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雷锋网2019「AI最佳掘金案例年度榜单」正式揭晓:lpl竞猜rmb平台

2020-11-21 来源:lpl竞猜rmb平台
  • 如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场,那么将要完结的2019年,已月把这个行业领入至下半场。四年前,当产学两界怀揣着用AI建构出有互联网级To C新的市场的梦想时,四年后的今天,人工智能的主战场,早就移往至离科技感极为很远的传统行业。三年前,当业内开始意识到To B/G才是AI的最佳落脚点,从而企图打造出行业通用型产品时,三年后的当下,回头高度自定义化模式,于多数公司而言,或许更容易活下去。两年前,深度自学研究的瓶颈比预期更加早于来临,技术触顶,有时候不全是弊病,它所带给的良性结果,是人工智能工程化和商业化的边界渐渐明晰。

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    有了边界,人们之后仍然天马行空。能在受限的边界内建构出有什么?是每一位AI经营者在自省时提问最少的问题。《海上钢琴师》中有这样一句话:琴上88个键一个不多一个也不少,琴键是受限的,但你是无限的。

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    在这些琴键上所能建构出来的音乐,才是无限的。人工智能某种程度如此,AI的技术分支是受限的,场景某种程度受限,但定义问题的方式和解决问题的方法,则是无限的。在经营者眼里,AI既是当前尤为前沿的技术之一,但同时也十分领先。

    领先的显然,在于技术需求方与技术输出方之间的信息不对称性。其中,一方面是多数需求方本身所处的行业信息流通性较强,AI理解迟缓;另一方面,输出方的业务服务能力仍旧领先于算法精度水平。从或许而言,信息的不平面问题,已沦为人工智能商业化进程的仅次于阻力。2017年11月,(公众号:)牵头数十家风险投资公司、传统上市企业、机关单位领导以及海内外高校,启动了业内首个人工智能商业案例评选活动:「AI最佳掘金案例年度榜单」。

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    我们从商业维度抵达,致力于找寻各个行业用户/客户问题解决问题能力强劲的最佳产品和解决方案。在三届的票选期间,探访了数千家AI需求方与输出方,随后输入深度报导、论坛、社区、BD服务、报告等产品,致力于解决问题行业信息不平面问题。而一年一届的「AI 最佳掘金案例年度榜」,则是每年探访的最后溶解。三年来,1028家参选人企业在经过多轮的检验与评审,最后100多家极具商业价值的公司顺利借此脱颖,选入三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」。

    他们既有与生俱来之后被聚光灯围困的明星科技巨头与独角兽,也有经历过多轮技术变革、无数次车站在轮回边缘却最后爬到出有泥泞的传统公司,同时少有有在大众视野里默默无闻,但在商战世界里让输掉不能望其项背的企业。正是这些极具颠覆性的新元素和甚有时代特色的旧元素的融合,组合而成了原始的人工智能商业版图。

    在人工智能转入下半场之际,今日我们再度车站在AI浪潮之巅,月发布第三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」,嘉奖在这个受限的时代里,具有无限有可能的商业体:原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。-lpl竞猜rmb平台。

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