新人们对于人工智能科技的认知。与此同时,各种未被满足的潜在行业痛点,也随之浮出水面。

人工智能领航“新基建”,赋能产业升级彰显长尾效应

虽然看起来头部的、大众化的人工智能应用,市场更广阔,更有应用价值。但是在逐步发现和尚未发现的行业及领域,其应用的深度和被挖掘的应用价值也不容低估。如上文所述的预防粪车偷排、共享单车违停等。正是无数诸如此类的长尾、小众应用场景,撑起了一个无比巨大的人工智能大市场。

 

尽管人工智能的应用场景越来越多,人们的生活也越来越方便快捷。但是鉴于其还存在着很多行业未知,所以也难免尽善尽美。所以,人工智能自诞生至今,一直面临各种质疑,徐人工智能技术正是在质疑中不断落地、迭代优化的。而每一次的技术试错,都会带来增量价值。

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例如,最早出现人脸识别时,很多人是十分质疑人脸识别的精确度的。例如,人脸识别是否会出错,如果戴上帽子或者口罩,还能识别出来吗等等。实际上,这些问题目前也都一一解决,而且其精确度也是经得住实际考验的。例如地铁场景中的刷脸支付,也能够解决城市级别的刷脸问题。

 

//以新基建为起点,打造AI+产业升级赋能体

早在2018年12月的中央经济工作会议上,人工智能就被列入"新基建"的核心板块。人工智能作为蛰伏已久的“新基建”,因为一场疫情,暴露出了更多的应用场景与潜在需求,所以给人的感觉是无处不在,无所不能。

 

比如在疫情防控工作中,卫生防疫智能服务机器人,智能病毒检测,CT影像智能分析系统,AI测温系统,智能配送机器人等人工智能技术及产品,在医院,交通枢纽,社区等疫情防控关键绩效发挥了积极的作用,引起了广泛关注。

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在文旅产业方面,人工智能在文化遗产保护领域里面也有很多的应用,比如故宫展厅的温湿度、城墙沉降的监测、白蚁的监测、古建筑病害的监测、观众流量的监测、大气环境的监测、防雷测试、防火防范测试。


而在赋能产业升级方面,鲸算集团也是凭借着在大数据、人工智能、云计算等领域的持续深耕,在赋能产业升级方面积累了丰富的实践经验。在此基础上,鲸算集团也正在形成“科技+业务”的双轮驱动,坚持以科技带动业务发展,以技术创新持续满足用户需求。

比如在金融科技领域,鲸算科技基于人工智能大数据、云计算等,从“幕后”对传统金融行业升级改造、提升供给侧金融服务效率的同时,舆论的镁光灯也纷纷聚焦到这家公司身上。


在法律行业,鲸算科技在美国设立了智能法律服务平台AILaw,目前通过AILaw推荐给律师的公司注册类的案件,时间和成本均可降低90%。


在半导体领域,鲸算科技战略投资的闪亿,推出的首款存储-运算阵列SoC芯片,可以用在语音控制、手势控制、人像人脸识别等场景,并使得智能设备的效能提升超10倍。


从金融到法律、芯片……鲸算科技正在进行一场“无限游戏”。鲸算科技的这场游戏有三个关键词:初心、产业、生态。在新基建的道路上,AI是第一生产力。鲸算科技凭借“初心+产业+生态”三大关键词,开辟一条全新赛道的同时,在新基建这场无限游戏中也将走的更远。


总而言之,人工智能的发展如火如荼。可以预见的是,人工智能是未来社会不可获缺的“新基建”。而正是因为这些不确定因素,才让人工智能的未来充满了无限可能。





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