AI产业生态建设中的机遇和挑战

人工智能技术作为一种通用的赋能技术,在真正朝细分应用场景中落地应用的过程中,仍然需要进行一系列的从产品定制到解决方案定制再到平台化的过程。当前,围绕着安防+AI这个大的应用场景,不同的企业所能提供的产品和技术服务也各有针对性,而对于用户而言,他们希望能够更方便快捷、低成本的实现AI的落地应用,这种需求目前也正成为驱动AI产业生态圈建设加速的关键动力。

“场景化”、“落地”正成为当前AI产业的关键词,AI的落地应用,涉及到算法、芯片、数据、应用场景等多种关键推力的共同作用,缺一不可。构建AI生态圈和开放平台,共同推动AI在各行各业的落地应用,已经成为行业共识。

AI生态建设,是机遇也是挑战

生态圈的构建,将为产业的发展营造出更加开放的市场环境,进一步消除横梗在技术下沉过程中的技术孤岛、数据孤岛等问题。但与此同时,挑战也正在于此,如何让产业链上下游伙伴合作打造一个开放的AI生态?

结合自身的角度而言,一般主要从三个方面展开布局:

首先,清楚企业自身的定位和核心优势。新的AI创企与传统厂商之间存在着明显的区别,这几年传统的厂商也在积极转身投入AI领域,但在芯片端一直是他们的空白区,传统业务依旧是他们的重点,如果说传统厂商的发展路径是围绕着传统业务从1到N的迭代,那么AI创企就是在做从0到1的技术赋能;

其次,根据场景进行定制化的能力输出。安防和智慧城市目前是AI落地应用最为典型的两大应用场景。在芯片、硬件、算法、软件等领域上,日益定制化与开放化的趋势,让业内营造生态的氛围的呼声越来越高,例如领先的企业从底层到上层应用逐渐开放,并愿意为志同道合之人提供相应的合作开发,让上下游产业合作伙伴能共同打造良好的产业生态。

在安防领域,全栈式的解决方案成为新的趋势,厂商不仅仅提供芯片,同时包含算法、工具链以及云端的服务,构成全栈式的解决方案。这种新的能力让更多厂商可以享受到高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。同时,这样的合作模式不仅能促进更多的合作,而且打破了传统的行业壁垒,让AI产品能够在更快的在安防或更多的行业有落地应用。

最后在安防行业转型升级的关键时期,我们认为打造一个开放的、软硬件一体的人工智能平台,基于该平台和合作伙伴共建人工智能应用生态,积极推动上下游产业链的合作,共同推进人工智能在安防市场的发展应用是当下亟需落实的事情。但从算法到芯片、芯片到产品、产品到解决方案,AI的真正大规模落地,光靠一家企业的力量肯定做不过来,各企业应充分发挥自己在人工智能方面的优势,和产业上下游密切合作,基于具体场景去推动AI落地。

分工与合作

当一个行业热起来的时候,资本与关注都会蜂拥而至,在AI芯片领域要考衡的因素很多,包括软件能力、硬件能力、研发周期等等,这不仅要比技术也要比耐力,因此要有清晰的定位。

地平线将自己定位在AI图像识别核心解决方案的提供者,对外提供硬件(主要是芯片与搭载地平线芯片的下游硬件产品)、算法、开发工具以及部分云服务。这个模式并不是集开发与运营于一体的一条龙服务,而是更加聚焦。

产业分工的思路在智慧城市上同样适用,产品商、服务商、集成商都会分化出来。对于下游的客户来说,前端智能设备、数据的存储、整套系统的运营等问题都需要专业的公司来提供服务。

套用一个流行的词汇,“赋能”将成为未来业内厂商的常态工作,无论是芯片还是算法,将其打包成模块,对外输出自身的智能识别能力,在完整智能识别解决方案下,下游公司实现最后一公里的问题——负责匹配以及运营。但考虑到算法的成熟度、实现成本等等技术工程化中要遇到的各种难题,AI在智慧城市的各个场景落地都会是一个漫长的过程。

眼下,更多厂商在智慧城市上所做的一个重要工作即与各方合作伙伴打造示范应用。目的有两个:其一是展示、验证并进一步开发自身的智能识别方案的能力;其二则是通过实际的应用教育用户,让用户接受新方案,从而扩大有效市场。

立足于本身的优势,业内企业通过搭建平台或者生态的方式进行赋能,更好地联动产业链上下游一起,发挥各自所长,共同推动AI在智慧城市的应用。当下,智慧城市的概念以及智慧城市的产业都还在成长中。而生态圈,正是在将行业的蛋糕做大,与其合作伙伴共同成长。

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2018-12-11
AI产业生态建设中的机遇和挑战
人工智能技术作为一种通用的赋能技术,在真正朝细分应用场景中落地应用的过程中,仍然需要进行一系列的从产品定制到解决方案定制再到平台化的过程。

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