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中美人工智能差距太大 不可急着商业化

2016-06-20 08:58
潇纵
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  腾讯的人工智能技术相对分散,侧重于在内部各业务上的使用

  比如语音识别主要是在微信部门,图片识别主要是在QQ,支付和金融业务方面植入了人脸识别,搜索部门则关注自然语言识别。其中一些技术已在腾讯内部实现产品化。

  SNG(社交网络事业群)的优图团队聚焦图象识别领域,推出了黄图识别功能,并为腾讯内部产品如图片优化工具“天天P图”提供技术支持。WXG(微信事业群)则在人机互动领域进行拓展,也对图像和语音识别进行了原发。WXG推出了智能机器人“小微”,用户可以用自然语言与之沟通,解决此前语音助手智能机械应答的短板。

  对于未来,工程师希望“小微”成为一种“连接器”——与微信支付串联起来,接入微信公众号以及钱包内的各种生活服务,打造完整的微信内O2O闭环生态体系。

  目前来看,腾讯的人工智能技术的服务仍在内部,尚没有完整的类似百度的研发和商业化计划。不过和Facebook类似的是,腾讯手握庞大的社交数据,这是其未来爆发的潜力。

  另外还有一个网易,试图从云服务的角度利用人工智能技术。可能不为多数人所知的是,网易从2008年就开始了在深度学习领域的研究,算是国内投入最早的互联网公司之一。

  目前在杭州研究院形成了一套自有的深度模型,并有配套的计算集群,为深度模型的密集运算作支撑。网易目前将深度模型用在了诸如人脸识别、音乐识别、语音识别、智能客服等不同领域,其19年来的各类互联网服务中产生的数据,成为训练深度模型的素材。

  具体到商业化方面,目前网易面向市场推出了一系列的云服务,比如云信(即时通讯云)、七鱼(全智能云客服)、视频云、蜂巢(容器云)、易盾(智能反垃圾云服务)等,其中网易七鱼和易盾分别用到了智能聊天机器人和智能识别等人工智能技术。

  另外,网易人工智能部门曾联合美的推出AR智能家居,双方在智能单品人机交互、智能体验、智慧家居总装、智能厨房等多方面展开了合作研究。只是具体进展不得而知。

  综合中美互联网巨头在人工智能领域的研究和商业化实践,我们甚至可以说,在商业化的思路上,中国企业刚起步即比美国想的更多,走得更具体。

  中国企业倾向于在将来可能的实际应用方面进行探索,而美国倾向于基础的深度研发,暂时能不能看到商业化的方向倒是其次。

  人工智能的产业结构可以分为三层:应用层、技术层和基础层

  应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合;技术层是算法、模型和技术开发;基础层?则是计算能力和数据资源。

  BAT和网易显然擅长第一层。但在第二层和第三层,无论是技术实力,还是研发的时间长度,都与美国有着不小差距。

  不过,微软亚洲研究院常务副院长芮勇认为,横向对比,中国和国际领先公司在核心技术上确实存在差距,但从纵向看,中国在人工智能领域的技术积累近几年确实出现了飞跃,无论是最底层的计算机体系架构,还是智能硬件,或是上层软件应用,都有质的进步。

  客观讲,BAT们的加入正在带动整个人工智能行业,人工智能领域的创业公司也层出不穷,虽然一部分只是挂个名号抢投资,但至少他们刺激了市场对人工智能人才的需求,人才,这也是最重要的一个基础。毕竟,短时间内走在商业化的前面,终不如先在理论上打好基础。

 

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