金山云合伙人郭岚:不止于技术,要做有温度的AI

近日,由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办的2018全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)火爆开启,作为国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级盛会,大会汇聚全球140余位在人工智能领域享有盛誉的嘉宾,吸引了超过2500位AI业界人士参会。

在IoT专题会场上,小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋、小米投资总监刘成岗、西北工业大学计算机学院教授谢磊、金山云合伙人郭岚分别发表了主题演讲,从学术、产业、资本等多个维度来讲述人工智能现状和未来,并就AI技术、产业发展趋势等话题进行深度探讨。金山云合伙人郭岚在发言中指出:AI技术固然重要,但技术与市场共振才能发挥更大价值,要始于技术但不止于技术,在数字世界里做有温度的AI。

前瞻经济学人 

金山云合伙人郭岚在IoT专题会场“小米之夜”发表演讲

五大层面构建完善的人工智能产业布局

“金山云一直在持续加大AI相关的技术研发投入,并积极推动AI应用落地。目前,我们已经构建了覆盖基础层、数据层、平台层、应用层和行业层的完整AI能力,”郭岚讲到,实现了在智慧金融、智慧城市、智慧医疗、智能制造等领域的全面商用落地。

前瞻经济学人 

金山云人工智能全景图

在基础层,金山云提供了包括计算、网络、存储等AI基础资源能力,赋能广大AI开发者能够更好地专注于业务本身。近期正式推出的基于NVIDIA Tesla V100的GPU云服务器,支持最高15*8 TFLOPS的单精浮点计算能力和125*8TFLOPS的混合精度(FP16/FP32)矩阵计算能力,使深度学习训练与推理过程性能提升300%,而成本保持不变。

在数据层,包括数据分析智能平台KMR、大数据云服务KDBP和金蟾智能营销平台等;在平台层,包括深度学习平台KDL、机器学习平台KML,通过在云上开放学习平台,能够集模型训练、预测、部署等功能于一体,并提供公共数据集和业界模型,让开发者可以快速接入AI能力;在应用层,涉及计算机视觉与图像、智能语音识别和自然语言处理领域,提供包括文字识别、图像识别、内容智能审核、智能画质增强等产品和服务;在行业层,如金融、医疗、智慧城市、工业制造等领域,已经构建了完整的产品和解决方案。

AI商用才能构建企业核心竞争力

“从实际情况来看,AI商用是大大落后于技术发展步伐的,我们认为这对于产业本身来说并不是一个特别健康的现象,”郭岚讲到,“过去两年,AI技术发展很快,但大部分AI从业者都热衷于标榜自己的技术和算法能力,而对于能够实际落地应用场景没有考虑清楚。以AI内容审核为例,在面对用户时,如果一家企业的的识别准确率是99.2%,另一家的识别准确率是99.1%,但效率是第一家的3倍,对于用户来说,显然后者是更优的选择。过去我们很多从业者陷入0.1%的较量里,耗费了大量精力,但从应用的角度,其实这0.1%差别没那么大。”

前瞻经济学人 

金山云合伙人郭岚表示要在数字世界里做有温度的AI

注重AI商用落地,这也是金山云有别于其他行业参与者的地方。当前,业界一些企业对AI更偏向于实验室方向,有一些非常超前的研究,但是很难落地。正是看到市场对AI有迫切的需求,金山云更关注AI的商用,只有不断在实际应用中去打磨,才能创造出真正有价值的AI产品。以金山云金睛为例,可以提供内容自动审核、图像鉴别等,已经全面融入到金山云各大业务场景中,成为了企业的核心竞争力之一。

在IDC发布的《机器学习、深度学习开源项目应用机会分析》报告中,IDC对中国市场最具代表性的五家云服务商进行了深入调研,分别为金山云、阿里云、腾讯云、百度云和华为云。报告显示,金山云深度学习平台KDL是国内云计算企业中首个实现商用的人工智能云PaaS平台,在产品类别、算法、本地部署及定制化方面提供了最为全面和丰富的支持。

“我们会把自身在AI方面的能力开放出来,提供了一整套完善的AI基础产品,如基于Tesla V100的高端GPU云服务器、深度学习平台KDL、金山云金睛等,在此之上,开发者可以快速构建自身的产品和服务。金山云愿意做一片黑土地,让大家可以在此快速生根发芽长成参天大树,”在面对广大AI开发者对平台能力的需求时,郭岚如是讲到。

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