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猎云网|文安智能创始人陶海：人工智能进入“感知+认知+协同”的2.0时代( 二 )


经历过一些困惑 ， 现在我们慢慢清晰了 。 AI公司不能赋能百业 ， 就是要进一两个行业 ， 而且你必须还要做到这一两个行业最好的公司 。 可能你的规模不是最大的 ， 但是你引领者、你是高端 ， 你创新 ， 你占领市场 ， 这是一个很好的一条路 。
但是再往后走 ， 再远了 ， 能不能变成老大老二 ， 那要看你自己的努力情况 。 但是往这个方向走 ， 就涉及到第三个阶段 ， 你一定要去真正做出业务闭环 ， 解决问题 。
现在ToC和ToB里面经常会有两类公司 ， 一类做产品的公司 ， 这类公司可能好一年、好两年 。 举个例子 ， 比如一款人脸相机卖15000元 ， 成本才800元 ， 很多玩家看到毛利高全冲进来了 ， 一年之后 ， 相机价格变成1500元 ， 还有专门做硬件的公司会努力给你压缩成本 。 再比如人脸识别闸机刚出现时很火 ， 但现在闸机人脸识别算法模块才150块钱 ， 这就是做算法的人工智能公司必须过的一个槛 。
我觉得感知层非常残酷 ， 但是做人工智能有一个好处 ， 不光是感知层 ， 还有数据层 ， 还有决策层 ， 整个全栈人工智能其实是非常难做的 ， 这也是我们做人工智能的一个机会 。 从我们角度讲 ， 我们就深耕行业做全栈智能 ， 这是我们目前想到的人工智能创业最好的一个路径 。
我刚才讲的是比较实在的体会 ， 下面讲一讲落地应用的挑战和应对 。
猎云网|文安智能创始人陶海：人工智能进入“感知+认知+协同”的2.0时代
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尽管有那么多困难 ， 现在真的是人工智能发展最好的时机 。 首先基础比较薄弱 ， 这张图上 ， 横坐标是市场规模、纵坐标是成熟度 。 AI+安防相对成熟度高 ， 因为安防里的关键算法 ， 公安一定要花钱买的算法不多 ， 就是人脸识别 ， 剩下还有治安防范 ， 就是弱需求 。
相对来讲这么多公司 ， 这么多投入 ， 都做人脸识别 ， 发展的非常快 ， 所以相对成熟 。 但是其他很多行业都不太成熟 ， 只要不成熟 ， 而且每个行业场景都非常多 ， 本身行业就多 ， 行业里场景又多 ， 所以AI公司虽然如雨后春笋 ， 实际上还是不够的 。
其次 ， 之前大家都愿意说人工智能就是像火箭 ， 数据就是燃料 ， 算法就是火箭 ， 数据算法算力是以前传统的说法 ， 这个比较适合说感知层AI ， 就是刚才说的Y等于F（x） 。 你有足够的X有足够的F ， 你标注足够好 ， 训练一个神经网络F ， 就解决了这个问题 。 比如 ， 一张图是男的 ， 是猫、是狗 ， 这都是影射问题 ， X就是图像 ， Y就是狗和猫 ， F就是神经元网络 ， 这个问题就是算力算法数据解决的 。
一旦进入真正业务闭环就不这么简单 ， 就开始看阿尔法狗 ， 当初这么多公司创立 ， 这么多钱投进来是想得到各行各业的阿尔法狗 ， 结果搞了一个F回来 ， 搞了一个感知 ， 不是搞了一个决策闭环 ， 这其实有巨大的差距 ， 有这个差距就有机会 。
还有很多刚才谈到的信号灯控制 ， 包括防疫人的跟踪 ， 经过防疫大家知道了 ， 不光人要跟踪 ， 货物要跟踪 ， 车要跟踪 ， 摩托车要跟踪 ， 自行车要跟踪 ， 所有的东西万物都要跟踪 。 这个时候如果感知达到了万物跟踪的状态 ， 就可以做万物的优化、规划 ， 这就是我认为整个闭环最终的目标 。
猎云网|文安智能创始人陶海：人工智能进入“感知+认知+协同”的2.0时代
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所以 ， 人工智能向全栈智能化发展 ， 从“数据+算法+算力”的人工智能1.0到“感知+认知+协同”的人工智能2.0 。
2.0实际上是感知加上数据 ， 加上认知 ， 加上协同 。 为什么加协同 ， 这的协同特指人机交互 ， 因为最终的决策一定要人来做 ， 这是基本的伦理 。 同时 ， 人工智能大家都在讲智能体 ， 都在讲云边协同 ， 都在讲迭代 。 所以人工智能只是有一定概率会失败 ， 而且失败会很惨 ， 所以你一定不让很惨的事件发生 ， 就像特斯拉的车撞到货车 ， 不能让这个事件发生 。 这时候可以把人的因素加进去 ， 人机交互协同 ， 可能“十四五”阶段机器把公务员20%的工作接过来了 ， 让他们轻松了20% ， 到“十五五”他们就能轻松50% 。 但是最终 ， 这个人一定是在这个环节里的 ， 流程要再造 ， 人工智能从感知、流程再造回过头来倒逼效率提升 。


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