AIhub:聚焦百亿级实体产业 为中小企业赋能 加速AI产品落地

AIhub:聚焦百亿级实体产业  为中小企业赋能 加速AI产品落地

撰文 /周 博

编辑 /周 博

设计 /安 格

有技术大拿说到当前火热的人工智能(AI)时,举了这样一个例子:现在很多人讨论的各种+、各种智能、各种云以及万物互联的物联网,但有多少人真正了解赋能的方式?

 

在大众熟知的AI认知里,从谷歌的阿法狗(AlphaGo),到我们的移动设备中的各类语音AI助手、智能音箱,更像一些玩具。我们很少从生活的实际应用场景中找到重量级的AI落地产品。

 

 

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AI前景广阔落地难

据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国人工智能行业市场前景及投资机会研究报告》数据显示,2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元,增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟,科技、制造业等业界巨头布局的深入,应用场景不断扩展,预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关,达到238.2亿元,增长率达到56.6%。

 

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中国人工智能市场规模及预测

 

但在中国百亿级的AI市场面前,很多热门技术和场景应用是把握在业界巨头手中,对于绝大多数中小型企业面临的AI赋能需求,市场有着极高的准入门槛。一方面,应用场景AI解决方案所需要的研发、人工、试错成本是许多中小型企业无法承受的。另一方面,AI的能力也是有技术边界的,高投入未必有高产出,能落地的只能是系统化的产品而非碎片化的技术“零部件”。

 

据亿欧公司发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》,2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元,然而2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元,90%以上的AI企业面临亏损。

 

应用落地难已经成为AI行业之痛:《2017中国AI投资市场研究报告》数据显示,截至2017年上半年,有超过50家AI企业因资金链断裂宣布倒闭。

 

业内人士表示,AI之所以落地难,一方面是外界过高的期望及人工智能公司本身高估了AI的能力,人工智能技术本身和历史上的许多技术一样在任何阶段都有其技术边界;另一方面是落地场景的问题,选择很重要,如何选,如何用,用在哪?在AI技术层面上,已经有很多先进技术,但技术本身并非万能,技术和场景从来都有一个适配过程,难免陷于“英雄无用武之地”,甚至“英雄气短”的窘境。

 

对于AI整体行业来说,只停留在技术、算法研发层面的AI是无法维持企业生存的,投资者对于这些无法变现的产品也并不买账。

 

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AIhub人工智能助推器

从事AI产品落地的马昊告诉虎投财经:“我们的产品对人工智能产品落地难这一困境的破解之策是:做得了、做得好、做得快、做得省。愿景也很简单:让人工智能更简单!

 

 

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百亿级市场的挑战和机遇

 

武汉唯信兄弟的AIhub人工智能助推器创建于2017年初,在此之前团队以“项目产品”的形式服务中小企业的智能化需求,随着AIhub平台的逐步成熟,团队以“平台产品”为众多中小企业赋能,以AIhub的平台优势为支撑,快速完成算法的定制,让人工智能产品和服务快速落地。

 

公司的技术合伙人马昊告诉虎投财经:“目前在整个中国AI应用水平level很低的情况下,真正有应用需求的中小企业能够付出的运营资金却又达不到准入门槛,这就限制了整个应用水平level的提高。

 

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AIhub让人工智能更简单

 

对于这种头部企业下不来,中小型企业上不去的市场局面,AIhub人工智能助推器正好可以从容应对。“因为自己做项目的时候也踩过很多坑”,实践出真知,AI hub的抉择来自市场和解决方案的实践。“我们要做的是希望给各个没有AI能力的公司赋能,降低AI的门槛。

 

马昊称,人工智能主要包括四个维度:大数据、计算能力、算法和应用场景。在AIhub的创始团队里,多数成员都是技术出身,这些技术骨干也都有着15年以上的人工智能、大数据、云计算、物联网等相关技术的长期从业背景。AIhub通过自身软硬一体的通用支撑平台+急速个性定制形成完成的解决方案,为中小企业提供一站式的落地解决方案。

  

 

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2C2B模式 产教两手抓

 

作为智能算法的产品化加速平台,AIhub对专业算法开发者开放,算法开发者只需要完成算法,加上AIhub支撑平台就可以快速推出一款人工智能产品,为企业提供智能化的解决方案和服务。

 

同时,如果算法被采纳实现产品化,算法开发者可以获得高额提成。AIhub平台本身保证研发效率和产品质量,引入算法开发者,可以解决产能问题。“AIhub可以做100个算法,200个算法,但是很难做1000个,10000个算法,我们激励数以万计的算法开发者参与,开发出成千上万的人工智能产品,满足生产生活中的智能化需求。

 

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AIhub人工智能支撑平台

 

和其他平台及产品不同是的,AIhub平台所开放的只是是各垂直细分领域的算法,诸如:人脸识别、车牌匹配、内容审查、语音、缺陷检测等。人工智能支撑平台对应的软硬一体的解决方案(约占人工智能产品90%)完全由公司自主研发并掌控。支撑平台和智能算法占比为9:1,即有自己的核心竞争优势,也方便为各种应用场景提供解决方案。

 

AIhub目前主要聚焦于工业产线智能化领域,已经落地和正在实施的项目包括5G模组智能质检、纸杯智能质检、医疗口罩智能质检、包装零食智能检测等项目,在医疗及内容审查等细分领域也有落地。其中人脸识别解决方案落地多家医院,在场景落地应用中,在效果和成本方面,已经超越国内某知名人工智能公司。

 

马昊向虎投财经介绍一个案例:市场目前人脸识别系统随处可见,大部分依靠云端进行数据处理,很多时候因网络延迟或故障导致识别失败。而AIhub的解决方案则通过私有部署,能够做到无网络状态下的人脸智能识别。“类似一个工业级云平台,可以私有部署、公有云部署,也可以单机部署也可以集群部署。

 

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AIhub人工智能助推器技术架构

 

算法开放层面,AIhub调研发现:目前许多高校开设有AI课程,但是缺乏实操平台及实操案例,一人一机成本高而且计算资源利用率低,针对这样的现状,AIhub找到相关的合作伙伴,目前已经着手开放支撑平台的部分能力,用于高校AI教育实训平台,将产业需求与AI实操无缝对接,实现产、学、研、创完好协同,同时为AIhub平台提供资源及人才储备。“AIhub平台能实现计算资源高效共享,实操环境方便、先进。

 

 

AIhub去年营收200万,已实现收支平衡。预计19年完成1500万的营收。融资层面,公司已启动新一轮的融资。

 

马昊称,目前整个团队的发展处于关键时期。新一轮资金的进入,将用于市场拓展和平台的研发及优化。

 

 

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