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電池|從AI數羊到“相牛”：人工智能應用如何低門檻化？( 三 )

電池


在AI技術應用門檻不斷降低的背景下 ， 在這些開源的AI平臺上 ， AI活躍開發者規模不斷在增長 ， 平臺中的AI工具應用到實際場景的案例數量不斷在豐富 ， 應用人工智能的企業數量也呈現出多行業繁榮的景象 。
向外“輻射”的邊界
對于大部分簡單、邊緣的AI場景需求 ， 都可以使用AI開源的平臺來解決 。 不過也需要一些限制的條件 ， 畢竟這些平臺也不是萬金油 ， 可以解決任何低頻次的AI場景需求 。
對于數量眾多的中小企業來說 ， 零散的AI需求與自身IT能力的限制中 ， 如何將外部的服務能力與業務場景恰當的融合 ， 為企業的數字化進程價值賦能 ， 是其接下來重點思考的方向 。 不過在引入與使用低門檻AI的應用過程中也會存在一定的邊界 。
1.市場教育的普及 。 雖然AI的普惠教育已經傳遍了大江南北 ， 但對于傳統行業來說 ， 因為對AI相關技術信息的關注有限 ， 或者對于AI能力的邊界有錯誤的認知 。 對于低門檻化的AI平臺與工具 ， 仍然存在教育的空白 ， 需要進一步的市場普及與教育 。
2.改革阻力 。 對于部分企業來說 ， 引入新的平臺工具可能會改變一些企業的現有工作流程 ， 甚至是對一部分運用信息差獲取利益的團體造成影響 ， 雖然工具平臺可以降本增效 ， 但對求穩的小微團體來說 ， 改變的阻力比較大 。
3. 需求難匹配 。 對于相較復雜的AI需求 ， 低門檻化的AI平臺并不一定能夠解決復雜的需求 ， 一方面是對使用AI平臺的開發人員對技術的能力有要求 。 另外一方面 ， 就是低門檻的AI平臺無法解決較為復雜的需求 。 低門檻的AI也只適用簡單的場景需求 ， 難度高的需求需要算力與算法模型更加復雜的架構解決 。

對于一些數據缺乏、界面效果要求較高、算法復雜、高性能復雜系統架構、要求較高的底層開發等 ， 都不適合使用低門檻的AI平臺去解決 。 對于一些簡單的場景 ， 在AI技術普惠的發展下 ， AI門檻會越來越低 。 我們在開源的AI框架平臺中也看到了許多案例 。 許多開發者都借助這些AI平臺解決了邊緣的場景問題 ， 改變了曾經重復性、危險性、繁重性的一線工作 ， 哪怕沒有代碼基礎 ， 也靠自驅應用上了最前沿的AI工具解決了最接近生活的難題 。 有了這些平臺 ， 對于小微企業來說 ， AI升級轉型也不再是奢望 。
人工智能引領的第四波工業革命浪潮 ， 已經滾滾而來 ， 大企業擁有隨時入局的能力 。 但中小微企業由于資金薄弱 ， AI人才匱乏 ， 很難邁過智能化的高門檻 。 可AI的產業價值又讓無數人渴望躋身AI領域不被時代拋棄 。 低門檻AI的應用 ， 給了許多小微企業、開發者破浪前行的工具 ， 讓螞蟻雄兵一般的中小微企業、數量廣大的個人開發者 ， 登上“AI號”戰艦 ， 參與到智能未來的建設 ， 普惠未來的智能生活 。

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