王轩泽在机器之心AI科技年会分享：从虹软科技到敏视科技的AI创业之路,吴忠餐饮行业营销推广公司

发布日期： 2025-01-12 阅读量： 作者： 网络

以下为王选泽在机器之心人工智能技术年会上的演讲内容，经编辑整理，不改变原意：

大家下午好！非常感谢机器之心的邀请。很高兴入选《机器之心》2021年度“最具潜力创业公司TOP 10”榜单。首先，我先简单介绍一下自己。我通过计算机物理竞赛考入上海交通大学，攻读学士和硕士学位，专业是人工智能。毕业后去了虹软科技，科创板第一只AI股。主要专注于图像领域的人工智能算法，帮助国内外领先厂商实现相机内置的图像算法。离职后，他创办了敏视科技，主要从事工业检测项目，取得了一些小成绩。后来我参与了一个AI+小分子药物的创业项目，具体的算法框架是我开发的。现致力于AI+基础材料的研发。我是一名企业家，也是一名比较资深的算法工程师。因此，我多年来在一线从事这些AI实施项目的过程中，也看到了AI实施的一些问题。今天的分享也希望与大家分享我遇到或看到的问题，以及为什么我们最终选择AI+金属材料领域进行深入研究。

AI实施过程中可能遇到的问题

不知道您在实施AI的过程中是否遇到过以下问题。

首先，准确性陷阱。因为算法发展非常快，在某些领域，算法公司的投入和算法效果的提升之间的关系实际上并不是线性函数，而是有些类似于函数。算法发展到一定程度后，提高其性能需要投入大量的时间、人力、精力。这些算法突破上限的难度越来越大。同时，随着算法开源程度的不断提高，算法的门槛在降低，使得一些独立的算法工作者可以利用开源网络来做一些项目。一些小型算法公司针对专门的需求点做了一些参数调整、模型优化等工作后，可以进一步提高算法的效果。但如果想要提升效果或者追求最终的效果，就需要投入大量的成本，而且投资成本呈几何级数增加。而且投入了非常大的成本之后，效果也仅仅从95%提升到了97%。很多最终用户并不能明显感受到算法的改进。因此，对于一家好的算法公司来说，其算法产品不会比同行更好，也不会比行业平均水平更好。卖得更贵。导致这些顶级算法公司在计算毛利时还算不错，但一旦计算净利润数据就非常糟糕，多年无法盈利。

其次，算法带来的技术壁垒不断缩小。因为它的下限越来越大，所以突破上限虽然范围越来越窄，但难度却越来越大。在一些领域，传统的壁垒仍然是这个领域的一些壁垒，比如供应链、渠道、品牌、成本等，这些壁垒仍然是这个领域的核心壁垒。与此同时，该领域的一些大厂商存在这些壁垒，他们也在转型自己，应用新技术、AI技术赋能自己，实现产业化升级。这将使它们对人工智能初创公司更具吸引力。灾难。我之前在做图像算法的时候也遇到过这个问题。现在显卡比较好的手机厂商都有一些自研团队。很久以前，我们都会认为这些团队很脆弱，但是越来越多的我们发现他们的成长速度越来越快，他们的竞争力也越来越强。这或许也是行业内的一个问题。

第三，对于一些to B领域。看来任何商业模式都存在一些问题，比如平台公司。最大的问题是，试图实现每一个市场细分场景时，很难做到尽善尽美。一些平台公司使用通用检测网络，可以覆盖非常有限的场景点。即使覆盖了这个场景点，如果在专门的场景中构建专门的网络并调整参数和细节，性能也远远高于通用平台和通用网络性能。这可能是平台公司某些领域的问题。

服务型公司最大的问题是，其增长模式不如平台型公司或产品型公司，可能类似于线性增长。虽然收到的订单中的核心算法比较相似，但在大多数领域，每个订单之间的差异仍然很大。服务型企业要想扩大规模、扩大销量，或者获得更大的市场份额，就必须拿下大量的订单，投入大量的成本。一旦接不到后续订单，公司整个发展可能会面临一定的运营压力。同时，这些服务型企业，尤其是国内工业领域的一些客户，很难向这些服务型企业提供自己的核心技术、核心数据和需求。毕竟，它们是核心秘密，这将导致服务型公司永远积累。非常核心的数据和产品不包括在内。听说有些创业者有先做服务公司起家的想法，接一些订单，从订单中获取需求，制作一个产品，然后销售。听起来很美好，但实际上会遇到很多困难。

如今，不少企业正在进行产业化转型。这有点像用科技制造出矿铲，然后用矿铲去采矿。这比平台型、服务型的公司要好，但也会面临一些挑战。关键是每个领域都存在核心差异，从而带来额外的挑战。在产业转型过程中，选择一些更好的领域更为关键。

第四，黑匣子性质严重，客户不认可，关键人员短期内无法更换。人工智能，尤其是深度学习，具有严重的黑箱性质。很多顾客不接受也不认可。尤其是在安全相关领域，例如化学品安全。化工安全一旦发生安全事故，后果十分严重，甚至一次安全事故就可能导致数十亿化工企业消失。化学品安全必须落实，责任追究。如果用黑盒人工智能网络来代替整个专家系统或者人的判断标准，或者一套逻辑判断标准，就会出现问题。最后，一旦出现问题，有人追究责任，才发现这是一个黑匣子网络，没有人知道结论是如何得出的。这是完全不能接受的。

那么，大多数字段是做什么的呢？在人类原有系统的基础上构建冗余的基于神经网络的系统也会带来一些问题。例如，它不能节省劳动力或降低成本。相反，它会增加成本，因为系统需要重建。同时，在其他一些领域比如智能驾驶、远程医疗等，即使我们的安全系数达到了可用的水平，但教育客户的成本是非常昂贵的。例如，智能驾驶已经推广多年。即使几年后让这些司机把手松开，把自己从方向盘上解放出来，睡在驾驶室里，也很少有人能做到这一点。

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