AI应用发展的难点、痛点 AI应用：理想 VS 现实——必不可少的场景细分+垂类模型迭代 移动互联网应用的爆发，更多是硬件终端的革新与内容载体的平移，AI应用则需极致的垂类和细分 。 1）客观上需要模型训练&调优的时间：大模型对特定领域知识语料的学习训练，到产生符合预期及 合规要求的内容，均需要时间周期。 ...
自生成式AI席卷各行业来，市场对AI应用发展的预期高涨，但AI应用似乎陷入“增长难题” ，我们试 图找出痛点/难点，并展望发展。一、痛点与难点？1、AI应用的“理想VS现实”——不同于移动互联网，AI应用需极致的场景细分/垂类模型迭代。移动互联网应用爆发，更多是硬件终端革新。而AI应用则需拆解不同场景的流程、...
而AI To C应用 落地速度较To B产品慢,主要系其以尽可能多的用户使用为目的,对产品的标准化程度要求更 高,也需与特定场景结合,如教育产品要明确面向教师还是学生,电商产品面向买家还是卖家 等;且教育、社交的产品也具备一定媒体属性,需要接受有关部门的监管。 从数据质量看:B端高于C端。由于AI To B应用主要面向...
自生成式AI席卷各行业来,市场对AI应用发展的预期高涨,但AI应用似乎陷入“增长难题” ,我们试 图找出痛点/难点,并展望发展。 一、痛点与难点? 1、AI应用的“理想VS现实”——不同于移动互联网,AI应用需极致的场景细分/垂类模型迭代。移动 互联网应用爆发,更多是硬件终端革新。而AI应用则需拆解不同场景的流程、...
近年来,伴随着算法突破和芯片算力提升,AI技术得到长足发展,并在诸多领域实现了应用落地。作为风口浪尖的AI应用行业,正处在高速成长的同时,也存在一些难题与痛点。但是回望科技进步的历程,每一项伟大成就的背后,都经历过种种苦难与磨砺。面向未来,AI应用也终将超越现阶段的局限,释放巨大价值,造福人类社会。一、AI应用...
在找到场景，攻克难点解决痛点形成卖点之后，亚略特可为用户提供一体化的解决方案。对用户来说，AI的应用在于提升效率，而不是浮于表面。由于AI应用的特性，单一产品无法带来巨大的效果提升，一体化的解决方案才更有价值，通过提供软硬算供一体化的场景化AI解决方案，亚略特深度辐射客户。在亚略特看来，AI并非仅仅只是一...
今天给大家分享中信建投证券与2023年8月4日发布的AI行业超百页干货报告《AI应用:难点、痛点与未来.pdf》。关注人工智能、AIGC、大模型、ChatGPT(ai.zntjxt.com)相关应用及实践的伙伴参考哦! 本报告共119页,包含如下四大章节: 1. 1、AI应用发展的难点、痛点; ...
APP难点。使用AI需下载APP，但跟Apple、谷歌抢入口较难，未来是万物互联时代，可通过直接拉群的方式解决，同时提升使用的便利性。我们使用专利技术为人，AI与 messager 结合一物1号，达成人机互联。手机本地agent难点。要清楚分辨其能做和不能做的事，比如订披萨时不能放入银行账号和家庭住址等隐私信息，当前模型设有...
通过持续积累用户创作数据和使用 习惯，产品可以不断优化和进化，形成良性的数据增长闭环，这种面向未来的产品设计思路为 AI 创作工具指引了新的发展方向。3.3. 深耕垂直领域的资深玩家抢占 AI 时代变现的先发优势 AI 在垂直领域实现从通用能力到场景深耕的转变，各地头部企业围绕行业 痛点推出创新解决方案。3.3.1. ...
当前“技术”和“成本”是智能机器人行业面临的主要痛点。通用智能能力不足使得机器人目前只能少量应用于特定场景并且训练、制造成本居高不下。技术突破和成本降低都有可能扩大机器人的使用范围和市场,例如扫地机器人、工业手臂等渗透率随着技术改进和成本下降显著提高[gf]feff[/gf]。 1.2 智能机器人产业链迎来价值重塑...