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产业AI,顾名思义是在具体的一个个产业里发挥作用的AI技术和产品,和我们常说的AI赋能传统行业相似。但与AI赋能行业不同的是,AI赋能传统行业往往设想的是以AI为主体,来实现某个领域的固有功能。而产业AI,则要求能够与传统产业无缝结合,推助产业核心部类向前发展,并且深度的产业AI必然指向复杂的行业限制和真实需求。  探迹科技CEO黎展曾表示,要想解决产业问题,AI具备三方面基础能力。一是数据规整能力,AI综合各方面信息和实时变化的数据流,随时做出统领全局的解。二是简单易用体验,想做产业AI,是人机协同的工作模式,但是人机如何协同,如何在缩减人的工作时间、提高人的工作效率之外,不会产生大量学习成本和适应成本是关键问题。三是持续进化能力,如果产业AI不能进化,工作需求一旦变更,AI就变成废铁一块,那确实不要也罢。  要实现对于现实需求的灵活应对,就需要对AI模型进行大量训练,而标准化数据是训练的基础。产业是数据聚集的富矿,阿里云智能计算平台事业部总经理、研究员贾扬清表示,由于深度学习的发展,更多的数据往往能带来更好的性能,“见多识广这句话在深度学习领域一点都不假。”更为核心的是,数据有着非常高的复杂性,在不同行业场景中表现得尤其明显。  “产业中有需求、有数据、有应用场景。”阿里云副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲同样表示。他强调,“只有产业给我们提出明确的需求,AI才有改进的方向。同样产业里面有真实的数据,可以建立更好的模型。加上云计算可以提供更强的计算能力,同时不断降低计算的成本。通过算法、算力、数据三者不断的结合,AI慢慢地在一个一个的产业实践当中,一点一点带来价值。”

 

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