吴运声认为 ， 平台化发展和专业化深耕已成为应对AI落地新变化的两条主要路径 。 而对优图实验室而言 ， 平台化主要是在技术层面做拓展 ， “让技术能够支撑到更多领域” 。
而想要实现专业化 ， AI企业需要“跳进”某条赛道 ， 成为“行业专家” ， 在这个过程中 ， 也会面临“样本不足”等一系列具体化的问题 。
“我们以前做图像识别的话 ， 有一个特点就是样本量非常大 ， 可能有百万级、千万级甚至亿级的样本量帮助我们做训练 。 但是到了结构件 ， 比如手机摄像头支架 ， 这个支架下可能会有一些瑕疵 ， 而瑕疵的零件很少 ， 我用于训练的样本量就非常少 ， 可能只有几十个 ， 跟那几百万的训练差别非常大 ， 这就需要我们去研究小样本学习 。 这些瑕疵人眼可能看不清楚 ， 是非常小的瑕疵 ， 这种对于我们的检测技术也提出了非常多的挑战 。 ”吴运声说 。
【腾讯云副总裁吴运生：AI落地出现新变化，对细分行业需要深入理解】每日经济新闻