AI 技术正在以怎样的形态展现; AI 是如何与场景应用结合的;AI 正怎样影响着产业与用户?每篇3分钟,钛媒体带你读懂人工智能。
这两年,丁晓伟感受到了影像设备巨头们的一个明显变化,“对外的AI合作上,2017年比较保守,到了2018年,每家大公司都主动去找AI公司进行合作。”
在AI 集成商的角色中,科天云依赖的并不是技术研发层面的突破,而是将市面上成熟的技术与产品进行组装,最终形成一套可交付的解决方案。
通过 PhotoStudio 挖得第一桶金后,从硅谷搬到杭州的虹软想在竞争激烈的AI 视觉领域分一杯羹。
意识到基础算法层无法与巨头抗衡后,灵羚科技选择了反向推导式的解决方案,即先从客户端获取需求,再寻找解决问题的方法。
着重在数据层的 BI 对更偏底层技术的 AI 有着相辅相成的意义:BI 工具可以将企业数据转化为利用率更高的“燃料”,让 AI 的算法更能发挥作用
“医疗行业任何商业模式都是建立在产品能在临床上发挥价值,只要做到这一点,商业化不是太大问题。”
通过 NLP/NLG 技术对公开信息的分析处理,百炼智能以帮助销售拜访客户的场景入手,本质上做得是一件“重构信息”的事。
在竞争激烈的AI 视觉识别市场,扩博智能提供的两点思路是:行业方案要“软硬”结合;注重商业化回血能力。
猎熊座把 AI 落地的方向放在了颗粒度更细分的场景,这种“农村包围城市”的做法一定程度上避开了与巨头的竞争,也有助于在创业初期形成示范案例。
“B端业务需要达到的先决条件比较多,人工智能背后是一个算法,人工智能算法直接向C端收费目前还没有合理的模式。创业公司更看重的是将来的C端业务的潜力,这同样对医疗AI企业来...