新冠疫情爆发后,AI 成为了特殊的“逆行者”,日渐成熟的应用端在救治病人和防控工作中的作用愈发凸显出来。

智能送药机器人、智能消杀机器人、无人快递配送车的投入使用,一定程度上保障了前线工作者的安全和健康,运用了 AI 技术的非配合式热成像测温仪保证了公共场所的快速实时测温,AI+大数据成功回溯了武汉封城前夕 500 万人口去向,助力着疫情防控工作的顺利开展。正如美国著名作家约瑟夫·克鲁奇所说,技术让庞大的人口成为可能,而如今,庞大的人口则让技术变得不可或缺。

在应对突发卫生事件时 AI 展现出的突出表现助力其晋升为风口中的风口,成为众多在疫情中遭受到严重影响的中小企业突围的关键点之一,可以预见,疫情结束后 AI 将迎来更加高速的发展,一波创新浪潮正在涌来。

AI 在疫情中能够“修成正果”,离不开众多技术人的付出与努力,AI 未来的发展也将得益于他们的探索与研究。从硬件层、数据层、算法层,再到感知层与认知层,最终到达应用和服务层,一个成熟的 AI 应用在演进过程中所面临的困难和曲折程度可见一斑,而问题永远伴随着发展而生。

以 AI 中台为例,AI 模型训练的复杂性导致大多数中台开发慢、效率低,严重影响了业务的灵活性,行业想要进步,就少不了提出问题和解决问题。如何从海量的文档和数据中迅速挖掘知识?如何让开发部署和实施软件变得更加简单易行?如何实现机器学习全生命周期端到端的全流程简化?由此衍生出的一系列问题能否解决关乎到企业未来的发展,值得行业从业者思索。

与此同时,AI 助力下的 IoT 发展迅速,智能物联网时代似乎即将到来,但诸多问题也开始显露,很多物联网设备由于安全性不强而被黑客入侵遭到勒索和破坏,还有一些设备甚至能用来组建僵尸网络进而引起大范围的网络攻击,甚至会导致用户隐私外泄。安全问题是物联网项目的重中之重,一部分企业将物联网方案的复杂性和技术难度视为深入部署的最大障碍,另一部分企业则认为缺少专业人才和技能培训才是最大的挑战。

虽说成功没有捷径,但站在巨人的肩膀上变相来说就是成功的捷径。

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