创新奇智CEO徐辉:AI不是炫技 与产业结合才能产生商业价值

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“人工智能不能停留在令人眼花缭乱的阶段,不能停留在实验室,必须与行业深度融合,才能将数据价值转化为商业价值。”2019年世界人工智能大会期间,创新奇志首席执行官许辉在接受第一次采访时表示。金融和经济。

面对人工智能在传统产业中的普及率只有4%的事实,如何将人工智能商业化已成为业界讨论的核心问题。

创新启智作为创新工场的人工智能子公司,主要为零售业、制造业和金融业提供人工智能业务解决方案。其客户包括马尔斯、永辉、雀巢、鸿海科技、中石化赛迪、光大银行、民生银行等,在场景选择上,徐辉表示将考虑两个主要因素:第一个市场是否足够大,第二个场景是否有丰富成熟的DA。助教。

他认为人工智能有四个浪潮:第一个浪潮来自互联网,互联网的数据和流量相对规则和结构化,如人工智能在地铁展上的应用和今天的头条新闻;第二个浪潮是数据沉淀和信息披露成熟的行业。国有化和更加敏感的商业化,如银行业和金融业。第三波是现实世界的智能化,包括具有更好自动化技术的制造业和零售业;第四波是智能驱动和机器人技术领域。

徐辉说:“原始数据和现有新数据的积累必须形成一个闭环,从而不断优化算法,迭代算法,使人工智能更准确。”

工业质量检验是一种创新的智能化人工智能技术。其客户,香港亿东集团,是阿玛尼、AF、F、保罗/拉尔夫劳伦等品牌的代理商。他们要求严格的服装质量和细节,质检人员的数量占总工作量的四分之一左右。

创新奇志为工厂提供智能化质量检测一体机,适用于服装尺寸测量、服装表面质量检测、标志印刷质量检测等,可检测破损、跑偏、残疾、重影、误判等问题。火光和模糊的伤疤。据报道,人工智能的应用帮助客户提高了7倍以上的检测效率,漏检率小于10万分之一,误报率小于1%。过去50人的工作量只能是1人1台机器。开展。

徐辉认为,人工智能要实现商品化需要五个要素:一是人才,二是技术,三是场景,四是落地,五是价值。技术是基础,产品是载体,工业应用场景是王者,工程交付能力是关键,商业化是保证。将五位一体与实体产业相结合,在大约六个月的时间内,做出单点经济模式,快速提升,才能真正赋予产业力量。

“人工智能和工业的结合不能太轻或太重。”徐辉告诉CB。不太轻意味着技术不能浮在水面上。如果不是太重的话,也不能是过于神秘的人工智能。它需要快速迭代、快速试错、快速复制和快速升级。

面对人工智能产业的现状,徐辉认为并非所有的产业或企业都适合人工智能的引入。首先,要评估自己的企业定位、文化和人才体系是否适合引入人工智能,并为企业制定一条智能化的发展道路。结合现状,是自主研发,或联合外部资源进行智能化改造。

其次,我们必须与合作伙伴一起定义和选择场景。对于一个大型企业来说,许多人工智能并没有被切入银行等关键业务,但它们只能实现成本降低、效率提高或创造新的用户体验。为了实现新的流程,可以创造业务价值。”不要试图煮沸海水,人工智能公司不可能总是被贴上烧钱的标签,而是要与行业整合,创造一个有利可图的人工智能公司。

(编辑:DF314)

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