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              ?AI智能正在默默的改變著我們的日常

              發布日期:2021-05-19 閱讀次數:1703


              AI很快就會改變我們的日常生活方式。主要企業是否已準備好從即將到來的創新浪潮中獲得價值?

              為你當地醫院的放射科感到遺憾。的確,他們有先進的磁共振掃描儀和強大的軟件來生成圖像,但這正是機器停機的地方。放射科醫生必須找到并閱讀病人的文件,檢查圖像并做出診斷。如果人工智能(AI)能夠通過實時、更準確的診斷或指導啟動這個過程,大大超過人眼的判斷會發生什么?

              由于近年來技術的進步,制造商現在幾乎可以提供這種先進的磁共振解決方案。事實上,他們正在探索幾乎涵蓋工業部門和公共部門等所有主要行業的新型人工智能應用。隨著算法的改進和數據存儲的增加,計算機的錯誤率往往接近或更低,人類在圖像識別和其他認知功能上的錯誤率。硬件性能也大大提高,使機器能夠處理前所未有的數據量。這一直是提高人工智能模型準確性的主要動力。

              人工智能

              在人工智能領域,深度學習(DL)是開發潛力最大的領域。這種技術依賴于復雜的神經網絡。這個網絡使用各種結構來處理信息。這些結構由多個層次和節點組成,類似于大腦中神經元的功能。網絡中的每個節點集都進行不同的模式分析,讓深度學習能夠提供更復雜的洞察力,遠比早期人工智能帶來的洞察力復雜。隨著復雜性的不斷提高,人們對尖端硬件和軟件的需求也越來越大。

              先進的高科技公司知道人工智能的巨大潛力,他們早就采取措施在這個市場上取勝。但是,這個行業還處于起步階段,成功的秘訣還沒有誕生。那么,公司如何利用人工智能獲得價值,從巨大的人工智能投資中獲得回報呢?

              我們做的研究和與人工智能終端客戶的互動表明,一旦塵埃落定,六個原則就會實現。首先,價值獲取將局限于消費領域,公司將通過專注于微垂直行業(特定行業的特定用例)來獲得最大價值。我們對技術棧的分析也表明,由于不同層次的商機不同,最成功的公司往往通過合作或收購來獲得各種終端解決方案。由于被軟件吸引的投資者對硬件的投資興趣不如一年,嚴重的商業化降低了利潤率,所以對于一些硬件制造商來說,人工智能可能代表命運的逆轉。我們認為人工智能的出現帶來了巨大的商機,因為云計算和邊緣解決方案會產生強大的終端客戶需求。但是,我們得到的最大啟發是,公司必須迅速采取行動?,F在,那些押寶人工智能將成為傳統戰略的公司將會徹底改變。

              AI市場的基本要素

              雖然關于人工智能的炒作鋪天蓋地,但是市場甚至可以嚇倒無畏的分析師和投資者。這個行業還沒有對技術棧進行標準定義,所以人們很難理解這個競爭異常激烈的領域。那么,數百家爭奪市場份額的公司帶來了什么呢?為了讓看似混亂的供應模式更加清晰,我們將機器學習(ML)和深度學習技術棧分為九個層次,跨越服務、概念、平臺、界面和硬件。有的公司在多個層面參與競爭,有的公司只關注一兩個層面。就像我們稍后討論的那樣,專注于特定層面的公司很可能會發現自己處于不利地位。

              邊緣和云解決方案。

              大多數人工智能應用程序一直部署在云(遠程服務器網絡),用于培訓和推斷。然而,對于微秒級的延遲也非常重要的應用程序,在邊緣推斷將變得越來越普遍。例如,對于無人駕駛車輛,制動或加速的決策必須在幾乎零延遲的時間內完成,這使得邊緣推斷成為首選。邊緣計算也將成為一些應用的首選,因為在這些應用中,隱私問題和數據帶寬非常重要,比如支持人工智能的CT掃描診斷程序。邊緣計算的增長將為技術棧中的所有參與者(尤其是硬件開發者)帶來新的商機。

              人工智能前景的核心理念。

              AI能夠顛覆我們的世界。McKinseyGlobalInstitute(McKinseyGlobalInstitute)估計,自動化和人工智能的迅速發展將對我們的工作方式和生產力產生重大影響。為在這個不斷增長的市場中獲得價值,各大企業都在嘗試不同的策略、技術和機會,這些都需要大量的投資。雖然不確定性仍然存在,但是那些關注以下幾點的企業更有可能獲勝。

              1.價值獲取最初局限于消費領域。

              最早的消費者級人工智能產品有一個共同的特點:它們強化了產品,但并沒有直接給企業帶來利潤。其中大部分產品來自知名技術公司,包括一些在線翻譯、照片標記服務或手機上的數字語音助手。這樣的產品增強肯定會吸引消費者(比如可能會延長人們的上網時間),但不會帶來銷售或收入的直接增長。如果小公司提供類似的產品,他們往往會發現銷量有限或根本沒有銷量,因為消費者經常使用各種免費解決方案。大企業也可以使用大型消費者數據(這是人工智能的命脈),這樣他們就可以為消費者開發更準確、更有洞察力的人工智能解決方案。大企業的免費產品贏得了最大的市場份額,短期內人工智能價值的獲取將局限于消費領域。

              然而,未來可能不是這樣,因為越來越多的收費服務(包括家庭助理)正在進入市場。隨著汽車制造商和其他公司推出新產品,下一波消費者級人工智能將會有更多的創新。以自動駕駛汽車為例,一些消費者可能對人工智能實現自動制動的汽車非常滿意,但另一些消費者希望擁有更多的功能(如完整的自動駕駛功能),即使他們必須支付額外的費用。

              2.成功的企業將專注于朝陽微垂直產業。

              對麥肯錫全球研究所肯錫全球研究所的數據進行了分析,并對專家進行了采訪和研究,揭示了主要行業中近600種人工智能的各種用途。在這些用途中,大約有400種需要在一定程度上學習的機器,而300種需要在深度學習功能上學習。很多有趣的人工智能應用程序還處于測試階段,還沒有得到大規模部署。下面列舉了一些人工智能應用程序,這些應用程序由于其強大的視覺感知和處理能力,在未來幾年可能會有很大的需求:

              政府可以使用人工智能掃描視頻,識別公共場所的各種可疑活動,或者使用人工智能算法檢測潛在的網絡攻擊。許多軍事應用(包括無人機)也依賴人工智能。除了安全性,人工智能還在交通控制中發揮作用,包括傳感器和攝像頭,使光信號能夠根據道路上的車輛數量改變信號指示的時間和順序。

              和公共部門一樣,銀行也開始使用人工智能來檢測可疑行為,比如顯示洗錢方式。AI算法也有助于處理交易并做出決策,而且它的準確性往往高于人。舉例來說,人工智能算法可以揭示這樣的事實——某些被忽視的特征會增加這種可能性,即某些特定的交易是欺詐性的。

              人工智能,人工智能已經幫助進行盜竊測試,可以進一步增強自動結賬功能。一些零售商正在使用攝像頭和傳感器來檢測購物者何時從商店取貨或退貨。顧客離開商店后,商店將向他們的賬戶收取總消費。其他零售商使用商店視頻,讓導購能夠顧及更多的顧客。如果攝像頭檢測到購物者在貨架前猶豫不決,系統會通知員工幫助他們。未來這個領域會有更多的改進,包括通過查看各種特征(如表情(作為情感的象征)、衣服和同伴數量)來識別具有購買潛力的顧客的人工智能系統。然后,他們可以提醒導購,讓他們知道這些購物者在商店的位置。

              當企業決定尋找什么樣的機會時,他們面臨著艱巨的任務,但他們可以通過結構化的方式來縮小選擇范圍。首先是選擇行業的焦點。企業所具備的專業知識和能力的確會影響到這個決策,但也必須考慮到行業的特點,包括行業的規模。還有一點很重要,那就是,某一行業可能會發生顛覆,我們通過考察人工智能用例的數量、啟動資金和人工智能的整體經濟影響來估算,這被定義為解決方案可以降低成本,提高生產率,或從各種應用程序的回顧分析中受益。經濟效益越大,顧客購買人工智能解決方案的可能性就越大。

              AI的價值因行業而異,成熟度也是如此。舉例來說,工業領域可以從人工智能中獲益,但會員公司并不像汽車行業的同行那樣愿意接受這些解決方案。對于AI產品和服務的生產商來說,這意味著獲得價值只能勉強維持,有些行業從一開始就比其他行業獲得更高的回報。

              當我們把風險價值和成熟度結合起來考慮的時候,現在有幾個行業明顯給人工智能帶來了最大的商機:公共部門、銀行、零售、汽車行業。雖然在政府削減預算的時代,公共部門的突出地位似乎令人驚訝,但很多官員見證了人工智能在提高效率和功效方面的價值,所以愿意提供資金。供應商在規劃人工智能策略時,應著重于愿意成為第一批使用人工智能解決方案的潛在消費者。

              微垂直行業。一旦公司選擇了一個或幾個行業作為重點,就必須通過選擇具體的用例(我們稱之為微垂直行業)來集中精力,從而謀求更深遠的發展。買家不僅對人工智能是一種有趣的新技術感興趣,還希望人工智能解決具體問題,為他們省錢或增加銷售額,從而產生可觀的投資回報(ROI)。比如一個想減少機器停機時間的制造工廠,不僅會尋找在工業領域廣為人知的人工智能提供商。相反,它會尋找一個具有可靠預測和維護專業知識和解決方案的公司。如果人工智能提供商試圖提供一個橫向解決方案(客戶可以在各種不相關的用例中使用這個解決方案),那么價值主張就不會那么吸引人。最終客戶會質疑解決方案的投資回報是否能證明其巨額支出是合理的,如果該解決方案適合理的話,特別是不重要的話。

              3.公司必須有終端解決方案才能在人工智能領域取勝。

              為了在人工智能領域取勝,公司必須在整個技術棧的九樓提供或協調終端解決方案,因為很多企業客戶很難實施分散的解決方案。比如有的醫院寧愿買一個既包括MRI機器又包括診斷的人工智能軟件的系統,而不是單獨購買這些組件,試圖協同工作。除了增加銷量,有終端解決方案的供應商還可以抓住客戶的戰略立足點,加快采用速度。比如英偉達提供DrivePX平臺作為模塊,不僅是芯片,還提供自動駕駛的終端解決方案。該平臺結合處理器、軟件、相機、傳感器等組件,提供汽車周圍環境的實時圖像。它還可以在地圖上識別它的位置,規劃車輛的安全行駛路線。

              大型硬件和軟件制造商通常通過收購其他公司來擴大人工智能產品的組合。雖然交易在整個行業很常見,但它們在人工智能中更常見,因為它們需要終端解決方案。自2012年以來,250起購買案件涉及具有人工智能專業知識的私營公司,其中37起發生在2017年第一季度。為了與這些巨頭競爭,許多初創企業正在建立合作伙伴關系,并將自己定位為人工智能解決方案的系統集成商。

              4.在人工智能技術棧中,大部分價值來自解決方案或硬件。

              AI技術棧中,我們對未來趨勢的分析表明,每個層次都會直接產生不同數量的利潤或價值。最大化的價值將集中在兩個方面。第一,考慮到行業的發展趨勢,很多最好的機會將來自硬件領域(第一節點,推斷加速器和訓練加速器),這有點讓人吃驚。我們一致認為,這些部件將占人工智能供應商總市值的40%-50%。

              雖然硬件已經在很多領域商業化,但是這種趨勢在人工智能領域很快就會出現,因為為為了解決每個微垂直行業的問題,優化的硬件會比一般硬件(比如一般的中央處理器)提供更高的性能(涉及整體成本)。比如卷積神經網絡優化的加速器最適合圖像識別,所以醫療設備制造商會選擇。但是優化長期短期存儲網絡的加速器更適合語音識別和語言翻譯,所以會吸引高級虛擬家居助理的廠商。因為每個用例的要求略有不同,所以每個用例都需要一些定制的硬件。

              軟件(定義為平臺和接口層)軟件(定義為平臺和接口層)不太可能是人工智能中唯一的長期差異因素。正如深度學習加速器的出現所見證的,單獨使用硬件或與軟件結合使用可能會顯著提高性能,如降低延遲或功耗。在這種環境下,制造商需要嚴格選擇硬件。

              AI解決方案的另外40%-50%的價值將來自于服務,包括解決方案和用例。一般情況下,系統集成商可以直接與客戶聯系,他們可以通過將解決方案集成到AI棧的各個層面來獲得大部分收益。

              在不久的將來,人工智能棧的其他領域不會產生太大的價值,即使它們可能推動深度學習生態系統發展的間接價值。例如,現在的數據和方法(兩者都是訓練的兩個要素)最多只占一般人工智能供應商市場價格的10%。這種模式之所以出現,是因為很多數據來自人工智能解決方案的最終用戶,而不是第三方供應商。但是,數據市場最終可能出現在消費者和企業界,相對來說這個棧在未來更有魅力。

              5.特定的硬件結構將是云計算和邊緣計算之間存在差異的關鍵因素。

              隨著人工智能的發展,軟件吸引了公司和投資者的極大興趣,然后硬件再次流行起來。我們與最終用戶的討論表明,根據用例的不同,公司和投資者對云和邊緣解決方案會非常感興趣。云因其規模優勢將繼續成為許多應用的最佳選擇。在云硬件中,客戶和供應商對特殊集成電路(ASIC)技術的偏好超過圖形處理單元(GPU),市場可能仍然高度分散。

              也就是說,當低延遲或隱私問題非常重要或者連接有問題時,推斷會發揮越來越重要的作用。在邊緣,專用集成電路將在消費領域取勝,因為它們為許多應用提供了更高的優化性用戶體驗,包括更低的功耗和更高的處理能力?,F場可編程門陣列、圖形處理單元(GPU)和專用集成電路(ASIC)技術之間的良性競爭也將出現在企業邊緣。然而,專用集成電路可能更有優勢,因為它們的功耗更低,這在邊緣非常重要。我們認為,當需求足夠高,開發成本正確時,它們可以主導特定的企業應用。

              6.市場已經開始騰飛——公司需要立即采取行動,重新評估現有戰略。

              雖然技術公司可能不完全了解人工智能需求的發展趨勢,但他們意識到深度學習的巨大商機,并希望抓住商機。因為技術還在不斷發展,幾家廠商實施了完全不同的戰略,成功的秘訣還不清楚。

              大企業已經開始采取行動,一些先進企業的發展方向與目前的認知背道而馳。舉個例子,從2012年到2016年,英偉達在人工智能方面的R&D支出每年增加8%,達到13億美元。這些成本約占英偉達總收入的27%,遠遠高于同行的15%平均水平。這說明英偉達愿意采取不同于許多半導體公司的發展方向,后者正在積極減少R&D支出。英偉達還采取了重大措施,創建一個專注于其圖形處理單元(GPU)的端到端產品生態系統。該公司正在積極培訓開發人員,使他們能夠將圖形處理單元(GPU)應用到深度學習所需的技能,同時為將圖形處理單元(GPU)推廣到深度學習的初創公司提供資金,形成合作伙伴關系,創建包含其產品的端到端解決方案,增加圖形處理單元(GPU)驅動的應用數量。

              人工智能

              英偉達的成功表明,科技公司僅僅維持現狀是不可能在人工智能方面取得成功的。他們必須立即改變策略,為可靠的人工智能產品的開發投入巨資。面對如此多的風險,公司不能制定模糊或猶豫的計劃。那么,他們發展的主要考慮因素是什么呢?我們的調查提出了以下關于商業戰略經典問題的新思路:

              競爭在哪里?當決定在哪里競爭時,公司必須同時考慮行業和微型垂直行業。他們應該選擇符合自己能力的例子,賦予他們競爭優勢,滿足行業最迫切的需求,如信用卡交易欺詐測試。

              如何競爭?公司現在要找合作伙伴或者收購其他公司,圍繞自己的產品打造生態系統。硬件供應商要提高軟件水平,軟件廠商要建立一套解決方案?,F在是重新了解盈利模式的時候了??蛻羝谕斯ぶ悄芄淘谫徺I過程中承擔一些風險,可能會帶來一些創造性的定價選擇。比如一個公司可能會向具有人工智能功能的MRI機器收取普通價格,只需要為用深度學習處理的圖像支付額外費用。

              什么時候競爭?高科技公司以尖端解決方案獲得回報,但對完美的關注可能不利于人工智能。早期進入人工智能領域的公司可以升級,迅速擴大規模,成為標準。公司要專注于現在能讓他們產生影響力的強大解決方案,而不是追求完美。因為他們已經取得了成就,他們可以抓住更多的投機機會。如果公司等了兩三年才制定人工智能戰略并下注,我們認為他們不太可能在這個快速發展的市場上恢復勢頭。大部分企業都知道風險,愿意進取,但缺乏強大的策略。本文概述的六個核心信念可以給企業指導迷津,有一個好的開始。哪個參與者能在機會消失前采取這個發展方向是關鍵問題。

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