伴随我国人工智能行业的产业化落地从特定场景向多元场景泛化升级,客户需求将从解决单一问题转变为更高阶的业务综合决策,在多行业领域、多业务环节“跑马圈地”将成为 AI 企业未来生存的重要策略,但这要求其具备两个维度的能力:1)技术储备丰富,能够形成感知、认知、决策的技术闭环,通过多点技术融合为客户解决更广泛、更核心的问题;2)产品研发效率高,通过降低项目开发成本为客户提供更具性价比的产品和解决方案,让更多客户愿意用、用得起。为此,单项技术的“理论”准确率将不再是 AI 企业比拼的核心,未来的市场资源将向 AI 技术生产力强、生产效率高的企业集中,拥有底层 AI 生产力平台,能够以低成本、高效率快速开发算法模型的企业将具备更强的竞争优势。
伴随我国人工智能行业的产业化落地从特定场景向多元场景泛化升级,客户需求将从解决单一问题转变为更高阶的业务综合决策,在多行业领域、多业务环节“跑马圈地”将成为 AI 企业未来生存的重要策略,但这要求其具备两个维度的能力:1)技术储备丰富,能够形成感知、认知、决策的技术闭环,通过多点技术融合为客户解决更广泛、更核心的问题;2)产品研发效率高,通过降低项目开发成本为客户提供更具性价比的产品和解决方案,让更多客户愿意用、用得起。为此,单项技术的“理论”准确率将不再是 AI 企业比拼的核心,未来的市场资源将向 AI 技术生产力强、生产效率高的企业集中,拥有底层 AI 生产力平台,能够以低成本、高效率快速开发算法模型的企业将具备更强的竞争优势。