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行業(yè)動態(tài)
Industry dynamics
“安防+AI”迎來2.0時代,全新角逐風口已來?
發(fā)布時間:2023-07-27
      2015年,安防行業(yè)開始大范圍引入AI技術,但市場的反應卻比較平淡,沒有激起任何水花。反而在隨后的兩年里,也就是伴隨著AlphaGo連續(xù)戰(zhàn)勝兩位人類圍棋冠軍后,全市場對AI的關注度才不斷升溫。對于AI來講,才真正的打響知名度,大眾對它的期待也越來越高。
 

      然而隨著時間的推移,大眾以及資本對AI的耐心開始逐漸降溫。特別是作為AI應用最廣泛的領域,安防行業(yè)也遇到發(fā)展瓶頸,如行業(yè)市場對AI落地應用的場景及產品同質化嚴重,企業(yè)業(yè)績增長乏力等等,行業(yè)亟需新的技術、新的業(yè)態(tài)、新模式來沖破這一瓶頸。
 

      2023年一季度,隨著由Open AI 發(fā)布的以用戶為中心的聊天及機器人ChatGPT的突然爆火,再次點燃大眾和資本對AI技術的熱情。對安防來說如同雪中送炭,而且經過6個多月時間的發(fā)酵,AI大模型已然成為安防從業(yè)人員積極討論的話題,國內已有多家知名企業(yè)推出針對性的大模型,如宇視科技、科大訊飛、商湯科技等。
 

      對此,有業(yè)內人士表示,大模型或許正式開啟AI2.0時代,將為各行各業(yè)帶來巨大的潛力和機遇,AI1.0時代已然成為歷史。那么什么是AI1.0和AI2.0呢?看如下介紹!
 
 

      01.大模型開啟AI2.0時代?
 

      對于大模型開啟AI2.0時代這一命題,市場還是存在部分疑慮的,畢竟大模型這一熱詞存在的時間說長不長、說短不短,更重要的一點就是它落地應用、存在的商業(yè)價值還沒有真正地體現(xiàn)出來,而且各行業(yè)人士對該領域涉及的專業(yè)名詞理解度也還不是非常的透徹,更別說終端客戶了。
 

      所以,作為普通大眾理應首先理解大模型定義和中心思想,方能跟上市場的腳步。大模型,它是指具有大量參數(shù)(數(shù)億甚至數(shù)十億)的機器學習模型,這些模型可以在訓練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據集,并且能夠提供更高的預測能力和準確性,比如圖像識別、語音識別等等。
 

      對于其他諸如GPT、AIGC等概念熱詞,市場也有諸多解析。但總的來說,它們與大模型是一種包含與被包含的關系。如大模型是一種技術手段,可以用來構建各種類型的機器學習模型,其中包括生成式語言模型如GPT。AIGC則是生成式AI的一種范疇,涵蓋了各種生成式人工智能的應用和技術。
 

      如果還是不能理解,或許從投資產生經濟效益的角度更好理解。此時對AI的劃分就可以分為兩個階段,一個是1.0時代,另一個是2.0時代。其中,AI1.0時代是AlphaGo之后發(fā)生的深度學習,以及這種深度學習進入各行各業(yè)并創(chuàng)造了價值,時間維度大概是2015年至2022年。AI2.0就是從2023大模型熱潮開始,延續(xù)時間多長未知,但可以明確的是,大模型解決的是AI1.0遇到的瓶頸問題。
 

      比如,AI1.0在沒有大模型的時候針對某個領域AI應用,需要對該領域進行收集、清洗、標注數(shù)據,然后再調整模型,整個過程程序繁雜且成本非常昂貴,同時也是此前資本對AI降溫的首要因素。
 

      而大模型的特點剛好彌補了這一缺陷,不僅降低了成本還簡單便捷。即當你應用的時候,在大模型的基礎之上針對你所在的細分領域稍微微調即可,可以說大模型開啟了AI2.0時代,其特點就是大數(shù)據、大計算和大模型。
 

      當然評價大模型的好與壞,以現(xiàn)在的視角來看主要涉及三個方面:算法、算力和數(shù)據。算法決定了其本身的學習能力,算力則影響著算法的學習效率,數(shù)據則決定了AI的訓練效果。未來可能涉及的就是終端客戶需求情況,他們想要大模型能做什么,能否打造成自己的專屬大模型等等。
 

      換言之,當下在AI進階階段,研發(fā)大模型搶抓市場或能為企業(yè)打開新的藍海,拭目以待。
 
 

      02.大模型能做什么?
 

      前面談到大模型開啟AI2.0時代,那么大模型在這個時代具體能做什么,能為我們普通大眾帶來什么等等,都是大家普遍想問的問題。
 

      回答這個問題,其實我們可以從AI2.0時代AI改變的是什么入手。目前有業(yè)內人士表示,在AI2.0時代,如果你有了大模型這一技術作為一個基礎平臺,然后疊加應用,它會改寫每一個領域。換言之,大模型改變的是AI落地應用生態(tài),比如目前已落地應用的領域:智能醫(yī)療、智能家居、智能交通、智能客服、智能金融等等。
 

      然而,也有人反駁稱,單就目前市面上已經公布的大模型,它們所在的落地應用領域,實際創(chuàng)造的價值并不多,多數(shù)都是迎合數(shù)字化轉型而衍生的附屬品以期望在具體的業(yè)務中能起到提質增效的作用。
 

      對于C端客戶來說,現(xiàn)階段購買企業(yè)產品,大模型也只能算是錦上添花,最實際的商業(yè)價值并沒有凸顯。所以,短期來看,大模型所帶來的價值可能被高估,長期或許能有成長空間。
 

      另外,在剛剛過去不久的2023世界人工智能大會,如果有朋友去咨詢過參展的相關展商和現(xiàn)場的觀眾,大體上也可以了解到,大模型對企業(yè)產品的可用性的提升有很大的幫助,但大模型并不是其產品的全部。對企業(yè)和觀眾來說,他們的真正目標而是用上了AI技術的數(shù)字化、智能化產品。
 

      而且,在一項新興技術問世且快速傳播的期間,總會有一些不確定的因素制約著大模型的發(fā)展,比如算法還有提升空間、數(shù)據還不夠完善等等。
 

      也就是說,在大模型持續(xù)發(fā)酵的今天,我們要保持清醒的頭腦,別只看大模型,要更多關注現(xiàn)階段事件的本身。企業(yè)為何發(fā)展大模型、或者在各種會議場所談論大模型,其實多數(shù)是為了迎合市場,而且如果你作為一家AI公司或者創(chuàng)新型企業(yè),不提大模型、不提AIGC,對外就顯得不夠專業(yè),很可能會影響企業(yè)的未來的發(fā)展。
 

      總的來說,大模型從技術上來講是很好的發(fā)展趨勢,理論上它能包容一切,但暫時還不能完全包容。因為找到一個合適的應用場景對AI大模型來說著實不易,況且在它所應用的場景能創(chuàng)造多少價值,還是個未知數(shù),需要時間來檢驗。

(內容來源:CPS中安網)

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