我之前在學術界,現在在工業界。現在不少學界的科學家都到公司裡面做研發,通常遇到的一個問題是:在工業界從事研發和以前在學界究竟有哪些不同?很多關心研發的人會有這樣的疑問。我想從自己的經歷出發,談一下我的體會,希望能提供一些借鑒。
去年,我們講到人工智慧有“三要素”:演算法、算力和資料。從今年開始,我們把場景加入進來,開始用“四元分析”的方式來理解人工智慧。
為什麼要加入場景?去年大家對人工智慧非常熱情,包括學校、企業都在討論。但是,一年過去了,大家在想人工智慧到底給我們帶來了什麼實實在在的價值?其實,加入場景非常重要的原因是人工智慧終究是一種技術,人工智慧必須要落實到精准的場景,才有它實實在在的價值。
2017年第三季中,天使/種子輪投資件數占比不到一半,而獲得天使、種子投資的企業平均年齡約為2.4年,與2012年(1.48年)相比“老”了將近快一歲。因為企業會以私營企業的身份營運更長的時間,尋求投資的金額也會提高。2017年前三季美國三階段的平均投資規模(中位數)均較2016年增加。
本文授權轉載自:知識份子
- 撰文|顏水成(奇虎360公司首席科學家,人工智慧研究院院長,新加坡國立大學Dean’s Chair副教授。他的研究領域包括機器學習,電腦視覺和多媒體。獨自或與人合作撰寫了幾百篇文章,涉及廣泛的研究題目。Google Scholar引用超過20,000次,H指數(用於評估研究人員的學術產出數量與學術產出水準的混合量化指標)為66。他同時也是ISI 2014,2015,2016年的高被引研究者。360首席科學家、人工智慧研究院院長)
- 整理|邸利會
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