在经历近些年的“野蛮生长”之后,AI行业开始回归理性。当下,资本市场愈发关注AI企业的市场价值、核心竞争力、盈利能力等。与之相反,缺乏“钱景”的AI企业正逐渐被摒弃。目前,普遍公认AI行业盈利的前提是技术落地,而越来越多的厂商也意识到“寻找应用场景”必须成为迫在眉睫的课题。
(图注:AI厂商战略目标分布情况(提及率))
以海比研究院发布的《2022中国AI技术应用场景市场研究及选型评估报告》为例, 其中AI厂商战略目标分布情况显示58.9%的企业以寻找应用场景实现更多落地应用为目标。下一个十年,缺乏应用场景的AI厂商前景堪忧,这一点既适用于应用型AI厂商,对做AI芯片、数据平台、算法、模型的平台型或基础型厂商来说同样成立。
以人为根,场景化AI驱动技术的落地应用
如何破解“浮在空中炫技术,难以落地寻场景”的困境,成立于2004年的深圳企业亚略特走出了一条具有自身特色的场景化AI之路:以人为根,让技术为场景服务,实现AI技术与应用场景的深度融合。
“对于整个AI行业来说,技术难点在于应用侧的千变万化。人工智能落地需要根据具体的场景、环节做具体的工作。”亚略特副总裁王家驹表示,“AI需要场景化应用落地,才能解决行业的实际问题。”
因此,亚略特将自身定位为专业的人工智能和生物识别核心技术方案提供商,并且在发展的过程中,始终围绕人展开,以人为根去寻找发现场景,通过多模态生物识别技术的智能感知、智能交互来解决你是谁的问题,从场景和应用中积累经验,并不断丰满软硬算供等综合能力,从而才能落地众多场景化AI解决方案。
典型的案例便是教育考试,经过深耕,亚略特在该领域积累了大量的、零散的、差异又有共性的实战案例。丰富的经验使得亚略特在该领域锻炼出了既可快速复制推广,又能深度定制的场景化AI能力,因此亚略特能够交付高考等国家大型项目。
正是这样清晰明确的定位使得亚略特的技术开发和场景应用富有针对性,能够有效为企业定制场景化的AI智慧解决方案,赋能百业产业升级,为群众提供可靠的更便捷的服务。
除此之外,亚略特在AI领域的深耕细作也体现在智能科技的积累与应用。技术层面,亚略特作为国内最早一批以生物识别为核心技术的人工智能企业,以多年技术积累造就坚实的技术底蕴。如今,亚略特的多项生物识别算法和产品通过中国GA、美国NIST-MINEX III、印度STQC三大行业标准体系认证,性能、安全性、适用性均得到市场的验证。
(图注:亚略特BD9000部署在酒店)
以人为根、服务于人的技术理念,使得亚略特的技术能够突破应用场景的桎梏,只要有人的场景,便可享受到AI带来的便捷。当下,在上海的一些酒店,旅客可在亚略特人证核验设备上通过人脸识别、指纹识别等方式自行进行实名认证,随心入住更方便。
聚焦痛点,在场景中帮助用户解决实际问题
AI落地难的另一个重要原因是脱离实际需求,未能真正洞察场景和用户的痛点,导致无人买单,无法形成良性循环。如何使AI“脱虚向实”,真正赋能行业和客户?一方面,亚略特提供全栈式AI解决方案,形成服务闭环,使服务更加可控且深入;另一方面,亚略特始终践行场景化AI的落地理念,这使得亚略特面对任何场景时都有标准和经验可言。
双管齐下,亚略特真正做到了让AI赋能生产生活、社会发展,为各行业解决实际痛点。
例如,在食品安全中,卫生监管是行业性难题。一些餐厅在后厨安装了视频监视器,让消费者可以看到后厨,但治标不治本,没有人可以24小时一直盯着厨房中的情况,比如半夜是否有老鼠出没,此类情况不得而知。
(图注:亚略特TrustBox)
而亚略特“互联网 明厨亮灶”智慧解决方案则攻克了这个难点,该方案通过AI边缘计算单元TrustBox?将算力灵活部署,搭建“云 边”协同的后厨智能视频分析系统,并24小时对后厨进行实时监控,发现问题自动预警、上报、记录,提前消除食品安全隐患。
此外,对现有场景进行改造升级,实现存量设备的智能化升级与传统设备的智能化创新,同样是AI实现场景化落地的重要手段,而这离不开算法、算力在边缘侧的部署。比如,场景中已部署了传统摄像头,直接接入亚略特TrustBox便可实现智能监控的升级,快速便捷还能节省大量成本。
降本增效,场景化AI解决方案激发规模化落地
在找到场景,攻克难点解决痛点形成卖点之后,亚略特可为用户提供一体化的解决方案。
对用户来说,AI的应用在于提升效率,而不是浮于表面。由于AI应用的特性,单一产品无法带来巨大的效果提升,一体化的解决方案才更有价值,通过提供软硬算供一体化的场景化AI解决方案,亚略特深度辐射客户。
在亚略特看来,AI并非仅仅只是一套算法或几种硬件,企业应对用户、场景需求进行深度理解,具备“ 专家级规划及咨询、落地方案设计、定制化软硬件、专业级实施部署、快速响应服务”的全流程深度服务能力,如此才能针对每一个场景进行AI落地,为各行业客户及用户蓄能。
(图注:亚略特“互联网 明厨亮灶”智慧解决方案,包含硬件和软件平台)
软硬算供一体化的解决方案除了落地快、针对性强,还具备成本可控、维护和拓展升级方便、通用兼容性强等特点,不仅能为客户降本增效,而且也能推动技术的规模化落地。
在瓦缝参差、直栏横槛的AI战场,每个企业都在争取时代潮流的领跑机会而不是参赛机会。身处时代浪潮中,AI企业应跳出自身心智局限,高屋建瓴,站在更广阔的视角去洞察各行各业,让技术更好地为人服务,不断地向各个场景“扎根”。
未来,随着机器学习、计算机视觉、人机交互技术达到更为成熟阶段,AI应用场景的深度和广度将会进一步拓展。深耕人工智能领域,践行场景化AI,亚略特持续拓展技术落地维度,让AI切实赋能更美好生活。
斐波那契数列是一个经典的数学问题，起始于0和1，后续的每一个数都是前两个数的和。即数列为0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ......。这个数列在自然界和生活中都有广泛的应用，例如在植物的叶子排列、兔子繁殖数量等方面都有着重要的作用。斐波那契数列展现了一个神奇的规律和美妙的数学原理，被人们广泛研究和关注。
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