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          IBM解讀認知計算:IoT和AI并非全部 行業(yè)已經(jīng)開始盈利

          作者: 時間:2017-03-15 來源:智東西 收藏

            3、消費(零售和消費者零售包裝貨物/CPG)

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201703/345240.htm

            這一行業(yè)主要的AI應用在于銷售、市場、營銷和供應鏈物流。典型用例包括自動化客戶服務代理、產(chǎn)品專家顧問和購物建議、全渠道銷售。

            4、電信/機電

            這一行業(yè)主要的AI應用在于銷售、市場營銷和IT。典型用例包括虛擬代理、數(shù)字廣告、自動化的威脅情報處理。

            5、政府/教育

            這一行業(yè)主要的AI應用在于戰(zhàn)略項目和威脅情報。典型用例包括威脅情報和預防、國防、恐怖主義調(diào)查、項目顧問和推薦系統(tǒng)、公共安全和應急響應、自適應學習等。

            比如,貝勒醫(yī)學院的認知技術用于加速醫(yī)學研究自動分析超過300000篇文章,進行關鍵詞索引和模糊索引;導盲之眼(Guiding Eye)對導盲犬的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)基因、健康、氣質(zhì)和環(huán)境因素適宜的導盲犬。

            專利方面,2014年是認知計算產(chǎn)業(yè)專利的高峰期,2016年專利數(shù)有所下降。從目前的產(chǎn)業(yè)環(huán)境來看,已經(jīng)有2000多家創(chuàng)企,2016年整體風投融資近45億美元,主要投資領域包括核心AI技術、聊天程序/機器人、前沿數(shù)據(jù)分析技術、結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理等。

            

          IBM解讀認知計算:IoT和AI并非全部 行業(yè)已經(jīng)開始盈利

           

            實現(xiàn)認知計算的五大關鍵技術

            就像IDC所說的,認知計算的進步是機器人、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬/增強現(xiàn)實、機器智能、大數(shù)據(jù)的進步的總和,它日益增強的系統(tǒng)模擬能力將助力人類的智慧增長。認知計算的關鍵技術主要包括以下五項:

            1、神經(jīng)網(wǎng)絡技術

            神經(jīng)網(wǎng)路也就是提供快速語音和圖象識別、機器翻譯的技術,目前已經(jīng)有一些系統(tǒng)能夠表現(xiàn)出媲美人類的技能水平。

            2、機器學習和物聯(lián)網(wǎng)

            隨著物聯(lián)網(wǎng)的布局,將有更多的數(shù)據(jù)生成,機器學習算法將能對這些數(shù)據(jù)進行規(guī)劃、預測,并應用于關鍵業(yè)務決策。

            3、自然語言處理

            自然語言處理(NLP)有著很直接的應用,包括聊天程序,可用于客戶服務和調(diào)查,這種人機交互將提高企業(yè)的整體效率,降低成本。

            4、模式識別

            模式識別即基于歷史數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗來處理豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從而更高效的進行數(shù)據(jù)處理,應用于決策過程。

            5、知識庫

            未來的認知計算會應用于更加專業(yè)化的領域,這就需要構(gòu)建更為知識化的數(shù)據(jù)庫,使得認知計算系統(tǒng)可以被專業(yè)人士所應用。

            

          IBM解讀認知計算:IoT和AI并非全部 行業(yè)已經(jīng)開始盈利

           

            技術推廣的五大挑戰(zhàn)

            1、成本考量

            在某些企業(yè)的情況下,認知計算和人工智能是可以幫助提高企業(yè)效率的,但問題是,具體的業(yè)務價值和投資回報率又是目前并不明確的事情。目前的案例和案例可參考的價值都比較有限,導致很多企業(yè)抱著觀望態(tài)度。

            2、數(shù)據(jù)管理和安全/隱私問題

            認知計算嚴重依賴數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)來源,因此,保證可靠和充足的數(shù)據(jù)來源,與此同時維護數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)源的隱私,是重要的舉措,目前暫時缺乏完美的實用方案。

            3、技能有限

            作為新的技術,認知計算暫時沒有開發(fā)出完整的應用系統(tǒng),這對于市場突破不利。

            4、缺乏行業(yè)定義和標準

            跟其他新興產(chǎn)業(yè)一樣,認知技術還沒有明確的定義,也缺乏通用的行業(yè)標準制定,這會影響到它的應用流程。

            5、技術局限性

            不得不承認,認知計算還有不夠完善的地方,公司必須考慮各個平臺提供的技術的長短板,以及發(fā)展前景對于公司目標的影響。

          IBM解讀認知計算:IoT和AI并非全部 行業(yè)已經(jīng)開始盈利

            智東西認為,國內(nèi)的大數(shù)據(jù)積累,歸功于移動端設備和各類服務型軟件的發(fā)展,為機器學習提供了良好的基礎;于此同時,神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建也在研究機構(gòu)合作科技巨頭的模式下發(fā)展。加之政策推動,龐大的消費市場和制造業(yè)發(fā)展需求,國內(nèi)的認知計算處在一個非常積極的發(fā)展狀態(tài)。


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          關鍵詞: IBM IoT

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