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  • html模版當投資人們投資AI人工智能創業項目時都在考量什麼?


    【獵雲網(微信號:ilieyun)深圳】4月17日報道(文/郭楊)

    近年,人工智能被看作變革產業交易的關鍵變量,除瞭大巨頭們不斷加重在AI領域的研究註碼,各行業也在加速與AI結合的戰略戰術。近日獵雲網聯合WEDO聯合創業空間舉辦瞭如何在AI大潮中窺見人工智能的線下沙龍。那麼專註研究與投資AI人工智能的投資人們,是怎麼看待在AI人工智能產業鏈裡的所遇到的機遇呢?

    嘉賓共享的內容包括投資AI人工智能的邏輯,人工智能在傢電行業的應用、人機交互投資分享。

    郭劍武 — 投資AI人工智能得考慮數據、算法、應用場景

    如果從投資角度談邏輯,那麼郭劍武的投資方法就是看清楚方向 領域和找對團隊。投資AI人工智能領域裡,考慮的就是AI的三駕馬車——數據(從哪來)、算法(準確度高不高)和應用場景(是否夠垂直細分)。

    17年正是人工智能關鍵年,郭劍武卻覺得也是人工智能大洗牌的過程,例如他舉例瞭數據所有權的問題:歐洲已經出臺相關法律規定不能企業不能隨意對用戶進行畫像,法律頒佈所有權的問題遲早也會是發達文明國傢的趨勢。

    在許多企業傢警惕人工智能危險性的當下,郭劍武還認為AI人工智能分為三個階段,1.0感知階段,2.0認知階段,3.0融合階段。 1.0階段——感知階段,是指人類在以目的為導向的情況下,對周圍環境讀懂讀透的一個過程。

    2.0階段認知階段屬於推理與邏輯,在經過對環境讀懂讀透的環節後,人類對這些信息及數據做出瞭自己的判斷,那麼這時候該考慮怎麼用遷移學習,來達到情感與自我意識的層面,使之讓機器自己做決定。遷移學習可以說是人類的一個突破,因為遷移學習已經擺脫數據的束縛,代表著步入自我意識范疇的門檻。

    3.0階段才是融合的階段,這時候才有資格談論人機大戰,AI是否會毀滅人類等等問題,到那時將會開始介入制度問題比如法律、規范等等。但是3.0階段最大的難點在於算法模型的建設,比如常識不方便建模,每個人都明白“父親比兒子年齡大”這個常識,機器百樂刻字筆卻必須要輸入程序才能得知,而自然界的常識又何止千千萬萬條。

    在郭劍武看來,我們還有很長的路要走:基礎的算法問題上或許可以靠疊加大量統計完成單一重復的決定,但深度學習與遷移學習的能力上,商業變現的時代還遠未來臨。

    邢燕 — 應用AI:幫助傢電行業節約資源

    人工智能通過處理數據,可以關聯統計,分類,預測行為和優化路徑,對應到具體應用裡,便能做到行為挖掘,控制應用程序開關時間從而節能省電,升級用戶體驗和加強應用的安全保障問題。

    邢燕拿AI智能結合電熱水器,來解決用戶使用不便的問題做瞭類比,比如他們在收集上萬用戶的電熱水器使用數據後,發現用戶一般會出現三個問題:等待時間過長,熱水不夠,熱水器使用能耗過高。

    如果想要優化一個大廈裡所有用戶的預熱等待時長,那麼在通過收集設備運營數據和用戶運營數據後,可以根據用戶不同時間段上的使用習慣進行優化,使熱水器提前加熱或根據使用情況來主動幫助用戶調整加熱模式。結合到AI人工智能方面,結合時間、季節、偏好等因素,形成用戶模型,控制決策主要綜合推薦引擎、預測引擎形成控制指令。

    其中預測引擎可以使用LSTM模型構建行為預測器,以用戶前N天用水情況預測當天用水情況,輸入開始用水時間,當天氣溫,用水量等數據。輸出開始用水時間和用水量的數據。

    而推薦引擎是基於用水預測、體驗預測與實時的節能預測來生成推薦輸出,推薦參數將影響推薦引擎輸出,可以由決策器進行調整。這樣根據用戶對推薦結果的反饋(主動與被動),調整各推薦引擎的推薦參數,實現用戶個性化。

    符容 — 人機交互領域的機遇:語音刻字筆價格交互、圖像識別

    從鍵盤、鼠標、觸屏到新興的交互方式——語音交互,視覺交互,體感交互,這些都在降低學習成本,更加豐富用戶體驗,甚至催生新的商業模式。

    而普及程度不高的交互產品,大部分小公司們爭搶不過巨頭們的資源從而發育殘疾,往往隻能面臨被收購的下場,因此抓機遇非常重要。交互技術機遇的關鍵點是做巨頭要做,但暫時還沒有做的事。交互應用機遇則需要根據2B或2C來考慮,2B方面要著重考慮生產工具,投入產出比和效率的問題,2C則要著重考慮生活資料,用戶體驗的問題。

    語音交互較值得挖掘的技術包括NLP及語義分析、多輪對話等。視覺交互較值得挖掘的技術包括嵌入式人工智能,比如在工廠裡的生產鏈環節,汽車裡的無人駕駛等。IMU和光學體感在現在是相對較成熟的體感交互,更多的是新興體感技術,相對而言,遊戲是比較多的應用,如IMU做體育的創業采集人體的運動軌跡,可以輔助教練培訓運動員或者瞭解運動軌跡從而幫助教練排兵佈陣。

    Q A環SKB刻字筆

    現在很多產品都受制於VR的熱潮,各位投資人怎麼看?在現在的情況下智能設備也有被破解或黑入的可能性,那麼客製化刻字筆當AI結合應用時,我們怎麼防備這個事情?

    A:1)我對VR的前景不太看好。一部分原因是目前市場上沒有體驗比較完美的VR產品,VR更應該是一種技術,在某種特殊的場景下所需要的技術。比如說模擬軍校裡的軍事演習,比如說紅色地區裡的井岡山,貴州附近建瞭紅軍長征體驗館,在這樣的體驗下,VR一定要找到很窄的應用場景給它落下來。

    2)從雲端平臺來講,要發展安全體系的建設,從實踐上來說,你要在雲端裡做一個相對系統,就比如安全的排查系統,有反查機制,在一個用戶多次訪問的情況下可以引起系統的警覺,因為除非是電腦攻擊否則正常用戶不可能頻繁多次訪問。另外一個辦法是,設備對設備打通,需要協議開放。如果通過雲端,一個第三方來對接應用,根據兩方的業務邏輯進行修改,那麼會好一些。

    老師您好,如果是為國內學生提供教育資訊,留學服務之類的中間企業,怎麼把AI用低成本的的手段去結合?怎麼去匹配老師跟學生?

    A:如果是K12教育產品,其實未必要加AI,主要應該先考慮場景應用在哪,先考慮一個好的產品或服務,考慮怎麼去服務好用戶,再去考慮怎麼降低成本。

    K12教育產品不一定是人工智能,也可能是大數據分析,比如你有標準的語音系統,就可以大概判斷出學生的口語水平,這個也可以用來分析學生的上課時間,比如哪個學生在什麼時候是在休息或者有別的事情,用數據就可以做到。而到AI智能水平如果要派上用場的話,可能是以後你的學生群很龐大瞭,不需要老師在線,這時候AI人工智能可以自動的幫你服務學生。

    另外我認為K12現在用行話叫做是紅海裡已經有寡頭,所以如果要做K12,明白自己解決瞭哪些痛點才是關鍵問題。

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