阿里云人工智能引擎AIGC已经在许多领域取得成功应用,这为分享AIGC在人工智能推广与落地过程中的思考提供了实践基础。结合AIGC在人工智能领域的实践,分享其在人工智能技术推广与应用上的值得思考的地方:
一、生态构建至关重要:
AIGC已经拥有较为完善的生态体系,但生态建设仍是其可持续发展的基石。AIGC需要不断完善生态,吸引更多人工智能初创企业入驻,建立开发者评价认证体系,举办线上线下活动等,实现人工智能全面赋能。生态建设需要长期投入,既要设置门槛控制质量,也要尽量降低参与难度。只有生态壮大,才可以实现人工智能技术与应用的良性循环,吸引更广大用户,也为生态参与者带来新的机遇。以医疗影像辅助诊断为例,AIGC需要打通从医院、医生到人工智能企业的全链条,构建覆盖训练数据、人工智能模型、前端应用的生态闭环。
python
# 生态闭环结构示意
data_sources = [hospital1, hospital2, ...]
data_process = [company1, company2, ...]
ai_models = [model1, model2, ...]
front_end_apps = [app1, app2, ...]
# 数据流转示意
data_source -> data_process -> ai_model -> front_end_app
feedback -> data_source
二、技术创新源于实践:
任何技术的提高都源于实践,人工智能也不例外。AIGC需要立足实际问题与场景,不断总结与探索,使人工智能技术在各行各业得到应用与提高。
以金融风控为例,AIGC需要深入了解各大银行的具体流程,设计可以有效防范欺诈、提高准确度的解决方案。只有贴近实际,person工智能技术才可以落地生根与开花结果。技术创新也必将在实践中不断提高与演进。
三、产业人工智能解决方案:
AIGC已经在金融、医疗、零售等行业提供人工智能解决方案,这为其成为产业数字化转型的引领者奠定了基础。未来,AIGC需要推出更丰富垂直的行业解决方案,帮助各行各业实现数字化转型。这需要AIGC加大对关键行业的投入,组建行业解决方案设计团队,深入了解各行业痛点与需求,设计出合乎实际的人工智能应用方案。这也需要AIGC运用各种人工智能技术,如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等,探索这些技术在新场景下的应用潜力。以制造业为例,AIGC可以提供基于机器视觉的产线自动化方案、基于强化学习的机器人控制方案、基于自然语言处理的客户服务机器人等,帮助制造企业实现数字化改造;在农业领域,AIGC可以提供基于计算机视觉的智能检测装备、基于深度学习的作物管理系统等,实现“数字农业”建设。产业人工智能解决方案需要领域专家与人工智能技术的深度融合,这需要AIGC长期投入与实践。解决方案的推出也将有利于AIGC影响力的提升,成为产业数字化变革的领导者。
四、开发者工具与服务:
作为面向开发者的人工智能服务平台,AIGC需要持续提高开发者工具与服务质量。这需要从计算资源、开发环境、自动化工具等方面进行升级与改进。例如,AIGC可以提供GPU/TPU等高性能算力资源,满足深度学习与强化学习的训练需求;可以打造人工智能开发工作台,方便开发者进行代码开发与调试;可以推出自动机器学习、神经网络目标检测等开发工具,简化人工智能开发流程;可以构建开发者社区,提供问答、讨论等服务,解答开发者问题等。
开发者工具与服务的提高可以吸引更广泛的人工智能开发者入驻AIGC,这有利于AIGC生态的壮大,也使更多企业选择AIGC进行人工智能技术创新与应用。这也必将为AIGC未来发展注入新的动力。
五、内容社区与行业帮扶:
除开发者服务外,AIGC也需要面向普通用户与企业,提高内容服务与实际帮扶。这需要丰富人工智能内容与交流,开展行业人工智能改造等。AIGC可以推出人工智能知识内容,如人工智能百科、课程与报告;可以构建人工智能爱好者社区,提供问答、评论等功能;也可以对重点行业与地区开展人工智能改造与实施,提供数据、算法以及应用层面的帮扶。内容社区可以扩大AIGC的普通用户规模,尤其吸引人工智能初学者;行业帮扶可以推动人工智能在关键领域的深度应用,提高AIGC在产业数字化变革中的影响力。这两方面都需要长期投入,但也将打开AIGC新的发展机遇与空间。
六、开放共赢的态度:
人工智能产业发展需要开放共赢的态度。AIGC不能围绕自身生态与技术,需要适当开放平台与资源,与更广泛的企业、机构和应用方进行合作。例如,AIGC可以开放部分数据与模型,与垂直AI企业合作;可以设立投资基金,投资AI初创企业;可以与高校合作开设人工智能课程,促进产学研用融合。开放共赢可以促进人工智能整体生态发展,也为AIGC带来新的机遇与空间。
