实现AI商业化是个很长的工程化过程

时间：2022-03-14 09:51:02 | 来源：行业动态

时间：2022-03-14 09:51:02 来源：行业动态

技术实力挺强，但是盈利模式尚未可知，这也是AI领域的怪现象。樊硕表示，不管什么样的技术，只有能找到一个真正落地的场景，它才能说是一个可商业化的技术，就像现在有很多流量，但是流量不代表可商业化的流量，不代表有效的流量。一个走出实验室的(AI)技术，到最终的商业化落地，会经历一个很长的工程化的过程。

影谱依托4.46亿秒工程处理积累的影像数据来进行算法的训练，从50%、60%，到现在80%，90%的影像内容自动化，这也符合人工智能的发展历程。樊硕补充道，影谱慢慢通过这种训练不断优化，不断调整算法和参数来进行优化，所以每一家公司想达到这个程度，这个工程化的过程是不可避免的。其实从影谱自身能力来说，可以覆盖到很多领域，只是我们先选择了一个我们最熟悉的领域进行垂直性的商业化，基于数据和能力的积累，再尝试拓展更多领域。