编辑导语:近年来,AI随着行业的快速发展,各种技术和应用不断升级更新,但对企业来说,AI但是技术利用率很低,那么如何低门槛化人工智能呢?本文作者为您解答,有兴趣的一起来看看。

AI如何高效低门槛把应用普惠小型企业

最近,热搜AI数羊新闻吸引了大量网民的关注和讨论。甘肃牧民在新闻中使用它AI数羊的技术令人惊讶。

巧合的是,此前也有新闻报道,农民企业借助AI通过技术相牛AI算法估计活牛的质量和质量。AI应用可以如此接地气,讨论的声音大多集中在AI广泛普及应用。

AI经过近年来的快速发展,经过最初的技术探索和应用推广期,从智慧城市、自动驾驶、黑灯厂等高端应用到先进的祭坛,到牧区,深入行业底层,在一些意想不到的地方扎根。

在AI在近年来的市场教育中,千行百业对人工智能的应用和价值有了基本的了解,也建立了AI降本增效共识有助于生产。

但对于整个国内市场,可以使用调用AI毕竟能力雄厚、资金雄厚的企业和大

中国的企业中,遍布了无数如毛细血管的小微企业,这些小微企业因为成本、技术、人才等局限,AI对于这些行业的深角,技术并没有深入到这些行业的毛细血管中,AI在这些行业深处的细微单位中,如何高效、低门槛、大规模地应用普惠?

一、AI数羊和相牛

提高倍增效率

要回答这个问题,我们可以从畜牧业开始AI看看数羊和相牛的案例,看看这些困扰畜牧业的痛点,如何通过低门槛AI应用解决。

在传统畜牧业中,由于适度放牧的背景要求,许多牧区自由放养农民或小农场环境保护不合格、检疫验收不合格,整个畜牧业发展日益密集。

对于大型农民来说,牛羊数量的增加增加了企业养殖管理的难度。以农民最基本的库存任务为例,传统的日常库存羊的数量依赖于人力。对于蜂拥进入圈子的羊,在短时间内依靠人眼进行库存,容易出现遗漏、错误的现象,耗时费力。

而且部署简单AI在草原羊进出通道上方部署封装工具AI相机可以统计羊群的数量和存栏量。简单的低门槛AI部署不仅可以提高农民统计羊群的效率,还可以降低成本。

AI相牛也是个高个子AI遥远的边缘应用程序。传统的牛市交易集中在线下牛市。在开放日,牛市聚集了许多牛市供应商、买家和牛经纪人。牛市中最受欢迎的是牛经纪人。他们有丰富的牛经验,可以根据经验来判断牛的重量和质量,关键环节。

一些金牌牛经纪人甚至可以将牛的重量误差控制在5公斤以内,挑选出质量最好、死亡率较低的牛。

这种原始靠人眼积累的经验难以结构化,牛交易的市场定价不清晰透明,交易过程中信息严重不对称。

如何控制养殖和交易过程,降低养殖风险,提高收入,是农民的集中痛点。AI获得人眼能力,将传统相牛人的经验转化为算法模型,使机器一眼就能识别出牛的体重和体型,成为农民想要获得的能力。

通过零门槛 AI 培训开发平台,只需收集牛场数百头牛的数据,导入零门槛AI在开发平台中。

零门槛的AI开发平台提供一站式智能数据标记、模型培训、服务部署等全过程功能。即使没有算法基础,水产养殖企业的员工也可以轻松启动。

通过提高模型精度的训练,AI当牛经过过过道时,过道两侧的摄像头可以快速收集牛的各种尺度数据和点云数据,轻松获取牛的关键数据。

即使没有人工目测到机器标准化的测量,AI技术相关能力还可以解决行业中最落地的问题,如简单但耗人的场景问题,如数羊和相牛AI能有效解决这些细碎应用。

在整个行业中,这种分散、非标准、独特的需求,友好的平民化AI成为许多行业对细颗粒的共同需求。AI的应用趋势在这些庞大的需求中也有广阔的发展天地。

二、低门槛AI发展的奇点

低门槛的AI应用工具在中国主要是百度桨。在这些平台中,开发人员可以自由选择。对于一些简单的任务,他们只需要收集和喂养对场景的理解,并简单地拖动平台包装的工具。

开发者可以根据自己的需要AI模型开发、高效培训和多端多平台部署。

零门槛是一些AI开源平台工具的主要特点是零代码基础用户可以在计算机本地安装和高效建模。

在百度飞桨平台上,有很多个人开发者没有代码基础,通过单打独斗使用低门槛AI解决工作中的问题。

在开源的AI在平台上,我们发现了一个有趣的案例。武汉铁路局一名没有代码基础的年轻工人在工作内容中有一项重复、无聊、容易出错的任务:在货运列车维修中,对车辆进行喷涂和检查。

火车身上的这串号码,相当于身份证,一旦出错就会影响列车的调度、运行,甚至会导致行车事故发生。而每年需要人工维修并重新喷涂车号的铁路货车数量巨大,虽然任务简单,但是仅靠人力,庞大的工作量下每年都会发生车号喷错的情况。

年轻的铁路工人了解到AI在车牌识别中的应用开始尝试使用AI工具开发套件,最后只靠自己开源AI在平台上建设铁路车身检测项目,实现铁路货车号的高精度自动识别。

在这种传统中AI在难以深入覆盖的领域,这些微妙的需求不会被巨大的企业机器看到。虽然一线基层员工会注意到这些问题,但由于技术能力有限,没有办法。

而AI开源平台的低门槛也可以通过对业务的理解来解决。在这些情况下,我们也会发现低门槛AI应用奇点起势的原因。

在数字化浪潮中,企业的基本业务场景中有很多简单的问题需要使用AI能力解决,这些问题分散在行业的角落,非标准、分散但与专业领域有关,需要定制AI能力解决。

拥有工业AI技术能力和人才的企业很少,包装门槛低AI定制平台解决方案是这类小微企业的最佳选择。

就技术发展而言,AI能力的开源和工具的模块和包装可以解决零基础和低门槛的问题。

从数羊、相牛到各种低门槛AI在科学计算、农业、工业、畜牧业、交通等领域,应用、行业尝试越来越多。

在大学里,一些没有代码基础的学生和老师也试图使用开源AI平台解决科研计算问题发表论文。AI平台也为对AI有兴趣的人教授相关内容,线下讨论会和线上直播教学内容丰富,供对AI有兴趣的开发者学习。

一直以来,AI是大公司、高级别AI参与应用的技术人才专利门槛很高,这也极大地影响了AI的产能。

而随着AI在千行百业的普及和大规模应用中,龙头企业和AI开发人员开始普惠AI一些能力AI开源工具和框架,包装成模块,集中在开放式工具AI让越来越多的行业和人员参与平台AI开发应用。

在AI在技术应用门槛下降的背景下,这些开源AI平台上,AI活跃开发者的规模在增长,平台在增长AI实际场景中应用工具的案例数量不断丰富,应用人工智能的企业数量也呈现出多行业的繁荣。

三、向外辐射的边界

对于大多数简单的边缘,边缘AI可以使用场景需求AI解决开源平台。但也需要一些限制,毕竟这些平台不是万金油,可以解决任何低频率的问题AI场景需求。对于众多的中小企业来说,零散的AI需求与自身IT在能力的限制下,如何适当地将外部服务能力与业务场景相结合,赋予企业数字过程的价值,是其下一个关键思维方向。然而,在引入和使用方面门槛AI的应用过程中也会存在一定的边界。

  1. 普及市场教育。虽然AI普惠教育已经传遍全国,但对于传统产业来说,因为对于AI对相关技术信息或相关技术信息的关注有限AI能力的边界有错误的认知。AI教育仍存在平台和工具差距,需要进一步的市场普及和教育。
  2. 改革阻力。对于一些企业来说,引入新的平台工具可能会改变一些企业现有的工作流程,甚至影响一些利用信息差获取利益的群体。虽然工具平台可以降低成本和效率,但它对寻求稳定的小微群体有很大的阻力。
  3. 需求难匹配。对较复杂AI需求,低门槛AI平台可能无法解决复杂的需求。一方面,它用于使用AI平台开发人员对技术能力有要求。另一方面,门槛低AI平台无法解决更复杂的需求。AI只适用于简单的场景需求,高难度需求需要更复杂的算法模型架构来解决。

对于一些数据不足、界面效果要求高、算法复杂、系统架构高性能复杂、底层开发要求高等,不适合低门槛使用AI解决平台。

对于一些简单的场景,在AI在技术普惠的发展下,AI门槛会越来越低。我们在开源AI许多案例也出现在框架平台上。

许多开发者都利用这些开发者AI该平台解决了边缘场景问题,改变了重复、危险和繁重的一线工作。即使没有代码基础,它也依赖于自动驱动应用程序AI工具解决了最接近生活的问题。

对小微企业来说,有了这些平台,AI升级转型不再是奢望。由人工智能引领的第四波工业革命已经滚滚而来,大企业有能力随时进入。

但中小微企业资金薄弱,AI人才匮乏,很难跨越智能化的高门槛。AI工业价值让无数人渴望加入AI领域不会被时代抛弃。

低门槛AI应用给了很多小微企业和开发者破浪的工具,让蚂蚁雄兵般的中小微企业和大量的个人开发者登上AI参与智能未来建设、普惠未来智能生活的战舰。

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