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第366章 人工智能

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随着人工智能的逐渐兴起,各大巨头都开始涉足,赵子明自然不甘人后。

虽说小讯在虚拟世界,天下无敌,如果在人工智能上投入重金,显得多此一举。

但黑科技毕竟黑科技,拿不出手,台面上的产品不但要有,更要领先。

以堂堂正正之师压人,让每一个人都能看到差距所在,每一次进步都让对手无话可说。

抛开小讯不谈,这也是赵子明的强项。

可以说,数字集团对于人工智能专业领域的应用,已经独步天下。

互联网金融的风控智能,电子游戏领域的npc智能以及最近大火的魔力飞跃的数据处理能力,在多个方面,数字集团已经积累了丰富的经验,并以此为依仗,多次击溃对手。

赵子明已经打算在现有基础上成立两个部门,一个专门负责核心人工智能的研发,深入推进,整合所有资源。

另一个部门负责推广应用,把人工智能推广给其它部门,让所有部门使用上人工智能。

根据他的判断,在未来,人工智能很可能如同互联网一样,是必需品而不是竞争力。

换句话说,企业想生存,要发展,必须有人工智能,但有了人工智能,却不会给你带来任何竞争优势。

对于数字集团,赵子明一直在思考它的定位。

最近几日,线上线下结合,广告宣传的轮番轰炸,已经有了“bats”的出现。

很多媒体开始将数字集团同三巨头相提并论,称之为互联网新贵,独角兽。

虽然相比其他三家,数字集团略显不足,没有太过明显的标签。

其他三家,“搜索、电商、社交”,核心优势明显,而数字集团没有核心业务,太过多元、分散,竞争力上存在不足。

以鹅厂为例,社交是根本,一切业务都是以此为基础,即使现在涉足游戏、视频、金融等,也是对社交的深挖,抗风险能力很强。

对比数字集团,有互联网金融,有游戏,有头显,虽然每一家都发展迅速,获益不菲,却没有一个核心所在。

而想成为一家伟大的公司,世界级的企业,必须有自己的核心优势。

赵子明有心将人工智能作为一个标签,贴在身上,对内整合业务,对外树立形象。

只要提起数字集团,就想起人工智能,到了那时,赵子明觉得才能算作成功。

而人工智能可大致分为三层。

最底层是基础技术层,包含云计算、芯片和开源框架等。

这一层门槛很高,芯片的机会留给了英伟达、高通和英特尔等巨头。

开源框架和云计算则被谷歌、亚马逊这样的巨头把持,赵子明想在这上面发力,难度不小。

如果想树立自己的标签,成为一家国内巨头、世界闻名的企业,就必须在核心层有所成就。

攻坚克难,逆势而行。

不过,对于赵子明来说,虽然竞争激烈,但有黑科技在手,假以时日,他有信心,横扫一切对手。

中间层是技术层。被外界广为熟悉的图像识别、语音识别等通用技术,就在这一层。

bat将这一层视作关键要塞,作为它们搭建生态系统的核心。

赵子明已经有了计划,要在中间层占据一席之地。毕竟底层开源,初期形成一定的技术壁垒,还要看相关应用。

位于最上方的应用层,赛道最为宽阔,很多ai应用创业公司就在此,选择一个垂直领域,一头扎进去。

而对于巨头来说,自然是让其他创业公司先行先试,有了成果再说。

世间应用千万,一个公司不可能也没必要垄断一切。

反正对于巨头们来说,最不缺的就是钱,一旦有了适合的公司,先进的成果,买下来即可。

直到此时此刻,赵子明对于事业的发展,才算有了一个整体思路。

从得到小讯开始,他一直处于奔跑阶段,那个时候只想挣钱,不负这一番奇遇。

受限于见识,选择网贷行业,机缘巧合进入游戏市场,东一榔头,西一棒槌,看似多点开花,实在浪费多多。

不过他从未后悔这段经历,想的再好,不如行动。

随着事业的发展,赵子明也成长很快,从最初的暴躁易怒,好『色』风流,到现在的城府深深,视野开阔,他付出了很多,得到了很多,也失去了很多。

赵子明通过整合公司,想拧成一股绳,多番思考,选择人工智能作为突破点,并不被外人所看好,甚至公司内部,也有不同声音。

每个人都知道,未来掌握在人工智能手里,而人工智能听着好听,却不是小公司的机会。

数字集团虽然也能称得上家大业大,但和巨头相比,体量太小,几乎没有威胁力。

单以人才为例,对人工智能专家的争夺,早就陷入了白热化程度,高薪、股权、技术壁垒等等,能拿出来,通通拿出来。

在数字集团还没成长为一家世界『性』的公司,想要吸引顶尖的人才加盟,基本上没有希望。

即使薪水丰厚,和其他巨头公司相比,也没有吸引力。

不过,对于赵子明来说,有固然可喜,没有也不用沮丧。

他本来就不是全靠实力在竞争,有了黑科技,自然要弯道超车。

现阶段,通用型的人工智能还不可能诞生,每一家都是选择一个领域发力,而人工智能的厉害之处,不在于有多聪明,而是自身的学习能力。

赵子明自然不怕被人发现端倪,新生的人工智能,需要经过训练,才能展现令人惊叹的能力。

而训练手段无外乎熟能生巧。

通过大量的练习不断“催熟”机器的智能程度,而这一步正是小讯发挥作用的关键所在。

高质量的数据集是各种复杂机器学习算法训练的基础。

有了算法,还需要反复学习训练,才能派的上用场。

斯坦福大学视觉识别专家李飞飞教授,研发的图像识别智能,就是通过1500万张高清晰度的图片数据库,取得了突飞猛进的进步。

数字集团一旦有了相关算法,想要“催熟”、“应用”,就简单的多了。

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