90%人工智能公司都亏损?AI盈利难背后的大数据门槛

2019-07-22 14:45:57    第一财经

AI落地场景在不断增多,但赚钱依旧艰难。

根据亿欧报告显示,2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态,而10%赚钱的企业基本是技术提供商。从谈概念、讲技术,到拼场景、抢落地,建立在大数据基础之上的人工智能,仍面临数据本身带来的挑战。

90%人工智能公司都亏损?AI盈利难背后的大数据门槛

数据割裂致使落地难

“我们经常提及大数据,但事实上我们并不需要那么多的数据,AI未来一个趋势是小数据崛起。”在市北·GMIS 2019全球数据智能峰会上,斯坦福大学教授、Landing.ai创始人、CEO吴恩达表示。

一个具体的案例是工厂手机屏幕划痕检测。目前不少是利用人眼来检测手机是否存在划痕,如果拥有100万个划痕手机,AI可以非常高效的识别手机划痕。但现实情况是没有任何工厂会有几百万不同划痕的手机,这个时候小样本学习(few shot learning),即利用较少的数据得出同样准确结论的人工智能,将有助于推动整个领域的发展。

小样本学习的迫切性更在于落地过程面临的数据孤岛、数据隐私保护导致的数据割裂问题,让AI技术很难充分发挥价值。

“和AI用于比赛需要上千万的图片训练不同,当AI深入行业我们看到数据往往是小数据和细碎的数据,也就是没有联通起来的数据,再先进的AI技术也很难用上。”国际人工智能学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能官杨强说道。

今年5月,国家互联网信息办公室发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》,提出在中国境内利用网络开展数据、存储、传输、处理、使用等活动,以及数据安全的保护和监督管理意见。

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