BMW分享如何接近人工智能以及它在哪里看到投资AI未来的可能性

企业工作需要的不仅仅是技术。事实上，除了管理该组织的人类之外，最宝贵的资源之一是为增长提供资金的资本。在创新边缘的领域，尤其是人工智能领域，这一资本被用来证明现有技术能够推动真正的商业回报，并推动最先进的技术，以现在不可能的方式推动技术发展。

因此，毫不奇怪，技术，制造和资本交叉的主要公司正在看到人工智能的重要可能性，并投入时间和资源来推动AI的能力。在最近的AI Today播客采访中，BMW iVentures的Sam Huang分享了该公司如何接近人工智能以及它在哪里看到投资AI未来的可能性。

人工智能投资

BMW iVentures专注于投资那些处于创造满足现有业务需求的新技术和有趣技术前沿的公司。具体而言，风险基金专注于投资那些直接或间接支持汽车生态系统发展的技术的公司。该基金积极投资于为自动驾驶汽车设计AI功能的初创公司，可以帮助提供服务的智能系统，或者可能以某种方式创新汽车行业流程，以及与运输相关的各种技术。该基金甚至投资智能系统，旨在帮助寻找汽车保险，帮助客户找到他们的梦想汽车，以及基本上任何适合行业需求的有趣系统。

在评估如何投资AI公司时，该基金基本上会看到两类AI相关公司。第一类是通用AI公司，它们是具有有趣的AI技术的公司，可以满足多种需求和环境，无论是否与汽车行业相关。这些一般关注的人工智能公司是一项很好的投资，因为它们解决了大多数寻求解决人工智能需求的公司所面临的一般挑战，并且还提供了特定领域解决方这些产品专注于适应各种AI需求的自适应技术。

第二类AI投资是应用AI公司，这些公司是提供与特定应用需求相关的行业或领域特定AI解决方案的公司。应用AI公司是最多样化的投资机会之一，可以提供显着的回报，因为他们已经知道他们将要解决的问题并且拥有一个专注的市场。其中一些解决方案专注于汽车和运输行业，而其他解决方案则专注于保险或金融方面。其他针对特定领域的AI公司正在应用他们的解决方案来识别欺诈实例或简化可由软件或硬件机器人处理的流程。

这些应用AI公司的一次性拍摄是创业公司，它们不一定将公司建立为AI公司，而是利用AI技术使其特定领域的解决方案更强大，更快速，更智能，更高效。其中一些创业公司正在利用机器学习和人工智能的其他方面来分析大数据，从信息中提取更多价值。这些人工智能系统可以处理大量数据，并提供更深入的洞察力和价值，而不仅仅是简单的信息分析。

观察AI采用的模式

在采访中，黄女士讲述了她在人工智能采用方面观察到的一些有趣模式。BMW iVentures所看到和投资的公司主要使用人工智能专注于简化工作流程，优化流程和降低总体成本。由于AI具有分析复杂数据集和快速识别数据模式的能力，因此它可以提供快速结果并识别非常具体的需求或环境，而不必依赖于需要尝试处理超出其可靠依赖性的人员团队。AI已经设法通过提供定制的客户互动和确定客户需求来确定有助于创新公司业务方式的趋势。与数据最大的斗争，特别是在汽车行业中，获取客户反馈并将其转化为未来产品的实际过程可能需要数年时间才能确保所引用的数据仍然相关。人工智能技术旨在提高分析数据的速度，从而使未来的设计比以前更早开始。

人工智能设计和大数据分析最大的问题是必须教授系统。机器学习系统，特别是那些使用监督学习方法的系统，依赖于来自可靠数据集的干净，标记良好的数据提供有价值和可预测的学习成果。虽然人类具有识别数据中的模式或异常的认知能力，但机器学习算法完全依赖于数据的质量来创建可用于未来未知数据的可靠模型。这意味着如果机器学习系统输入错误或不正确的数据，则生成的输出模型本身就存在缺陷。在数据源有限或数据收集不良且数据错误，不一致，不准确或数据丢失的情况下，这可能会出现问题。

这种对可靠，清洁数据的需求对于自动驾驶汽车和自动驾驶汽车尤其重要且依赖于这些模型能够在没有人类交互的情况下成功运行。在自动驾驶汽车的情况下，必须在系统产生准确输出之前必须输入的数据量是广泛的，并且收集，清洁和标记可能非常耗时。这种对质量培训数据的前期需求减缓了自动驾驶系统的开发，测试和质量控制工作。BMW iVentures认为有必要继续投资技术和解决方案，以满足数据质量需求和进一步优化培训流程的方法。

无论您从事什么行业，未来都将充满人工智能技术，专注于实施积极变革并取得更好的成果。系统学习流程和分析复杂数据源的能力只会随着时间的推移继续创造更好，更相关的结果。人工智能可以适应各个行业的需求，无论是以机器人的形式帮助组织满足其客户服务需求，自动驾驶车辆还是提供下一级生产力和性能所需的智能自动化应用程序进入下一级数字化转型。作为一个投资领域，人工智能继续充满机遇。