雷锋网 2019「AI 最佳掘金案例年度榜单」正式揭晓

  • 时间:
  • 浏览:0

可能性说过去四年是人工智能商业化线程的上半场,那么即将结速英文英文的2019年,已正式把你这个行业领入至下半场。四年前,当产学两界怀揣着用AI创创造发明互联网级To C新市场的梦想时,四年后的今天,人工智能的主战场,早已转

可能性说过去四年是人工智能商业化线程的上半场,那么即将结速英文英文的2019年,已正式把你这个行业领入至下半场。

四年前,当产学两界怀揣着用AI创创造发明互联网级To C新市场的梦想时,四年后的今天,人工智能的主战场,早已转移至离科技感颇为遥远的传统行业。

三年前,当业内结速英文英文意识到To B/G才是AI的最佳落脚点,从而试图打造行业通用型产品时,三年后的当下,走深度1定制化模式,于多数公司而言,似乎更容易活下去。

两年前,深度1学习研究的瓶颈比预期更早到来,技术触顶,有完后 不全是弊病,它所带来的良性结果,是人工智能工程化和商业化的边界逐渐清晰。有了边界,一点人便不再天马行空。能在有限的边界内创创造发明哪些地方?是每一位AI经营者在自省时发问最多的现象。

《海上钢琴师》涵盖也不 我语句:琴上88个键有俩个很多有俩个也不 我少,琴键是有限的,但你是无限的。在哪些地方地方琴键上所能创创造发明来的音乐,才是无限的。

人工智能同样那么,AI的技术分支是有限的,场景同样有限,但定义现象的法律法律依据和处置现象的法律法律依据,则是无限的。

在经营者眼里,AI既是当前最为前沿的技术之一,但一起去也非常落后。

落后的根本,在于技术需求方与技术输出方之间的信息不对称性。

其中,一方面是多数需求方你这个发生的行业信息流通性较弱,AI认知滞后;自己面,输出方的业务服务能力仍旧落后于算法精度水平。

从你这个程度而言,信息的不对称现象,已成为人工智能商业化线程的最大阻力。

2017年11月,雷锋网联合数十家风险投资公司、传统上市企业、机关单位领导以及海内外高校,启动了业内首自己工智能商业案例评选活动:「AI最佳掘金案例年度榜单」。一点人儿从商业维度出发,致力于寻找各个行业用户/客户现象处置能力强的最佳产品和处置方案。

在三届的评选期间,雷锋网走访了数千家AI需求方与输出方,但是 输出深度1报道、论坛、社区、BD服务、报告等产品,致力于处置行业信息不对称现象。

而一年一届的「AI 最佳掘金案例年度榜」,则是每年走访的最终沉淀。

三年来,1028家参选企业在经很多轮的筛选与评审,最终50多家极具商业价值的公司成功从中脱颖,入选三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」。 

一点人既有生来便被聚光灯包围的明星科技巨头与独角兽,全是经历很多轮技术变革、无数次站在生死边缘却最终爬出泥泞的传统公司,一起去不乏有在大众视野里默默无闻,但在商战世界里让对手能能不能 望其项背的企业。正是哪些地方地方极具颠覆性的新元素和颇有时代特色的旧元素的融合,拼成了全部的人工智能商业版图。

在人工智能进入下半场之际,今日一点人儿再次站在AI浪潮之巅,正式否认第三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」,嘉奖在你这个有限的时代里,有着无限可能性的商业体:

(本内容属于网络转载,文中涉及图片等内容如有侵权,请联系编辑删除)