从AI数羊到相牛:人工智能应用如何低门槛化?( 三 )


在AI技术应用门槛不断降低的背景下 , 在这些开源的AI平台上 , AI活跃开发者规模不断在增长 , 平台中的AI工具应用到实际场景的案例数量不断在丰富 , 应用人工智能的企业数量也呈现出多行业繁荣的景象 。
向外“辐射”的边界对于大部分简单、边缘的AI场景需求 , 都可以使用AI开源的平台来解决 。 不过也需要一些限制的条件 , 毕竟这些平台也不是万金油 , 可以解决任何低频次的AI场景需求 。
对于数量众多的中小企业来说 , 零散的AI需求与自身IT能力的限制中 , 如何将外部的服务能力与业务场景恰当的融合 , 为企业的数字化进程价值赋能 , 是其接下来重点思考的方向 。 不过在引入与使用低门槛AI的应用过程中也会存在一定的边界 。
1.市场教育的普及 。 虽然AI的普惠教育已经传遍了大江南北 , 但对于传统行业来说 , 因为对AI相关技术信息的关注有限 , 或者对于AI能力的边界有错误的认知 。 对于低门槛化的AI平台与工具 , 仍然存在教育的空白 , 需要进一步的市场普及与教育 。
2.改革阻力 。 对于部分企业来说 , 引入新的平台工具可能会改变一些企业的现有工作流程 , 甚至是对一部分运用信息差获取利益的团体造成影响 , 虽然工具平台可以降本增效 , 但对求稳的小微团体来说 , 改变的阻力比较大 。
3.需求难匹配 。 对于相较复杂的AI需求 , 低门槛化的AI平台并不一定能够解决复杂的需求 , 一方面是对使用AI平台的开发人员对技术的能力有要求 。 另外一方面 , 就是低门槛的AI平台无法解决较为复杂的需求 。 低门槛的AI也只适用简单的场景需求 , 难度高的需求需要算力与算法模型更加复杂的架构解决 。
从AI数羊到相牛:人工智能应用如何低门槛化?
文章图片
对于一些数据缺乏、界面效果要求较高、算法复杂、高性能复杂系统架构、要求较高的底层开发等 , 都不适合使用低门槛的AI平台去解决 。 对于一些简单的场景 , 在AI技术普惠的发展下 , AI门槛会越来越低 。 我们在开源的AI框架平台中也看到了许多案例 。 许多开发者都借助这些AI平台解决了边缘的场景问题 , 改变了曾经重复性、危险性、繁重性的一线工作 , 哪怕没有代码基础 , 也靠自驱应用上了最前沿的AI工具解决了最接近生活的难题 。 有了这些平台 , 对于小微企业来说 , AI升级转型也不再是奢望 。
人工智能引领的第四波工业革命浪潮 , 已经滚滚而来 , 大企业拥有随时入局的能力 。 但中小微企业由于资金薄弱 , AI人才匮乏 , 很难迈过智能化的高门槛 。 可AI的产业价值又让无数人渴望跻身AI领域不被时代抛弃 。 低门槛AI的应用 , 给了许多小微企业、开发者破浪前行的工具 , 让蚂蚁雄兵一般的中小微企业、数量广大的个人开发者 , 登上“AI号”战舰 , 参与到智能未来的建设 , 普惠未来的智能生活 。
从AI数羊到相牛:人工智能应用如何低门槛化?】本文为专栏作者授权创业邦发表 , 版权归原作者所有 。 文章系作者个人观点 , 不代表创业邦立场 , 转载请联系原作者 。 如有任何疑问 , 请联系