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　　报道：边江认为，AI技术平民化会是未来的必然趋势。

　　在2018年6月13日智铀科技举行的“智普万物，铀变时代”2018AutoML产品发布会上，洪泰资本管理合伙人边江表示，未来大量的技术会被优秀的科学家做成工具，普及给那些没有技术背景的传统行业和个人。AI技术平民化会是未来的必然趋势。

　　在智铀科技市场合伙人李敏看来，社会的发展经历了几次大的技术革命。从上世纪九十年代开始，通信和计算机行业相继经历了“高冷”，随后下沉变成基础设施的阶段。他认为，人工智能技术也将经历这个过程。

　　他表示，随着社会积累越来越多的数据，数量多到人无法处理，就有必要借助机器学习等AI技术。但要让人工智能从“高冷”下沉到为各行各业所用，前提是解决技术门槛问题。“当AI技术简单得就像我们使用的电，无处不在时，才有可能真正地实现‘平民化’。” 李敏称。

　　他发现，能够基于历史数据训练出模型，随后对新的数据场景做出判断和预测的机器学习技术，目前正逐渐成为互联网发展的基石。“比如，互联网广告都是系统基于用户点击或搜索行为数据，精心计算后推荐的结果。不论是百度搜索每日超两百亿次的广告呈现、阿里在双十一当天超千亿次的个性化推荐，还是今日头条上几亿日活用户每天看到的内容，都是机器学习系统精心推荐的结果。”

　　在这种趋势下，德勤数据预测，相比2017年，2018年机器学习技术在企业部署的数量将翻一番，到2020年将再翻一番。

　　除了互联网企业正在积极拥抱大数据，很多传统行业也正在努力地挖掘数据的价值。但这两类企业在人工智能技术应用上的差距大概有四五年。“要想真正利用大数据驱动企业业务发展，必须实现从数据采集到数据业务化的过程。现在互联网公司已经到达数据业务化阶段，而传统行业还在处于数据采集阶段。” 李敏称。

　　对传统企业来说，要想更快地推进这个过程，首先需要解决技术门槛问题。“机器学习涉及特征工程、算法调优、模型部署等复杂过程，因此严重依赖科学家资源。但问题是，中国目前面临着大约5百万的人工智能人才缺口，相关行业的人才非常昂贵。此外，要想让技术真正应用落地，技术人员还需要和具体业务人员进行磨合。”在这些痛点之下，他认为能为传统企业提供人工智能技术解决方案的企业将有巨大的发展空间。

　　（编辑：齐岩）

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