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AI篇 | 人机协同的趋势探讨

简介——本文从智能视图云平台的由来、 云存储技术实现对海量视图数据的管理、AI技术实现对视图数据的理解,以及5G技术实现广泛的大容量互联等5个维度,对智能视图云平台的趋势进行探讨,供读者参考。01什么是人机协同发展人工智能,就是要与经济深度融合,形成“数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态,···

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本文从智能视图云平台的由来、 云存储技术实现对海量视图数据的管理、AI技术实现对视图数据的理解,以及5G技术实现广泛的大容量互联等5个维度,对智能视图云平台的趋势进行探讨,供读者参考。


01


什么是人机协同

发展人工智能,就是要与经济深度融合,形成“数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济形态,人机协同是其中的关键性技术。

我们知道,人和机器密不可分,人不可能完全代替机器,机器也不可能完全代替人。而人机协同,就是以人的长处弥补计算机的短处,人和机器形成配合关系,机器同时服务于专家侧(生产者)和用户侧(消费者)。

2019年3月19日,中央全面深化改革委员会第七次会议上指出 :“构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分析的智能经济 形态”。可见,人和机器协同作为人工智能的一个重要发展方向,也受到了国家的重视。

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行业整体正在向智能化转型

人机协同的目的,是通过AI技术帮助行业管理者、专家、普通从业者实现生产效率与产品品质的数量级提升,实现全社会的效率最大化。
  • 人机协同技术可以复制行业专家的能力,实现模型化、自动化,解决行业专家稀缺的问题。
  • 人机协同技术可以打通感知数据与行业数据,结合行业专家模型赋能普通从业者,解决从业者专业技能不足的问题。

  • 人机协同可以解决人工智能与人交互的困难,使得行业决策者可以快速掌握行业全景,提升管理效率。
通过以上三个方面的共同作用,人机协同将大幅提升生产效率与产品品质,引领产业向价值链高端迈进,全面提升经济发展质量和效益。


02


人机协同的发展历程

人工智能的发展,将经历3次技术变革浪潮的叠加,最终达到人机协同,实现数量级的生产效率与产品品质的提升。

第一浪潮阶段

主要特征是多个人机协同感知端的技术点实现突破。特别在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的技术突破,可以帮助生产者从繁重、重复的工作中解放出来,从事更富创造力的工作。比如在银行网点,面部识别产品替代人工进行人证核验,使高柜柜员可以从事理财营销等活动。

第二浪潮阶段

主要特征是完成感知、认知到决策的人机协同技术闭环,以及AI工程学对效率呈现数量级提升的作用。帮助行业专家实现知识模型化、自动化,帮助行业决策者实现更全面的掌控与更合理的决策。

AI项目的一个困难就是人才短缺,实施费用居高不下。通过AI工程学的突破性变革,大幅降低AI项目实施门槛,对AI项目实施有数量级的效率提升,加快与实体经济融合。


第三浪潮阶段

主要特征是人机协同关键技术成熟,通过新一代人机交互体验实现智能化内容的高效生成,极大释放生产能力、提升生产效率。人工智能将以助手协同的方式帮助创造者极大释放创造力,并提高生产效率,实现产品和服务内容的极大丰富。

目前人工智能还处于一个初级阶段,仅关注的是更简单层次的交互,比如语音、面部识别,这些仅为感知阶段。但是更深层次的多模态融合交互,达到一些知识推理的认知和决策,目前做得还远远不够。

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03


人机协同的未来展望

当前社会治理资源投入较多,但很多大幅闲置,比如城市摄像头铺设成千上万,但是大部分视频不能产生有用价值,也很难及时主动发现城市问题。通过人机协同借助专家和机器智能准确感知、预测、预警社会运行的重大态势,主动决策反应,将显著提高社会治理的能力和水平。

人机协同是未来人工智能发展的必然趋势,未来将在感知、认知、决策相结合的AI技术闭环下打造人机协同平台。人机协同体系将包含人机协同平台、智能设备/HCI模组、智能应用,通过各种设备感知用户和场景信息,连接数据、知识和专家输入进行认知和决策,最终服务于人。



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