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企业级人工智能应用环境缺乏哪些因素?

发布日期:2022-06-13 阅读次数:607

在过去三年中,近一半的年营业额超过10亿美元的中国企业在人工智能领域的总投资超过3.5亿元。近80%的高管认为,企业必须通过人工智能技术实现增长目标。在他们当中,一些领导人获得了可观的回报。然而,仍有一半以上的企业仍处于试点阶段,很难将人工智能推广到整个企业。这说明了企业在人工智能应用过程中面临的一个普遍问题,即如何加快人工智能技术在企业中的应用,规模化人工智能应用,最终实现企业的人工智能愿景。

企业级人工智能应用环境缺乏哪些因素

那么,为什么人工智能应用程序在企业中很难实现呢?一方面,原因是企业级人工智能和消费级人工智能之间存在明显差异:消费级人工智能应用主要用于满足个人/消费者的具体需求,而企业级人工智能应用主要用于解决企业甚至行业的问题,更倾向于将人工智能技术分析作为一项业务,服务于整个企业和企业的上下游产业链。这使得企业对人工智能的要求更高,企业级人工智能应用程序的部署和实施也更加困难。另一方面,企业在实现人工智能应用规模的过程中,也面临着人工智能人才和技能、人工智能应用现代化、数据治理等诸多挑战。

企业级人工智能人才和技能的缺乏:人工智能技术本身具有一定的复杂性,因为它是一门综合性学科,涉及脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学、数学和信息理论、控制论和系统论,作为一门新兴学科,市场上人工智能人才数量不多,甚至面临巨大差距,也使企业面临人工智能人才和人工智能技能的差距。此外,当企业应用人工智能时,他们也应该了解业务、大数据和物联网,这也是企业所缺乏的。

企业级人工智能难以实现人工智能应用现代化:所谓的现代应用,可以理解为支持云微服务架构的灵活性,由虚拟机、容器和服务器功能组成,可以从根本上应对速度、成本、可靠性和安全、远程部署挑战,为企业提供实用价值。随着企业开始云旅行,将业务系统转移到云中,人工智能应用程序也需要现代化,但往往很难仅仅依靠企业本身。

企业级人工智能应用环境缺乏哪些因素

企业级人工智能缺乏数据管理能力:鉴于人工智能项目对高质量数据的高度依赖,数据质量和数据管理问题至关重要。人工智能和机器学习工具依赖于数据来训练基本算法。获得清洁、可信和有意义的数据对人工智能计划的成功至关重要,但企业往往缺乏数据管理能力。此外,企业中常见的数据岛、云岛等岛屿效应也阻碍了人工智能应用在企业中的部署和实施。

总之,企业级人工智能人工智能技术正在推动传统产业发展模式的变化,带来供应链、生产、分销和消费过程的重构,成为企业构建未来核心竞争力的关键。在此背景下,引力互联专注于构建钛精神人工智能算法市场,帮助企业解决高成本、长周期、部署缓慢等问题,促进企业实现人工智能应用规模,加快企业数字化转型,增强企业竞争力。

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标签:人工智能,企业级人工智能,消费级人工智能,人工智能现代化

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