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雷锋网群雄盘踞、细分场景众多......工业AI发展得如何？( 四 )


“就工业智能来说 ， 总的判断还是处于起步阶段 ， 还没有达到成熟 。 ”张宇表示：
“重要的原因是 ， 现在的人工智能还是实验科学 ， 不是一个理论科学 。 虽然能够有一些网络证明它在处理某些问题的时候是有效的 ， 但是还不能够说明它为什么有效 ， 以及有效的机理是什么 。 人工智能网络对我们来说还像一个黑盒子 ， 我们不能预测它有效的原因以及如何进一步优化的方向 ， 这些都是我们现在需要进一步提升的地方 。 如果这些问题不能达到进一步的完善 ， 那么人工智能还不能称为成熟 。 同样地 ， 工业也是一样 ， 工业不过是人工智能的一个分支 ， 在大背景环境下可以看到有些人工智能网络可以开始越来越多用到工业领域 ， 通过我们拿到的一些工业数据来训练它 ， 让它在某些特定环境下能够有效 ， 但是 ， 这个有效也是局部有效而不是全局 ， 因此我们需要不断地用更多数据进一步完善和推广 。
工业领域的难点在于工业领域的应用场景比较碎片化 ， 和我们熟知的交通领域、安防领域有很大不同 。 交通领域、安防领域识别的物体相对比较固定 ， 场景也比较固定 ， 这样可以针对这些场景可以收集大量的数据 ， 得到一些网络模型以后 ， 可以在这些场景里大面积推广；而工业场景的碎片化很明显 ， 比如在纺织工厂里做一个产品的识别 ， 在半导体工厂里也做产品的识别 ， 但是它们要检测的目标是不一样的 ， 那带来的问题是需要不同的样本和设计不同的网络结构 ， 在设计方面要用不同的方法进行调优 ， 同时工业本身对准确度的要求很高 ， 因而 ， 在工业领域推广人工智能的话还有很长的路要走 。 ”
而创立了思谋科技的贾佳亚表示：“越是基础设施、关系到国家社会生产力的部分 ， 越是需要我们的综合科技能力去全面落地解决经济生产里的缺人力、浅智能的问题 。 实现全面系统化、智能化、自动化是思谋瞄准的解决方案 。 思谋的企业目标是摆脱单个算法领域的数据局限 ， 以系统化体系架构开创AI 2.0时代 。 ”
现如今 ， AlphaGo已经是世界顶尖人工智能科技了 ， 要研发出比AlphaGo复杂一个数量级的 ， 能够替代运营管理任务的人工智能 ， 看上去还是很久远的事情 。 就如《1%的征程——阿里云工业大数据解决方案》中所述 ， 人工智能科学家们已经在某个输出指标维度有了一定研究 ， 并且谁也不知道未来的增长是线性的 ， 还是指数性的？全面的研究成果是百年之后得出 ， 还是十年之后得出？
有专家分析 ， 工业AI之所以一直都被看做是最难的、也最复杂的应用领域 ， 原因就在于 ， 一方面行业外延十分广泛 ， 细分领域很多 ， 要求的专业知识也很广泛 ， 因此一直没能诞生能够吃透整条产业链的巨头玩家 ， 而AI技术企业想要深入进去更是会遇到各种各样意想不到的难题 。
【雷锋网群雄盘踞、细分场景众多......工业AI发展得如何？】那么 ， 谁将摘下工业AI这顶“王冠” ， 成为这个领域的独角兽企业？


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