對于動輒百億估值的AI企業來說,單一的技術和產品難免過于蒼白,云從科技能夠創造性地提出人機協同戰略,并前瞻性地布局人機協同操作系統,為客戶提供整體解決方案,無疑擁有了迎接價值重估的底氣。
“人機協同的長期目標是將人工智能變為情感投射的載體,成為個人在虛擬世界的數據”,在11月4日云從科技創始人周曦與波士頓動力創始人馬克·雷波特的對話中,“人機協同”一詞被反復劃重點。
作為AI四小龍之一,云從科技是國內最早在商業領域提出“人機協同”戰略的企業,其定位以領先技術打造人機協同操作系統,以解決方案全面擁抱客戶。
成立五年至今,云從科技逐漸甩掉“人臉識別”、 “計算機視覺”標簽,引領中國AI行業朝著人機協同方向進化。時值中國人工智能產業挺過泡沫破裂的資本寒冬期,市場對于AI企業的價值思考更加理性,億歐試圖厘清人機協同將為云從科技引發怎樣的價值重估?
開辟人機協同路徑 技術日臻完善
AI會不會取代人類?
超越狹隘的“人機對立”觀點,“人機協同”背景下這一問題毫無意義。
周曦表示,場景單靠人做不好,單靠AI也做不好,必須發揮人與AI各自的長處,實現人機協同。
埃森哲同樣認為,在人類正經歷的第三輪業務轉型浪潮中,人機協同推動著企業績效實現指數級增長,并將其稱為“被遺忘的中間地帶”。
在“被遺忘的中間地帶”,人類與智能機器各取所長,人類和機器不是“搶飯碗”的競爭對手,而是合作伙伴。各大行業中,只有領軍企業成功抓住了第三輪浪潮帶來的機遇,在接受埃森哲調查的1,500家機構中僅占9%。
過去五年,云從科技不囿于人臉識別技術領域,相繼開拓了語音識別、自然語言處理等多項技術,在人機交互方向積累了豐厚的商業落地經驗。
在此優勢基礎上,云從科技最先提出“人機協同”,由人機交互進階到人機融合、人機共創。2020年5月,云從科技公布將在廣州打造國內首個定位于人工智能基礎設施的全國領先人機協同開放平臺計劃。
云從科技表示,相比于理性而冷靜的計算機,人類在處理抽象化、情緒化、非邏輯性的問題上有著不可逾越的優勢,而大量重復、海量計算和海量記憶則是人工智能的強項,通過人機協同,人工智能就能更好地彌補我們的短板、更好地幫助人。
針對人機協同,云從科技制定了“三步走”的踐行路徑:
第一步,抓住單點技術帶來的市場機遇布局未來,比如人臉識別;
第二步,通過視覺、語音等感知技術和NLP等認知技術閉環,將技術行業化、場景化,打造AI工程學;
第三步,隨著與更多行業與AI深入的結合,AI將廣泛存在,并以人機協同的方式嵌入到所有業務流程中,就像現在的互聯網一樣。
顯而易見,“三步走”意味著云從科技不再滿足于提供單點式解決方案,而是要打造人機協同操作系統,這將帶來怎樣的估值想象空間?
人機協同操作系統 市場一觸即發
云從科技打造的人機協同操作系統,專注切入人機界面,推出軟硬件和人機融合解決方案,類似于KaaS調用模式,為終端客戶增值增效。
據悉,云從科技正在幫助浦東機場、國家海關總署、工商銀行等機構與企業打造智慧應用、提高運轉效率和營收效益。未來將在智慧出行、智慧金融、智慧治理、智慧商業、通用市場等領域中,和更多合作伙伴一起嘗試和積累人機協同經驗。
以智慧海關解決方案為例,云從科技以人機協同操作系統為基礎,研發了海關立體監管決策指揮系統、監管場所AR輔助監管系統、集裝箱全流程監管、智慧查驗系統、智慧審證系統、智慧旅檢系統。
這些系統將海關監管的現實場景數字化、結構化、模型化,實現全場景、全鏈條、全要素的監控監管體系,全面提升了海關監管的智能識別、預警和處置能力,助力實現數字海關的技術升級。
在商業落地方面,云從科技的廣州海關便捷通關立體監管項目,其系統將海關作業嵌入港區作業鏈條實現順勢監管,進一步優化了船邊/卡口分流、推行快速驗放,對進出口物流、人流、保稅物流等實施更加有效的智能化監控監管,大力支持了南沙自貿試驗區、粵港澳大灣區口岸通關建設。
廣州海關智慧監裝系統則運用視頻和信息化手段,對供港澳活豬注冊飼養場進行檢疫監管,實現對日常監管數據、檢疫監裝動態數據的分析監控,有效解決目前供港澳活豬檢疫監裝存在的諸多困難和難題,建立了供港澳活豬檢疫監管智能化、信息化模式。
經過多元化業務布局,目前云從科技客戶遍布金融、治理、出行、商業四大行業,產品全面面向2G、2B兩大通用市場。預計到2022年可及市場空間超過4800億,在AI技術的大力驅動下,未來5-10年有望突破萬億。
升級轉型酷似IBM 戰略應時而動
眼下,AI產業正在經歷大浪淘沙。周曦表示:“80%的人工智能企業可能會被淘汰,但活下來的20%將讓世界變得更智慧、更美好。”
由核心技術起家,從推出軟硬件到以方案和咨詢為觸手,打造平臺生態。云從科技的轉型歷程酷似IBM,而后者的百年歷史足以證明,精準把握時代浪潮的企業,才能引領浪潮之巔。
平臺化商業模式,不僅能為終端客戶增值增效,也使得云從科技商業盈利不斷豐厚。
以支付場景為例,在多樣化細分場景下,平臺模式能夠統籌管理項目,實現單項目收益最高。在達到一定規模的細分場景項目積累后,平臺模式則能夠提煉出通用解決方案,進而拓寬盈利來源。
具體到人機協同的產品和技術層面,云從科技提出了三個階段的期望:
第一階段是高效的工具,可以快速提升行業、場景智能化水平,實現工作環境傻瓜式部署與操作,降低操作門檻;
第二階段是可靠的搭檔,可以理解行業信息并推薦解決方法,對人工修正信息記錄并學習,保證下次更好達到效果,實現自我學習;
第三階段是情感投射的載體,人機協同的長期目標是將人工智能變為情感投射并擁有自我學習能力的智慧共生體,成為個人在虛擬世界的數據,通過自然流暢的交互體驗、無縫的知識融合對個人進行“懂你”的關懷與指導。
云從科技正由第一階段向第二階段過渡,打通現實世界跟線上數據融合,爭取讓AI成為可靠的搭檔。
例如對于供應鏈金融的兩端,傳統企業可以通過AI將貨品轉化為線上數據,實時同步給銀行系統,貨物便可作為抵押品,減少庫存占用資金壓力;銀行方面通過實時監控貨品數據,也降低了風險。
隨著AI技術愈發普及,對于動輒百億估值的AI企業來說,單一的技術和產品難免過于蒼白,云從科技能夠創造性地提出人機協同戰略,并前瞻性地布局人機協同操作系統,為客戶提供整體解決方案,無疑擁有了迎接價值重估的底氣。
責任編輯:pj
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