FacebookTwitterLinkedIn

 

成功的AI可以快速、准确的进行决策,例如VAR智能裁判在世足赛活跃的出道大秀,实时辅助比赛的裁判断定,利用多角度的视像与感知器达到比人眼所见更可靠的判定。

另一个AI优势是可以快速处理巨量信息,例如在交通电子执法中,人类投入1小时就是只能处理1小时的监视记录,但若是交给经过训练的AI,可能它1小时就能看完1000小时的纪录,这样的优势并不是单纯增加人力就可以解决的。

如果AI有这么强大的底子,又能帮助我们把事情做的更快更好,那么想加入智能企业行列究竟该如何做到软硬兼顾、漂亮落地呢?

智能企业“硬”底子

在AI的基础“硬建设”上,IDC很早之前就指出了不可动摇的“A-B-C铁三角”,也就是-人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud。

今年初,BAT难得在IT产业大会聚首,三巨头再次齐声强调全力发展AI的决心,其中马化腾提到:发展人工智能需要场景、大数据、计算能力和人才四个要素,缺一不可。几乎与ABC三角不谋而合。

可见这场AI世界杯已经不是单纯在一条AI赛道上竞争,而是像F1锦标赛一样是考验造车工艺、驾驶素质、后援团队的全方位大赛;缺少大数据就像缺少燃油,最顶尖的方程式引擎也无法输出动力,而少了云计算,就如同缺少后援团队,拥有再多零件与技术也调校不出适合的车体。

接下来,就聊聊如何在你的企业赛道以及你的竞争对手中脱颖而出。

AI赛道出位三部曲:

1. 明确找出你的AI应用场景、目标与技术,因为你使用的技术很可能来自开源平台或SaaS的某个服务,掌握细节与特性才能选择适合你的技术并用在正确方向(举例来说精准的图像识别与复杂深度决策需要的是不同的AI能力),同时还影响到整合的复杂度。

2. 在你的需求范围内挑选适合的云,包括地理位置、计算能力与调用方式都很重要,尤其现在的物联应用数据可能来自全球,云计算不只是完成计算,更不能忽视国际线路的速度、稳定性与安全性等。当然,你可能还要兼顾多云策略的最终整合。

3. 在拥有应用场景与计算工具之后,就是如何训练你的AI,这就像区别平地马拉松或极限马拉松之后,你才能选择适合的跑鞋,决定正确的锻炼计画;开始去准备需要的数据、学习如何清洗数据、训练并调校AI,然后在成熟的时候放入你的业务实战。

值得一提的是除了ABC三把手,还有一个新风向。

由于物联网与手机的AI应用不断提高,为了提升数据安全、降低传输量等新思维,端计算开始急起直追,不只是处理器效能提升还要有低功耗设计,于是诞生了下一代黑科技-神经网络处理器、人工智能芯片等端计算武器。在百度All in AI战略就特别地强调“端”与“云”的双向并重,我们觉得这也是值得你更长远思考的方向。在思考的过程中,新加坡电信也随时愿意为您出谋划策。

最后,做一个预告:是有关’A-B-C铁三角’的C : Cloud云计算的活动。新加坡电信8月15号将会参加合作伙伴阿里云在新加坡首次举办的云计算大会,想更多了解新电信与合作伙伴的云计算解决方案可以到新电信展位找到我们~!