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北京监控安装公司:专家共同突破人工智能登陆应用瓶颈

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-09-28

为了更全面、更深入地了解人工智能创新技术在行业中的实际应用,在过去的一年中,as对安全人工智能领域的生产、学习和研究机构进行了深入的走访,并与相关高级专家和一些龙头企业的高层领导进行了深入的访谈和对话。

在这一系列的访谈中, 北京监控安装公司的各位专家和高层管理人员对人工智能在安全领域的应用现状,包括登陆应用的成熟度、现有技术或应用瓶颈以及有待突破的方向,给予了有针对性的评论和反馈。

由于对这些观点进行了全面的梳理和整合,希望能给业界带来一些参考!

如何在实际应用中突破人工智能的瓶颈?

梅林博士,三所公安学院物联网技术研发中心研究员:

1)使人工智能系统的价值最大化。在现阶段,由于条块分割的措施,许多政府投资的设施局限于谁建造、谁使用、谁建造、谁管理的规则,这极大地限制了这些设施价值的充分发挥,并自然导致应用成本的增加。在公安信息化进程中,创新科技产品和技术作为基础设施投资是没有问题的,但如何使投资后的价值最大化是一个需要认真思考的问题。

2)加快政策标准的制定,重视特殊数据集的建设。人工智能技术的发展是由大量数据驱动的,而优秀的算法主要是基于大量数据的输入和训练。在这个过程中,由于缺乏适用的数据集,数据标注的成本往往由企业自己承担。为了降低成本或追求速度,企业常常以牺牲隐私为代价来收集和标记数据。目前,整个建设和建设效益中最令人困惑的问题实际上是数据共享问题,需要从国家层面和政府层面在政策引导下加以解决。

3)充分理解应用场景的需求。至于技术的应用,主要是了解场景和业务需求。因为人工智能的应用特别关注场景,而且每个行业领域的应用需求实际上都非常详细,这就要求企业花时间和精力关注用户端的实际业务场景,充分理解用户的微妙需求,这对一些初创企业来说可能相当具有挑战性。

4)从商业模式的设计开始。在商业模式的设计中,也值得许多企业认真考虑如何设计一套能够真正商业化的技术应用模式,使政府、厂商和用户都能从这种模式中满足需求,从而使行业实现良性循环。这是该技术能否登陆的关键。

复旦大学计算机科学学院视频技术与系统工程研究中心薛向阳博士;

1)增强人工智能算法模型的泛化能力。人工智能取决于应用场景。只要确定了场景(即确定了各种边界条件),开发人员此时就更容易很好地调整应用程序性能。但是,如果场景发生变化,原有的一套方法需要重新调整,这也反映了人工智能算法模型的泛化能力不够,主要是定制化,限制了推广的范围。因此,增强人工智能算法模型的泛化能力是促进人工智能泛化的关键。

2)加强产学研合作。目前,许多人工智能算法都是数据驱动的,需要为特定的应用场景连续收集大量数据,然后在应用中进行连续的迭代优化。对许多企业来说,这一过程所需的人力和物力显然是技术、成本、操作和维护等方面的巨大综合压力。因此,对于企业来说,产学研合作模式可以在一定程度上缓解企业各方面的压力,提高企业竞争力


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