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雷锋网 2019「AI 最佳掘金案例年度榜单」正式揭晓

  • 来源:互联网
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  • 2019-12-18
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如果说过去四年是人工智能商业化进程的上半场,那么即将结束的2019年,已正式把这个行业领入至下半场。

四年前,当产学两界怀揣着用AI创造出互联网级To C新市场的梦想时,四年后的今天,人工智能的主战场,早已转移至离科技感颇为遥远的传统行业。

三年前,当业内开始意识到To B/G才是AI的最佳落脚点,从而试图打造行业通用型产品时,三年后的当下,走高度定制化模式,于多数公司而言,似乎更容易活下去。

两年前,深度学习研究的瓶颈比预期更早到来,技术触顶,有时候不全是弊病,它所带来的良性结果,是人工智能工程化和商业化的边界逐渐清晰。有了边界,人们便不再天马行空。

能在有限的边界内创造出什么?是每一位AI经营者在自省时发问最多的问题。

《海上钢琴师》中有这样一句话:琴上88个键一个不多一个也不少,琴键是有限的,但你是无限的。在这些琴键上所能创造出来的音乐,才是无限的。

人工智能同样如此,AI的技术分支是有限的,场景同样有限,但定义问题的方式和解决问题的方法,则是无限的。

在经营者眼里,AI既是当前最为前沿的技术之一,但同时也非常落后。

落后的根本,在于技术需求方与技术输出方之间的信息不对称性。

其中,一方面是多数需求方本身所处的行业信息流通性较弱,AI认知滞后;另一方面,输出方的业务服务能力仍旧落后于算法精度水平。

从某种程度而言,信息的不对称问题,已成为人工智能商业化进程的最大阻力。

2017年11月,雷锋网联合数十家风险投资公司、传统上市企业、机关单位领导以及海内外高校,启动了业内首个人工智能商业案例评选活动:「AI最佳掘金案例年度榜单」。

我们从商业维度出发,致力于寻找各个行业用户/客户问题解决能力强的最佳产品和解决方案。

在三届的评选期间,雷锋网走访了数千家AI需求方与输出方,随后输出深度报道、论坛、社区、BD服务、报告等产品,致力于解决行业信息不对称问题。

而一年一届的「AI 最佳掘金案例年度榜」,则是每年走访的最终沉淀。

三年来,1028家参选企业在经过多轮的筛选与评审,最终100多家极具商业价值的公司成功从中脱颖,入选三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」。

他们既有生来便被聚光灯包围的明星科技巨头与独角兽,也有经历过多轮技术变革、无数次站在生死边缘却最终爬出泥泞的传统公司,同时不乏有在大众视野里默默无闻,但在商战世界里让对手只能望其项背的企业。正是这些极具颠覆性的新元素和颇有时代特色的旧元素的融合,拼成了完整的人工智能商业版图。

在人工智能进入下半场之际,今日我们再次站在AI浪潮之巅,正式公布第三届「AI 最佳掘金案例年度榜单」,嘉奖在这个有限的时代里,有着无限可能的商业体:

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