竹间智能：从0到1，博取黑科技的商业场景实现,本文是关于科技毕业论文题目范文和博取和黑科技和场景类毕业论文题目范文.
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在追求科技创新为人们工作和生活带来更高效、更便捷的今天,人工智能技术以其神奇的应用效果、独有的适用宽泛性和发展潜力受到世界各国人们的瞩目和支持.但是,有良好的发展大环境并不等于成功唾手可得,相反,要在此领域有所作为,还是需要有所付出和坚持不懈的敬业精神.作为始终致力于开发人工智能技术的中坚企业,竹间智能科技（上海）有限公司（以下简称“竹简智能”）在发展路上不骄不躁,循序渐进,先后突破了语言、情感识别技术等发展瓶颈,如今已成为促成人工智能落地各行业的标杆企业,企业如今的风光诠释了过去扎实的努力.
“黑科技”的商业场景实现
人工智能技术不仅仅是一项创新前沿的“黑科技”,更具有解决商业场景中高价值问题的实用性.竹间智能创始人简仁贤坚信：“人工智能可以将人们从一些简单重复的劳动中解放出来,为人们的工作、生活带来无限便捷.”但是,人工智能也绝不是简单地替代人类,而是和人类进行合作.与人工智能相比,人类最大的优势就是创造力,而人工智能的优势则是庞大的知识库以及提供高质量的标准化服务.所以人工智能的出现,将承担大部分基础性的重复劳动,使人们能够聚焦高价值复杂问题的处理上,从而提高人们的工作效率.
“其实人工智能只是一系列技术,更重要的是与使用场景、与行业结合才能体现人们所期望的社会价值.”简仁贤介绍,为此竹间智能将课题系统的自然语言理解、多模态情感识别,以及深度学习技术与多个垂直领域相结合,推出了一系列AI 解决方案.特别是在金融、电商、智能终端等领域,通过AI 技术的应用,企业不仅帮助用户获得了更为完善的系统应用功能,极大提升了用户的获得感和自身的美誉度,还可从及用户行为大数据中获得有助于洞察业务发展的实时信息.
据介绍,竹间智能当前主要以情感计算研究为技术研发核心,以自然语言理解和深度学习为基础,以此致力于打造能读懂、看懂、听懂、有记忆的人工智能技术和产品,来服务人们社会生活与工作中高价值场景的处置.企业自创建以来,为帮助更好地解决企业端与个人端用户的交互问题,通过不懈努力,目前已在众多AI 核心技术与产品上取得了重要突破.其中,以人机自然语言交互和情感计算这两大核心技术为基础打造的类脑对话系统和多模态情感识别模型,如今已被广泛应用在金融、电商、IOT 等一系列垂直产业领域中.
从0 到1,将想法一步步落地
俗话说,天下没有免费的午餐,对人工智能开发和应用领域而言同样如此.当谈及人工智能技术的研发是否会因为顺应了当前科技发展的潮流而显得相对平坦的时候,简仁贤坦言在这个崭新的领域中发展同样不好走,挑战和机遇同样并存.比如,中文的自然语言理解技术发展滞后于英语,人工智能应用场景缺乏等,都是AI 人工智能领域中,或者说AI 技术商用化道路上的瓶颈和阻力.
“突破这些技术上的局限性,当然需要一步步来,这一点毋须担心.”简仁贤显得信心满满.他表示,人工智能目前已经被国家与行业列在优先级相当高的位置,技术的突破只是时间问题.竹间在这方面有足够自信,自企业初创以来,竹间已经填补了许多国内外中文自然语言理解与情感情绪识别领域的技术空白,提出了一整套原创的人机交互行业解决方案.而对于人工智能的应用落地来说,则是一个需要不断尝试和探索的过程,竹间团队也期盼金融、电信等各行业能勇于迎接和包容人工智能创新.“开头无疑是难的,但随着企业端乃至个人端对A I 需求的不断增长,相信未来A I 将无处不在.”言语间,简仁贤充满了乐观情绪.
“初创公司在起初的时候可能会面临资源不足的情况,但是从0 到1,将想法一步步辛苦且踏实地落地后,就会慢慢好起来.”正因为有着这份辛劳的切身体会,简仁贤的话听起来很平静,却有着无穷的吸引力.他举了一个例子,拿竹间开发人脸表情情绪识别系统来说,为了教会人工智能系统学会识别人类表情,竹间的技术团队需要使用深度学习技术进行大量的人脸表情数据的模型训练.其中光是各类人脸表情的训练照片,就有100 万张之多.这是一个巨大的工程,但下定决心后,尽管投入的人力和物力资源巨大,最终还是攻克下来了.
“但公司商业化的道路并没有想象中的那么容易.当我们闭起门来,做技术研究和数据积累的时候,那个过程大家可以很专注,但是一旦走出来要与各个行业合作的时候,你就必须放下自己身上的架子去服务客户,尽己所能将自身技术与客户需求相结合,最大程度地服务客户.了解行业知识,寻工智能与垂直行业的结合点.”简仁贤道.
据悉,人机自然语言交互是智能科技未来的必然趋势,而情感计算技术则在此发展过程中起到举足轻重的作用.竹间今后还将通过不懈的探索和努力,规划在未来两年内,力争实现推出懂得人类情感的情感人工智能技术.为此,简仁贤借用全球人工智能领域最具影响力的科学家之一、谷歌的李飞飞教授的一番话——“人类的认知学,是人工智能下一步发展的突破口.情绪、情感,是人工智能未来的方向”,以此为企业乃至行业的下一步工作指明方向.
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