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AI|旷视科技印奇：AI产业落地进入深水区 价值闭环是最大挑战

AI|旷视科技印奇：AI产业落地进入深水区 价值闭环是最大挑战
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旷视联合创始人兼CEO印奇(左)、旷视联合创始人兼CTO(右)唐文斌
新浪科技杨雪梅
近日 ， 在旷视科技媒体交流会上 ， 旷视联合创始人兼CEO印奇、旷视联合创始人兼CTO唐文斌接受了新浪科技等媒体采访 ， 分享了旷视对于“人工智能产业落地”和“CV+”技术的思考与实践 。
一、AI算法极度稀缺 只能解决不到1%的供给需求
“AI今年真正进入产业落地的深水区 ， 从技术成熟度曲线来看 ， 人工智能正处在“死亡之谷”的泡沫期 ， 不带来真实价值的AI将被淘汰出局 。 “
AI|旷视科技印奇：AI产业落地进入深水区 价值闭环是最大挑战
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在分享中 ， 印奇表示 ， 自己非常相信的一个概念就是“AI小于IoT” ， 在过去20年里 ， 从互联网到移动互联网 ， 下一个自然延伸下来是物联网时代 。 物联网就像当年的互联网一样 ， AI更像当年的搜索引擎 ， AI是物联网里一个核心技术算能力 ， 短期内是延续未来技术创新的主轴 ， 但不是产业落地的核心点 。
在其看来 ， AI商业价值的真正变现 ， 和规模化发展 ， 大部分是面向线下的 ， 更多的是和实体行业的结合 ， 更像在IoT大时代洪流当中承载的载体 。
谈到AI发展 ， 印奇认为 ， AI核心还是算法 ，目前各行各业对于算法的需求仍然是高度碎片化的 ， 来自行业应用的算法需求大于算法供给能力 。 目前在算法训练和部署的过程中 ， 部署仍然耗费大量的时间成本 ， 却只能够解决不到1%的算法供给需求 。“在算法供给侧 ， 目前AI企业做得还远远不够 。 解决算法供给不足问题的关键在于AI算法的可交付和规模化生产能力 。 ”
价值闭环是AI产业落地的最大挑战 。 在产品层面 ， AI产品需要实现AI算法-系统集成-软件平台-软硬结合的三层演进 。 相比其他行业 ， 人工智能从0-1需要走更长的路 ， 成熟的AI产品必须经历价值验证-MVP产品（最小可行性产品）-规模应用三个阶段 。
组织人才是创造一切价值的根本 。 印奇认为 ， AI产业落地最为合理的组织阵型是“4 in 1” 。“4”是指每进入一个AI+行业 ， 都需要配备CEO（产品经理）、CTO（产品开发）、CAIO（AI可行性）、CMO（行业洞察）四种角色 ， 而“1”是指四位一体 。 人才的合理配比 ， 组织文化的紧密融合 ， 是形成组织战斗力的关键 。
印奇提到 ， 要让一个算法最终变成AIoT应用 ， 往往要经历三个过程：第一 ， 先产生一个新的算法 ， 算法在性能上要可用；第二 ，AI公司要先成为系统集成商 ， 需要端到端打造示范性POC项目(Proof of Concept)；第三 ， 当AI公司把软件做得很好的时候 ， 会发现很关键的硬件 ， 市面上没有一个厂商真正做得非常好 ， 这时候AI公司就会真正用软件牵引软硬结合的平台 。 从算法到系统集成 ， 到软件平台到最后的软硬结合 ， 这是真正想在行业落地时必经的一个最小路径 。
他表示 ， 至少未来10年时间里 ， AI的规模化应用一定是用软硬一体化的方式 ， 如果一个AI公司只有算法 ， 只有软件 ， 很难走到第三步 ， 很可能不断地在走0-0.1、0.1-1 。 “所以 ， 我们认为 ， 一个AI公司所用的路径一定是要先能够验证价值 ， 真正完成MVP和客户的验证 ， 最后定义成软硬一体化的产品 ， 然后规模化复制 。 ”
总结来看 ， AI产业落地的三个关键：第一 ， 最本质的返璞归真 ， 解决算法供给侧问题是AI企业的第一要务；第二 ， 任何场景做AI产业落地时都很复杂 ， 都需要很大的精力 ， 只有足够聚焦才能完成价值的闭环；第三 ， 真正打造AI人才和行业人才融合发展的新型组织能力 。
二、上市是手段而非目的 公司现金流很充足
我们正在处于 ， 并将长期处于人工智能产业发展的初级阶段 。 AI产业落地 ， 将被真实需求驱动 ， 并仍有巨大的增量空间 。


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