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人工智能公司盈利的诀窍在哪里

2020年02月19日 22:02 次阅读

读:实业化,正是AI公司下一轮的竞争焦点。

AI公司挣钱么?

这是一个哪痛往哪戳的问题,因为大多数号称人工智能的公司还没学会挣钱,即便是在报表意义上。

在挣钱还是一个特别稀缺的瞬间满血技能时,探讨一些“稀有物种”就很有意义了。

或许,你会想象AI公司赚钱的方式会很“人工智能”。但从经营方式来看,中国AI公司赚钱的方式,还难以逃脱这片土地的地心引力。

要么铺人,要么铺钱。在越来越讲究“落地”的当下,为了迎合客户的需求,AI公司们为客户量体裁衣,做起了私人定制业务。

这无可厚非。一个招投标有不低于十个同行,在竞争如此激烈的PK现场,不管客户要的是什么,有多少人工智能,AI公司只能硬着头皮上。

用“修罗场”来形容中国的AI赛道,应该是不过分的。

AI公司被逼着进化:员工派驻客户现场,尽可能满足甲方爸爸的所有需求,这些公司似乎越来越像它们的前辈——软件公司。但如果只是一个软件公司,那和咸鱼有什么区别?

本质上来讲,AI公司服务于中国的新一轮信息化建设,一如软件公司以往的使命。

但是,经过近二十年的积淀,AI公司所拥有的人才优势,天生赋予了它们不一样的使命。

AI化是中国博士的“双创”运动。在硬科技领域拥有最高阶智商的人才,必然拥有超乎寻常的技术使命感。他们不只是想着信息化,还有产品化。

产品化,应该是现阶段指导AI公司的最高纲领。在AI公司的CEO们看来,这是盈利的不二法门。产品化意味着尽可能多的可复制模块,尽可能少的人力成本,与一站式的集成采购。

赚钱的要诀是什么?CV智识采访了三家盈利的AI公司:云从科技,2019年实现盈利;数之联,2019年净利润超过5000万,连续3年盈利;健培科技,连续2年实现盈利。同时,我们也采访了两家硬科技投资机构:普华资本与高捷资本。以下采访,凝练了他们的心法,供读者参考。

“云从的定位是一个产品型的公司”

云从科技联合创始人,姚志强

云从的定位是一个产品型的公司,所以会从产品的角度去看项目。

第一,已有的产品能否在项目里得到好的应用,并不需要一个非常大的定制化过程。第二,项目机会是否能够抽象出来一个行业模板,有树立一些产品的可能性。如果说存在这样的机会,公司也会去做。

产品化是逐渐建立起来的。云从的技术中台,负责建立适用于不同行业的通用模块。一开始中台以研究小组的形式存在,发展了一年,在18年下半年成为了一个部门。

把收入按行业划分,安防、金融行业各占40%,剩下20%是交通等创新业务。就利润率而言,公安等政府部门业务是最高的,其次是银行业务。

安防、金融两类客户,在技术认知、销售渠道等方面各有不同。

人工智能公司盈利的诀窍在哪里

公安等政府客户,我们会提前接触,让他们试用我们的产品。在发标的时候,客户其实已经比较清楚需要什么、哪个产品好用,会在招投标中就一些技术限定供应商名单。但是,最终实施项目,我们还是通过供应商的方式,最终被集成商整合进去。因而,在政府客户上,我们会广泛利用各地集成商的经销渠道,但是在平时已有与潜在客户的单点联系。

银行项目比较复杂。银行下属一般有自己的科技公司,他们本身技术能力已经比较强,因而能够承担总包的角色。银行客户要求技术严谨、安全,他们会希望供应商直接过来回应需求。因而,公司自己的销售直接对接银行客户。

在项目的实施上,云从一般少做集成,不会主动承担总包的角色,而多是解决方案。集成多涉及很多实施开发的工作,解决方案更多是技术架构层面的工作。比方说,为了做好解决方案,我们正在从人脸识别扩展到人体识别,此外还有大数据、自然语言理解、知识图谱、语音识别等。

一个完整的产品不会只用到一个技术,而需要把多种技术融合起来。做好了解决方案,我们还需要去客户那里演示,告诉他们怎么去优化业务流程和用户体验,这样才能发挥一个产品的最大价值。

“客户不看你是AI、BI还是CI,他们更重视实力”

数之联CEO,周俊临

数之联12年成立以后,我们当时是什么都可以做。

最开始的发展模式,是成立多个行业子公司。这种模式在12~15年的时候走得很好。但是后面我们遇到一个瓶颈,子公司发展前期,最需要资本和人才。我们本来是一家创业公司,人才有限,把人都分走以后,自己就没法发展了。

子公司要作为一个独立的公司发展,不可能还被一个母公司控股。所以,我们慢慢淡出了各个子公司,公司的业务聚焦在政府与军工。

15年,因为一个偶然的契机,我们把业务拓展到了工业行业。当时,富士康、京东方等大型制造业工厂来电子科大等高校找资源,看学校老师能否帮它们解决一些业务问题。要知道那个时候,大家对工厂的认识还很不到位,做制造业客户,是需要很强的技术实力和严苛的工业级的验收标准,因此工业并不受科技公司青睐,没人愿意做这一块。

之后,公司业务就聚焦在政府、军工、工业三个主航道上,这三个行业形成了一个很好的组合。政府业务为我们提供了很好的现金流和利润,军工、工业逐渐成为新的业务增长点。这三个行业增长各自受不同的因素驱动,可以有效地对冲风险,保证我们实现比较稳妥的增长。

政府、军工、工业三个行业,都是面向大B的。做大B,不是说要花很多钱去做影响力,客户不看你是AI、BI,还是CI,他们更重视实力,在乎你现在能否解决他们的问题。所以,我们不面向全行业去做推广,而是专注于细分领域的大客户。这样,市场营销成本控制在10%以下。一般来说,只要攻下来大B,客户的粘性都很强,坏账也很少。

以工业领域为例,我们基本上都投国际标。国际标不看应标者的国籍,不在意声誉资本这种虚的东西。现在,我们在面板缺陷检测业务这一块,已经服务多家主流的面板龙头企业。面板行业的竞争很激烈,服务好了龙头,其他客户出于赶超的需要,也会马上跟上来。

所以,我认为,AI公司赚钱与否,不仅来自技术,更来自行业。别人只能检测20种面板缺陷,我们能多检测10种。而要做到比别人好,就不能只做赚钱的业务。在项目组合里面,需要有30%做战略性投入,保证公司的技术优于别人,形成差异化的竞争优势。

同时,我们在项目上需要做好取舍。

比如说,现在有一个医院信息化项目很挣钱,但我们不一定去做。首先,做这个项目偏离了主航道;其次,做这个事情可能短期盈利,但放长远来看,项目会消耗人力资源和组织架构。信息化项目跟医院业务本身结合紧密,它要求对医院的所有流程特别了解,但是跟我们的主业——数据分析,就没那么紧密了。

因而,我们会聚焦在有限的细分行业,往深去做。在面板检测业务方面,我们从市场上招聘了有资深经验的一线高级工程师,作为我们的行业顾问。这些行业专家们以前负责生产加工工艺,能够和客户高效沟通,快速挖掘客户的痛点和需求场景。在项目实施过程中,算法检测出缺陷的时候,他们也能直接告诉技术团队,到底是哪种缺陷,缺陷成因和机理特征,这样子可以更进一步促进技术的发展。

在做好了数据分析环节后,我们才在今年考虑,接下来把工业摄像机集成进来。我们的数据主要来自于摄像头,做好软硬结合,可以缩短实施周期,同时增加客单价。但是,对于进一步的硬件研发,我们是比较慎重的,因为硬件并非AI公司的强项,风险较高。

从我们的经验看,产品化是没错的。但AI公司不能一上来就说产品化,在不了解行业需求的情况下,怎么可能做出来一个覆盖行业需求的产品?

因而,产品化只能从一个、两个、三个项目开始。积攒了项目经验后,我们才能收集客户的需求,抽象出可复制的功能需求,我们才能做一个面向细分行业的产品。有了这个产品,才能做一个面向更大行业的产品。

在起步阶段,AI公司不妨放低自己的心理预期,学院派的创业者更需如此。高校出去的学者,一贯受优待,但不应该带着这种心理优势创业。竞标失败、业绩低迷、裁人…这些事情对于高校老师来说都是不小的压力。要做好一个AI公司,首先要经受市场洗礼。

“我们在杭州有一个自己的工厂”

健培科技创始人,程国华

健培是做医疗AI解决方案的。不同于大多数AI公司,我们在杭州有一个自己的工厂,用来生产阅片机器等产品。

自有工厂有三个好处。

首先,所需劳动力不多,投入不大;其次,如果拥有自己的工厂,生产工艺可以更快迭代,对市场的反应速度更快,然后形成自己的技术壁垒,能够做很多别人做不出来的东西;最后,我们自己生产的阅片机器,生产成本会比同类竞品低1/3.在报价的时候有优势。

赚钱和不赚钱的AI公司,区别在哪呢?我觉得关键在于,亏钱的可能还没产品化。

产品化怎么去定义?打个比方,如果做医疗AI,一定要对接医院的所有流程,最终把软硬件做出来。有一些公司还是demo版,你去看好像是有的,但他们没有去对接医院里的各个系统,还没形成一个产品上市版。

这个demo版就好像概念车,怎么改都可以。很多AI公司说什么都能做,其实他们就是在做一个概念车。但如果真的产品化了,要大规模生产,模块就需要基本定型,固定的版本在工程上不能随意改了,这叫产品化。

怎么做到产品化呢?健培早在2012年开始在医疗行业深耕,当时机会比较多,我们跟医院一起研发,医院给的权限比较多。经过长时间的积累,我们总结了三条产品化的经验:第一,在一线做研发;第二,IT、数学、医学等多学科融合;第三,紧抓市场渠道。

第一点有没有做到,很简单的一个评价标准:你的团队是不是经常在医院里面?你待在公司里面,研究不出医院要的东西。要做到第二点,需要公司和医院的专家团队一起,同时做学科建设和研发投入。时间长了,专家资源就积累起来了。在第三点上,健培的市场部,负责系统地培训经销商团队,在售后服务上,技术支持团队给与经销商完全的支持。

现在,大的AI公司开始进军医疗行业。我认为,医疗AI市场远大于供给,每一个细分领域都值得重新做一遍。同时,这个行业有其特殊性,原来的合作不是说一下子就会没了。很多人犯了一个错误,觉得短期内就可以做好医疗市场,但其实不是。医疗AI需要长期投入,成果需要慢慢出。

“没有料,肯定炒不了菜”

普华资本合伙人,吴晓丰

AI公司能否赚钱,主要看三点。

首先,找到了有强烈需求痛点的行业。像政府、大公司客户,付费能力和意愿都是比较强的,他们的需求也比较明确。

其次,目标行业的信息化程度要高。没有料,肯定炒不了菜。有了比较好的前置环境,AI公司才容易发挥核心优势,不必为其他工作环节所打扰。比方说,如果大部分数据打上了标签,开展AI业务就会便利很多。

因为前置环境的不同,AI公司主要还是处理新增的业务数据。以银行为例,历史数据可能是非结构化的,如果处理不慎,一不小心就把关键的库删了。这就是非常严重的“矿难”了,没把矿挖着,反而增添了新的技术问题。

最后,所在行业形成了类规模效应。

不同于自动驾驶等还需要大量研发的细分行业,视觉识别、数据分析等技术已经走向了大规模落地应用,人力成本结构里面,已经不需要那么多研究人员了。可能七八个人的核心团队掌握了核心算法,之后再招实施的人就可以。这样,成本其实是可控的。

AI公司在细分行业找到了突破点后,模型、算法的复用率越来越高。如果这个复用率能够达到80%,AI公司做业务就会比较轻松。

怎么去判断AI公司的复用率高低?我们在做客户访谈的时候,会问实施周期有多长,客单价有无提高。如果实施周期缩短,客单价提高了,那说明AI公司的产品复用率是逐渐提高的。

做完上述工作,还是不够的。按照国内的行情,客户为纯软件付费还是比较困难。AI公司不得不向下整合,把自己的算法搭载在一些硬件上。

软硬结合,不仅需要工业设计,还需要一个专门的团队和代工厂对接,以满足公司的硬件客制化需求。如果AI公司去找大厂,因为业务潜在的竞争关系,对硬件的细化定制需要和软硬件优化调试,不一定配合到位。

那么,AI公司就需要找到产能中等、但是配合度更高的工厂,与它们通力合作,对生产工艺做更多研究,这样才能逐渐把产品良率提升上来。人工智能产业链的这个变化,和智能手机行业是比较类似的,苹果等终端厂商,都需要和工厂合作。

“客户需要的是智能验布机”

高捷资本董事总经理,李俨

AI公司首先要考虑产品化的问题,要从客户的需求和使用场景出发,把技术封装成为具备完整功能的产品,而后才会形成销售。单独的技术所解决的中间态的技术问题,客户是不买单的。这就需要系统性的考虑客户需求,并设计商业模式。

举例而言,用视觉算法做布料缺陷检测,搞定了数据获取和算法模型后,是没办法把软件直接卖给客户的。客户需要的是智能验布机,而不是两个摄像头加一个工控机。因此可能需要AI公司集成其他软硬件,把具备智能验布功能、与客户生产节拍匹配的整套验布机,提供给客户。

在这个过程中,仅仅具备AI技术能力是不够的,还需要深入理解客户需求,并具备集成其他软硬件技术的能力,最后交付的可能是产品,可能是服务,也可能是整套解决方案。

在挖掘行业痛点、客户需求,并实现产品化的过程中,大致会形成三种商业化路线。

根据行业和技术特点的不同,部分具备通用化、标准化或模块化能力的PaaS或SaaS产品平台化了。对于初创公司而言,这当然是最理想的商业模式,但除非门槛很高、且有高效的推广获客手段,否则在国内激烈的竞争格局下,很难长期维持竞争优势。

因此我们看到的,更多的是深扎某个细分领域的公司,不断挖掘客户需求,为客户提供定制化的产品或服务。这就需要公司不但有AI方面的技术能力,更需要有集成和定制开发能力。而定制开发往往意味着更高的成本,需要公司不断的平衡高昂的成本,和行业竞争优势二者之间的关系。最后,AI公司需要探索、积累和沉淀通用化的技术能力,使之平台化并摊薄项目实施成本。

再有一些头部的,同时具备技术和资金优势的公司,在深扎细分领域、细分需求的同时横向拓展。通过做大集成做生态,通过为客户垫资拿单,擅长的部分自己做,不擅长的让合作伙伴做,通过规模化维持市场优势地位。

综上,AI公司需要扎到行业里,沉到客户那,从客户的需求和使用场景出发,认真考虑如何将技术封装为产品,自己有什么没有什么,如何系统性的解决用户需求。

稀有物种

新实业公司,这是中国AI公司被赋予的历史使命。

或许你很难想象,一家AI公司会有工厂,会有十几年工龄的老师傅,会为一个模组做很好的工业设计,会做织布机……这不是实业公司是什么?

艰难的市场竞争催生了这样的“稀有物种”。在中国这片复杂、瑰丽的土地上,AI公司为了生存下去,不知不觉之间,它们向中国的制造业进军,并提升了整个工业的档次。在中国跨过刘易斯拐点后,工业的AI化,是再一次提升国家竞争力的新一轮工业化浪潮。

实业化,正是AI公司下一轮的竞争焦点。

这意味着,现在AI公司比拼的重点,或许不在于算法的高低,炫技的优劣,而在于它们能否走进中国二三线城市的工厂,走进二三甲医院的每个科室,真正听懂每个工人和医生的需求,进而研发一个好用的产品,帮他们服务好十四亿人。

当然,这都是苦活、累活。但AI公司已经不能仅靠政府的财政补贴,来做出一份好看的财务报表。真正市场化的空间才是AI公司的用武之地,也是它们真正的价值所在。

AI公司的实业化本质,正在重构整个价值体系。

垂直一体化的分工方式,正在把有着资深劳作经验的蓝领工人,与有着高学历文凭的办公室白领,置于一个办公场域,或一条价值链之下。知识正在跨域流动,也必将激发更多的创新,将深陷泥淖的制造业挽救出来。

这种愈发复杂的分工方式,完全不同于过往的互联网公司。即便是O2O公司,其本质依然是脱实向虚,但AI公司不可能这样做。

这也就意味着,AI公司和传统的BAT巨头是无法相互取代的。两者很多时候生存在同一个场域下,互为需要。巨头们需要AI公司去满足实业繁复而具体的需求,AI公司需要巨头提供最具经济性的云服务和芯片。

而实业纷繁复杂的场景,与尚不能通用的人工智能,注定了AI公司之间的竞争不是赢家通吃的。每个行业都存在壁垒,每个行业都需要精耕细作,AI公司可以跨界,但不能轻易击败每一个对手。

在过去的几年,政府、投资基金们,为AI公司提供了大量资金。当巨量资金投入市场后,AI公司实际上在以自身的亏损,以倾销的方式,补贴国家的新一轮信息化建设。但是,这场补贴运动现在明显进入了尾声,那些依然找不着北的AI公司,或许会第一个被疫情淘汰。

谁才能胜出呢?毫无疑问,是那些盈利的“稀有物种”。
责任编辑:ct

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阿里全新AI诊断新冠肺炎技术:20 秒出结果,9...

第34届人工智能国际顶级会议AAAI 2020在...

从2018年开始,C-FAIR国际人工智能科研团队就与山大地纬公司的研发团队紧密合作,基于山大地纬S....
发表于 2020-02-17 07:59 229次阅读
第34届人工智能国际顶级会议AAAI 2020在...

基于人工智能技术的仿真程序无疑提供了一条捷径

新的仿真程序的设计基于神经网络,需要的模拟训练很少。通过一种被称为神经结构搜索的技术,这一程序可以识....
发表于 2020-02-17 07:55 199次阅读
基于人工智能技术的仿真程序无疑提供了一条捷径

2020,AI技术将会有哪些改变?

其他公司也在进行大规模且昂贵的人工智能项目,如百度、 Facebook、特斯拉、阿里巴巴、微软和亚马....
发表于 2020-02-17 07:53 233次阅读
2020,AI技术将会有哪些改变?

联邦学习已在国内外屡获殊荣,多次赢得重要奖项

值得关注的是,此次联邦学习相关技术获奖并不是首次在国际上获得肯定,在AI技术激烈角逐的赛场上,联邦学....
发表于 2020-02-17 07:49 256次阅读
联邦学习已在国内外屡获殊荣,多次赢得重要奖项

太阳如何影响我们星球的预测

如果不进行干预(例如发射推进器使其保持在高空状态),卫星将缓慢坠落到地球并在大气层中燃烧。在任务控制....
发表于 2020-02-17 07:47 244次阅读
太阳如何影响我们星球的预测

深度学习技术把人工智能推向新高潮

大数据加深度学习称得上是当前人工智能技术的基石,各行各业、各家研究机构和企业基于这两点,积累开发形成....
发表于 2020-02-17 07:40 222次阅读
深度学习技术把人工智能推向新高潮

一种全新的方式来研究宇宙中的暗物质和暗能量

苏黎世联邦理工学院的物理学和计算机科学系的科学家们组成了科研组,通过改进人工智能估算宇宙暗物质含量的....
发表于 2020-02-17 07:27 179次阅读
一种全新的方式来研究宇宙中的暗物质和暗能量

人脸识别、检测技术加速安防行业智能水平提升

当下普遍的智能安防应用是通过摄像机联网+网络硬盘录像机来实现的,人脸识别、检测、比对则主要在云端完成....
发表于 2020-02-17 07:21 237次阅读
人脸识别、检测技术加速安防行业智能水平提升

人工智能和基因疗法是改变生活的最具力量的两大技术

他说,基因编辑技术将同时帮助疫苗、诊断和治疗。 “ [它]具有改善健康的潜力,不仅可以治疗罕见的遗传....
发表于 2020-02-17 07:18 233次阅读
人工智能和基因疗法是改变生活的最具力量的两大技术

旷视助力构建人工智能开放创新平台

在2019世界人工智能大会期间,科技部就宣布依托旷视、华为、小米等知名企业,围绕图像感知、视觉计算、....
发表于 2020-02-17 07:17 420次阅读
旷视助力构建人工智能开放创新平台

人工智能参战抗疫 一小时可完成所有隔离居民情况监...

自1月25日以来,该街道办事处组织300人力通过两天时间对辖区4.29万户家庭、10.5万人进行了入....
发表于 2020-02-17 07:13 223次阅读
人工智能参战抗疫 一小时可完成所有隔离居民情况监...

基因编辑和人工智能可以拯救世界?

人们花费了数百万美元来寻找新的方法来对抗人类的镰状细胞疾病和艾滋病毒。盖茨说,目前正在开发的技术可能....
发表于 2020-02-17 07:13 347次阅读
基因编辑和人工智能可以拯救世界?

Amnon Shashua教授荣膺2020年人工...

Shashua是耶路撒冷希伯来大学计算机科学系的教授。至今为止,他已在机器学习和计算机视觉的人工智能....
发表于 2020-02-17 07:08 262次阅读
Amnon Shashua教授荣膺2020年人工...

AI测温系统筑返城复工防线,防控机器人成排查利器

云从科技在接受本报记者采访时透露,公司与红外热成像技术企业高德红外联合研发的AI红外无感测温系统已在....
发表于 2020-02-17 07:07 702次阅读
AI测温系统筑返城复工防线,防控机器人成排查利器

借力人工智能外呼系统,实现与园区返沪员工“点对点...

随着园区企业的相继复工,返沪员工也日益增多。为了能在第一时间了解返沪员工的身体状况、及时告知复工返岗....
发表于 2020-02-17 07:04 204次阅读
借力人工智能外呼系统,实现与园区返沪员工“点对点...

人工智能和基因疗法助力医疗行业

近日,微软创始人比尔盖茨(Bill Gates)就自己对人工智能的态度讲出了自己的看法。他认为人工智....
发表于 2020-02-17 07:04 200次阅读
人工智能和基因疗法助力医疗行业

看人工智能在能源领域的应用

清华大学中国科技政策研究中心在其发布的《中国人工智能发展2018》报告中,通过对德温特全球专利权人的....
发表于 2020-02-17 07:01 293次阅读
看人工智能在能源领域的应用

【瑞芯微RK1808计算棒试用体验】机械臂视觉快速识别

折腾了一个新年,总算勉强有点效果了,这个任务真是大坑啊,关键的识别部分没多大难度,但上位机、下位机、机械结构接...
发表于 2020-02-08 18:13 316次阅读
【瑞芯微RK1808计算棒试用体验】机械臂视觉快速识别

2020艾睿电子解决方案展示会

活动简介 艾睿电子解决方案展示会是艾睿电子自主主办的展会,也是每年一度的 ACT (Arrow Centralized Training...
发表于 2020-01-15 09:40 38709次阅读
2020艾睿电子解决方案展示会

内置NPU的Orange Pi 4B,你怎么看

提起单板电脑,树莓派基金会发布的树莓派系列开发板或许是最广为人知的,该公司坚持使用博通的SOC芯片,以实现不断...
发表于 2019-12-23 21:07 672次阅读
内置NPU的Orange Pi 4B,你怎么看

串口屏应用案例-自助点餐系统

串口屏应用案例-自助点餐系统 自助点餐系统应景而生,彻底打破了传统,能够有效的减少排队使用的时间。在自助点餐机器...
发表于 2019-12-23 13:15 360次阅读
串口屏应用案例-自助点餐系统

【征文福利帖】真香!AliOS派送订制开发板,你不来看一下吗?

AIoT领域技术栈跨度大,工程化过程中碎片场景多,整个产业亟需大量优秀的开发者和专业人员,产业的思考、技术的实践...
发表于 2019-12-20 09:28 1653次阅读
【征文福利帖】真香!AliOS派送订制开发板,你不来看一下吗?

一文读懂WMS的进阶史

双十一高效配送的背后离不开各类物流系统的支持,WMS系统作为仓配中心的“智慧大脑”在其中发挥着重要作用。让我...
发表于 2019-12-06 11:44 486次阅读
一文读懂WMS的进阶史

【转载】如何从零入门人工智能(AI)具体学习步骤和方法

手把手教你设计人工智能芯片及系统(全阶设计教程+AI芯片FPGA实现+开发板)详情链接: 上次我们讲到人工智能的...
发表于 2019-11-28 16:20 503次阅读
【转载】如何从零入门人工智能(AI)具体学习步骤和方法

史上最全AI人工智能入门+进阶学习视频全集(200G)【免费领取】

近几年来,人工智能(AI)概念很火热,几乎人人都在学习人工智能,AI市场人才的抢夺也非常的激烈。根据百科的解释...
发表于 2019-11-27 12:10 969次阅读
史上最全AI人工智能入门+进阶学习视频全集(200G)【免费领取】

高焕堂:VR/AR欺骗大脑,AI赋能大脑,两者结合创意无限

高焕堂,台湾VR/AR产业联盟主席、台湾铭传大学《AI潮流下的创新设计思维》课程讲师、台湾科技大学VR技术培训...
发表于 2019-11-26 13:52 10644次阅读
高焕堂:VR/AR欺骗大脑,AI赋能大脑,两者结合创意无限

传感器和人工智能的关系

  谁来阐述一下传感器和人工智能的关系? 手把手教你设计人工智能芯片及系统(全阶设计教程+AI芯片FPGA实现+...
发表于 2019-11-25 15:51 564次阅读
传感器和人工智能的关系