AI为什么难落地？
如何评价当前的 AI Agent 落地效果普遍不佳的问题...
想让AI预测设备故障？它可能把机油温度读成摄氏度（实际是华氏度），导致整个工厂停摆。工业场景的严苛要求，让多数智能体变成"见光死"。金融业的"合规恐惧症"某银行试用Manus生成投资建议，结果AI擅自调用了未授权数据源，差点引发监管处罚。在必须"零失误"的领域，AI的"创造性失误"让人又爱又怕。中小企业的"玩具枪"尴尬
AI大模型怎么落地,依然落地难吗?
尽管AI大模型落地已有明确路径和策略,但仍然面临着数据依赖与质量、技术与性能瓶颈、商业模式与成本效益、社会接受度与监管环境等多方面的挑战,这些因素共同决定了大模型从实验室走向实际...
AI落地遥遥无期 原来是这些问题“拖后腿”
碎片化太严重是AI应用落地的一大瓶颈。AI并不是万能的，在使用上经常受限于场景，随着用户对AI应用的诉求变得越来越个性化和碎片化，企业所提供的产品和解决方案也呈现碎片化...
乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地?
AI落地,在当前算法、算力不断高继续发展的情况下,要补足「数据」这条腿。为什么这么说?这里解释下:当一个算法模型设计好后,就需要大量标注好的数据去训练机器,从而使得机器更加“智能...
后劲不足,销量断档,AITO问界到底输在哪?
除此之外，在实际的落地服务方面，AITO问界也稍显薄弱。就以道路救援为例，同样主打增程式车型的理想汽车每年都会公布春节出行报告，其中2023年春节期间...
为什么很多新的技术没有得到落地应用?
新技术的落地应用是一个复杂的过程，它受到多种因素的影响。以下是一些可能导致新技术难以落地的原因：1. 数据问题：AI等技术依赖于大量的高...
亚略特的场景化AI是如何实现快速落地的?
其次，在十多年的发展过程中，亚略特赋能多个行业，对场景和用户需求有着深入的了解，并且积累了丰富的落地经验，由此形成了可快速复制推广的场景化AI。最后，亚略特拥有“...
AI语音为什么像人工智障,机器人有办法理解人类语言吗 - 百 ...
国外有siri亚马逊，国内有小爱小艺等，AI语音助手已经全面在全球都开花落地了，但是这个东西本来被称为人工智能，实际上应用效果让大家都比较的尴尬，所以赠予了一个爱称叫...
如何看待AI很火,落地很难?
1. 缺少行业数据。在算力不成问题，算法趋同的情况下，数据的缺乏是导致AI宣传如神，落地成渣的主要问题，尤其对长尾需求，行业本身缺乏数据沉淀，AI公司更无法获取海量数据进行模型训练，无法产出海量模型；2. AI公司本身的收入压力，算法人力成本极高，标准模型收获的商业回报无法覆盖人力成本，长尾需求ROI更低，使
什么是AI落地过程里的最大问题呢?
AI 场景落地难 AI 场景无法落地是 AI 行业的通病。当年火爆的 AI 四小龙，商汤、旷世、云从、依图，全部折戟 IPO，要么放弃上市，要么折价...