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CV企业营收不好是因为因为不理解产业吗 工业领域智能制造的“智能”和 A 领域的“智能”有区别吗?

来源：星际派

CV企业营收不好是因为因为不理解产业吗?

很多人觉得纯算法的 AI 公司，在做 B 端市场时，容易因为不了解行业、不了解场景，而导致技术很强、但无法转化。这固然是一部分原因，但不是最根本的原因。

AI 与行业深度结合的难度，是众所周知的。AI 四小龙基本都有自己深耕的行业及场景，也都在积极地尝试从纯机器视觉转型为更综合的 AI 解决方案服务商。比如旷视将端侧硬件与 AI 算法相结合的物联网解决方案;依图重点解决算力问题;商汤的的“1 (基础研究)+1 (产业结合)+X (行业伙伴)”模式;云从聚焦在金融、出行等核心领域…… 换句话说，没人比它们更想、也更努力地在了解产业。

更深层的原因或许是，了解了，但没完全了解，也可能永远也无法完全了解。

工业领域智能制造的“智能”和 AI 领域的“智能”有区别吗?

目前工业领域智能制造所提出的“智能”，和 AI 领域所提出的“智能”，同一个词在概念和应用细节上其实是有区别的，比如 AI 界倾向于针对某个 CV 任务、构建模型、学习数据特征，进而让模型具有解决特定问题的能力，也就是纯算法能力。但工业乃至很多行业所想要的“智能”其实是偏实体的，比如生产线的柔性化改造、制造设备的互联互通、以及数字孪生技术等。这种情况下，当 CV 企业开始进入产业的时候，就会出现“鸡同鸭讲”的现象。

关键词： 工业领域 智能制造 物联网解决方案 鸡同鸭讲

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