AI落地挑战:数据及算力问题仍较为突出,是阻碍AI落地的主要因素
高质量的数据是AI算法模型成功的重要保障。目前,数据的获取、标注到形成真正合适的数据仍占据AI解决方案的大部分资金与时间成本,同 时,数据的安全与确权问题也仍处于完善过程中。
对于AI的应用,大量的智能算力需求以及网络等技术设施的建设也还不够完善,这也是阻碍AI应用规模化落地的主要因素之一,智能算力建设 也是未来亟待解决的问题。
AI数据问题
AI算力问题
资料获取 | |
新闻资讯 | |
== 资讯 == | |
» 人形机器人未来3-5年能够实现产业化的方 | |
» 导诊服务机器人上岗门诊大厅 助力医院智慧 | |
» 山东省青岛市政府办公厅发布《数字青岛20 | |
» 关于印发《青海省支持大数据产业发展政策措 | |
» 全屋无主灯智能化规范 | |
» 微波雷达传感技术室内照明应用规范 | |
» 人工智能研发运营体系(ML0ps)实践指 | |
» 四驱四转移动机器人运动模型及应用分析 | |
» 国内细分赛道企业在 AIGC 各应用场景 | |
» 国内科技大厂布局生成式 AI,未来有望借 | |
» AIGC领域相关初创公司及业务场景梳理 | |
» ChatGPT 以 GPT+RLHF 模 | |
» AIGC提升文字 图片渗透率,视频 直播 | |
» AI商业化空间前景广阔应用场景丰富 | |
» AI 内容创作成本大幅降低且耗时更短 优 | |
== 机器人推荐 == | |
服务机器人(迎宾、讲解、导诊...) |
|
智能消毒机器人 |
|
机器人底盘 |