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我想请林总来谈一谈，是算法的能力还是垂直应用的能力，还是高质量的标的数据的能力，在这些能力里边，作为投资人来讲，你们最看重的是什么东西，还是怎样确定在AI行业里面，你们人为什么样的企业是优质的企业，是值得你去布局的企业？ 林佳亮：我是来自中科创星的林佳亮，我们关注的是硬科技的项目，我们希望有足够的技术壁垒来推动科技创新的项目。 在人工智能里头我们更关注哪些要素，其实我们看到很多的人工智能的三要素、四要素，基础的就是算法、数据、算力，还有场景。 我们会看到算力的层面主要是各类芯片公司，大量的算法的公司还是应用算力来去体现他们的算法和应用落地的。 中科创星在算力层面也有投资布局，我们投资了智能芯片、FPGA加速卡。在这一块的话我觉得核心就是技术，谁能够把计算速度做得更快，功耗更低，这个考验就是技术能力。 除了算力以外，其他的几个方面我觉得是需要结合的。我们会比较倾向于算法，或者说软件是要跟硬件结合。我们看到整个人工智能这一波的发起，首先是算法成熟。这个领域在学科上讲就是模式识别，这一波大家应用深度学习的方法，在很多模式识别领域的准确性有了大幅的提高。 比如在机器视觉领域，目前人脸识别的准确率达到了98%以上，比人的识别率还要高。算法不断在成熟，但是这个算法要让它落地的话，还要做大量的工程化的工作。 比如，即便机器视觉的准确率已经很高了，但是在具体应用上还要经过训练才能达到商业价值的，这种训练就是要跟场景结合，同时需要一些辅助的硬件，比如说识别智能传感器。我们看到即便是人脸识别，对汉族人的人脸的识别率高，并不一定对维族人的人脸识别率也高，这还需要经过专门的训练的。 我们会发现，这并不是单纯算法这个单一因素，而是需要需要做到真正结合场景的解决方案，这样才能形成一定的竞争力。 如果单一维度的话，是很难形成比较高的竞争壁垒的。 目前来看我们处在弱人工智能阶段，强人工智能现在在学界还处在研究阶段。 所以目前来首，我们非常强调在细分领域里，跟场景结合的具体应用。 举一个我们投资的项目来说明，远程虹膜识别的项目，他们就是具备了两方面的能力。 一方面是软硬件结合，传统的虹膜识别只能做到近距离，只有解决了低成本的远距离红外摄像头和红外LED，才能把远距离的虹膜拍清楚。同时，在算法上也要做进一步的优化，首先要能够识别人脸，然后定位虹膜位置，同时对图像要进行多种处理，才能抓取有效的虹膜信息。 另一方面，它还是需要与不同的场景结合，比如说室外光照环境比较强烈，包括人的高低，怎样能够让机器更好地适应，这都需要做大量的工程化的工作，以实现对整体解决方案的进一步优化。 所以说，人工智能从一个高大上的算法概念，要落到具体应用的时候，还是需要有大量的工作要做。而这些大量的工作量反而形成了企业的竞争壁垒，因为谁做这些事情都得经历这么一个过程，谁也不可能投机取巧。 在这块，我觉得会有大量的人工智能的公司在很多细分领域作出真正有商业价值的项目。 黄河：谢谢林总，非常精彩，把各个咱们在人工智能里面的点都谈到了。再次感谢各位嘉宾给大家带来的精彩的分享，谢谢。 (责任编辑：admin) |
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