![]() 人工智能,非巨头公司该怎么玩? 对于人工智能这种风口话题,我们请过技术大牛微软小冰的首席架构师周力,从技术的角度来看行业的发展。然而对于非大公司的选手,更为实际地是找到可行的进入路径。这次我请到一位走在前面半步的创业者来分享他的经验—— 图普科技的创始人&CEO李明强,他曾是腾讯张小龙团队的核心成员、QQ邮箱技术负责人,微信创始团队成员之一。 他所创立的图普科技依托于图像识别技术,提供图片和视频环境的人工智能的鉴黄、识别服务,服务了包括迅雷、映客、秒拍、今日头条、酷狗、唱吧、花椒直播、58同城在内的不少主流短视频和直播平台。先后获得北极光创投数百万美元Pre-A轮融资和晨兴资本领投、北极光跟投的千万美元A轮融资。 人工智能有三宝:技术、数据和场景 大量的人工智能科学家都落入了大公司的“黑洞”,对于非巨头公司,找准一个合适的商业场景是能否参与战场的先决条件。关于机器学习如何切入到一个新的行业?李明强认为: 按照马斯洛需求理论,我们去切入一个行业,你必须从最基础的那一层服务起来,不能直接服务高层需求。做内容审核是抓准了客户的基础需求,它为了生存就得审核。但是发展到一定阶段,同质化产品比较严重,就要提高用户体验,走在前面。 以图普自身的经历来说,从鉴黄切入,现在图普开拓了十来种图像识别能力接口,包括黄暴识别、人脸识别、文字识别、自然场景识别、图像风格化等,日均图像处理数亿次,累计处理超过千亿图像。对于图普来说,直播、视频平台们既是客户,更给图普的机器学习提供了海量数据,从而形成了正循环的生态。 而这次圆桌,我们希望从一个操作者的角度,去和大家讨论围绕人工智能的三个问题: 1.技术算法是什么:你可以不会技术,但你要能理解它的实现逻辑,从而去判断它能为你做什么? 2.数据从何而来:目前有多少数据?通过什么样的方式去整合?业务过程中如何形成正循环的生态? 3.合适的应用场景:什么是适合机器解决的问题?更本质是理解你要解决的问题,再教给机器去学习。 好的,问题抛在这里了,就等圆桌主人和你来碰撞了。 ![]() 聊什么? 主题:人工智能技术如何产品化落地?
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