alphago的出現讓人工智慧又迎來一波熱潮。但與此前側重ai技術相比，這兩年投資人、ai企業都越來越多地關注ai應用和落地情況。
若想推動ai的普及，降低企業應用門檻是重中之重。在世界人工智慧大會期間，人工智慧技術與服務商第四正規化創始人兼ceo戴文淵在接受第一財經等記者採訪時指出，能夠引領ai發展的頂級人才，全球尚不足千人，ai的應用門檻需要降低到普通開發者甚至是業務人員也能做的程度，才能夠真正爆發。「ai的門檻太高。要做ai得請乙個科學家，但科學家一定是小眾的，不是大眾的。」
與語音、影象等感知類技術不同，企業若想在市場營銷、**鏈管理、風險控制、服務運營等**值決策類場景下應用ai，面臨更大挑戰。
在世界人工智慧大會期間，第四正規化發布了自動機器學習平台——ai prophet automl與計算機視覺平台——ai prophet autocv。戴文淵告訴記者，第四正規化最核心的業務是給企業搭建乙個ai的核心系統，讓企業自主的產生針對自己的應用，產生自己的ai能力。「降低人工智慧落地的門檻，怎麼能夠讓乙個人不需要去理解什麼叫深度學習、大資料，只需要去知道我要做什麼，以及我怎麼去教計算機去學習的乙個過程。」
人才短缺是ai發展的一大障礙，戴文淵稱，要讓更多的開發者去參與到人工智慧的應用開發。一旦應用爆發，就不會再有人擔心泡沫破裂問題。他稱，今年有乙個非常重要的乙個目標，是為業界培養一千個ai的開發者。
除了人才短缺問題，要將ai與業務結合對ai科學家來說也非常難，效率低。戴文淵告訴記者，科學和業務本身就對於人的需求不同。「讓乙個ai科學家花很長時間變成乙個業務專家，或者要讓乙個業務專家花很長時間變成乙個ai科學家效率太低。乙個人既能做好科學，又能做好業務的人就很少，再加上大資料又要求他做好工程，同時兼具這三種能力的人，非常非常少。」
此前，智鈾科技創始人兼ceo夏粉也曾表示，automl把中間重複的、繁雜的調參過程去除，可以去除對科學家和人力成本的過度依賴。
戴文淵認為，網際網路公司改變了中國企業的前台，讓前台工作者越來越多由人轉變為機器；ai改變的是中國的策略制定環節，這一過程將改變未來企業的管理學。
在中美ai競爭方面，中國的優勢在於資料和應用落地方面，但基礎研究與美國仍存在一些差距。戴文淵認為，早些年中國做基礎研究站不住腳，現在則到了做基礎研究的階段。「早期因為沒有足夠應用，做得東西沒有辦法去落地。現在因為移動網際網路，這一波中國應用已經站在世界前列了。這些世界級的應用，各有各的痛點，如果做乙個基礎平台能解決他們的痛點，其實就非常有生命力了。」
他預期，今後三五年內，ai可以在中國各行各業爆發。
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