训练|腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解( 二 ) 吴运声|吴运生|瑕疵|行业|细分

通过上述案例可以看到，想让AI技术在某一行业落地，就需要相应公司成为这一行业的专家，要投入大量的资源和精力。
平台搭建或成破局之路
但吴运声认为，每个企业的资源都是有限的，不可能在所有行业都投入大量的资源去做，所以平台化是一种方向。
以AI图像识别为例，吴运声称，用户的需求非常广阔，可能看到一只鸟想识别一下，有一个口罩也要识别一下，随便什么东西都可能有识别的需求。
“我们确实并没有那么多的人力把所有的东西都做了。所以，基于这样的命题，我们现在的解决方案是推出一个平台，我们希望推出这样的平台之后，有更多的用户、使用者可以自己在平台上准备和标注他的数据，然后进行训练，得到他的模型。 ”吴运声说。
据了解， 12月23日启动的第二届腾讯Light?公益创新挑战赛也是腾讯建设“AI平台”的尝试之一。
吴运声认为，平台化发展和专业化深耕已成为应对AI落地新变化的两条主要路径。而对优图实验室而言，平台化主要是在技术层面做拓展， “让技术能够支撑到更多领域” 。
而想要实现专业化， AI企业需要“跳进”某条赛道，成为“行业专家” ，在这个过程中，也会面临“样本不足”等一系列具体化的问题。
“我们以前做图像识别的话，有一个特点就是样本量非常大，可能有百万级、千万级甚至亿级的样本量帮助我们做训练。但是到了结构件，比如手机摄像头支架，这个支架下可能会有一些瑕疵，而瑕疵的零件很少，我用于训练的样本量就非常少，可能只有几十个，跟那几百万的训练差别非常大，这就需要我们去研究小样本学习。这些瑕疵人眼可能看不清楚，是非常小的瑕疵，这种对于我们的检测技术也提出了非常多的挑战。 ”吴运声说。
每日经济新闻

训练|腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解( 二 )

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