人工智能应用落地的两难

简介: 一直以来,人工智能难以落地的讨论不绝于耳。一方面是各高校研究机构,层出不穷的模型和算法,不断刷新着各项指标,另一方面,却迟迟不见这些最新的科研成果转化落地。各研究机构、学者团体,手握这些最新的科研材料,只能或者kaggle、天池刷刷比赛,或者去参加各种会议刷刷论文。无论哪种方式,都无法获得实际的工业应用结果数据,也无法获得响应的科研报酬。

一直以来,人工智能难以落地的讨论不绝于耳。一方面是各高校研究机构,层出不穷的模型和算法,不断刷新着各项指标,另一方面,却迟迟不见这些最新的科研成果转化落地。

各研究机构、学者团体,手握这些最新的科研材料,只能或者kaggle、天池刷刷比赛,或者去参加各种会议刷刷论文。无论哪种方式,都无法获得实际的工业应用结果数据,也无法获得响应的科研报酬。

其实工业上实际上非常缺乏这些最新的人工智能科研成果。有的企业甚至还是用的几年前的技术在跑。效果偏离实际应用很远。

那是什么造成了这两者之间的隔阂呢?一方面是消息闭塞,人工智能从业者无法准确高效的找到这些企业需求,另一方面企业也无法信任单个开发者的成果,在没有比较的情况下,就投入资金进行科研转化。万一效果不及预期,前期投入难以回本。

可喜的是,目前有些平台已经注意到这些问题,在尝试搭建科研结果和企业需求之间的桥梁,比如AI模型市场(http://aimodelmarket.cn)这样的平台,就是通过API合作的方式,建立AI算法模型和企业需求之间的桥梁。

那信任问题如何解决呢?本身平台就要成为双方的担保,同时引入评价机制。同时API的合作,可以按量付费,如果企业对效果不满意,可随时终止。这就给了双方极大的保护。

那如何让算法工程师的最新算法模型成为工业上的实际应用呢?AI模型市场(http://aimodelmarket.cn)采用的是容器的方式,将算法工程师的最新模型打包进容器,即方便部署,又满足了企业扩展性的需求。

可能人工智能应用落地还有很多困难和挑战,需要我们去一个个攻克和填补,但我们希望这类平台是个不错的开始。

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