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软件特征

AI技术的高杠杆效应

基于“数据+算力+算法”的机器学习和深度学习技术让极端复杂问题地解决具备了技术可行性且技术复杂度极大的降低，比如图像样式迁移、AlphaGo、自动驾驶等使用传统的技术方式是无法实现的。但是特别要注意，AI技术还处在初级阶段只能处理一些极其简单地任务。AI项目需要以AI技术为高杠杆来降本提效，如何找到并定义清楚这个高杠杆，将AI技术的边界和业务核心环节的有效结合是一个AI项目成败的关键，也是最大的挑战。

数据驱动

数据是AI时代的第一生产要素，模型极度依赖数据，大部分模型的训练参数都在亿级别，因此需要大量标注数据，如果无法构建冷启动数据集或者数据集不完整，再好的模型算法也无济于事，很多业务场景不具备数据积累条件，AI技术方案是不可行的。反之如果具备完整的数据集，模型算法差一些，运行效果也不会差。企业场景数据地构建是AI时代企业的重要壁垒。

边界成本高

虽然AI的成本和效率已可商业化，但存在很高的运算成本。移动互联网时代大家习惯了边界成本为零，因为AI时代项目的高人均运算成本，另外边际成本同比业务规模在增大，所以目前阶段需要导向极高附加值的业务，如工业场景、辅助驾驶、机器人（都很贵），C端产品极少

软硬结合项目，硬件具有局限性

大部分智能项目需要引入新硬件，用于获取场景数据和用户响应，智能硬件获取信息地方式、频率、效率得到极大提升，信息内容的丰富性得到极大提升，如拾音器基于RNN的语音识别、NLP等可理解和处理人类的语义信息，摄像机基于CNN的目标检测、图像分割、人脸识别、姿态识别、情景识别、行为识别等可理解人类的视觉信息。万物互联，各种物体通过智能硬件将具备人类视角的理解能力进而改变人与物、物与物的关系。同时硬件引入会大幅度增加方案的复杂度和成本，务必重视硬件方案的评估和实验测试，硬件的局限性也非常大，适用范围有限，很多业务场景是没有合适的硬件能够支持的。

科研性

AI技术方案都是偏预言性质的，要经过实验室和产品化两个阶段，技术指标的可行性具有不确定性，务必重视项目启动的实验室阶段时间投入和实验结论，否则整个项目核心技术没有得到验证，项目如空中楼阁，目前整个行业能做到非常好指标的算法任务非常少，即使有也是需要3-5年的积累和沉淀。科研属性导致AI项目都是长周期项目（6个月起步），试错时间成本和技术成本都很高。AI技术不确定性是AI项目本身一个重大的风险，如果项目本身的业务不确定性也很高，那么这个AI项目基本上不可行，所以务必保证业务确定性。

人机协同

智能化是一个过程，智能服务于生产或者服务时还无法一步到达智能化，每个AI项目都需要经历:重人工轻智能阶段->轻人工重智能阶段->智能化阶段。一般冷启动的项目一定要从重人工轻智能阶段起步，配以轻量化的AI技术方案和重人工运营方案，前期减少对AI技术和数据的过度依赖，否则会导致项目一直无法落地，第一个阶段完成对数据的初步积累、业务场景理解、基本智能化技术的构建。再不断扩大算法的支撑范围，减少人工介入量，进而达到重智能轻人工阶段。最后通过算法和数据平台的建设完成算法任务定期的自我升级进入到智能化阶段，不需要人工参与，目前这样的项目还没有，那是一个梦想，也许哪一天会到来。

方法论不成熟

智能化已经被大众接受，被产业接受，智能化项目也非常多，但真正落地的AI项目却非常少。目前在AI行业还没有形成主流的AI项目落地方法论，其中最重要的原因是AI行业落地的项目太少，以至于没有关键人才和通性总结的可能，也说明AI行业其实并不景气，也警示我们慎重的对待智能化，坑很大。这也反向导致AI发展得不到AI项目理论的支撑，进展也受影响。这个总结也希望给不成熟的AI项目理论提供些素材！

跨界融合

AI只是一种技术手段，只有与产业结合的AI技术才能创造价值。大型科技公司把自己的技术整合到产业中去完成技术价值的落地，叫智能产业化（AI+）。传统各大产业通过引入智能化完成自己产业的智能化升级，叫产业智能化（+AI）。AI+要求AI技术成熟寻找智能产业的机会，+AI要求产业业务形态成熟寻找产业智能的机会，二者挑战都已很大，最可怕的是企业同时在不成熟的AI和不成熟的产业上找机会，机会渺茫！

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“AfterEffect”“Blender”“3DMax”(渲染/建模工具)

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