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物联网软硬件开发边缘算法是聚焦算法还是场景?
发布时间:2024-06-17 16:21:58 TAGS:

AI算法厂商被认为是边缘计算产业链上最具价值的一环,落地场景的确依赖算法,但是包含头部的AI四小龙在类的算法公司在盈利模式上始终无法形成闭环,高昂的研发成本、场景标准化难、落地周期长、后期服务多等等都制约着算法公司的发展,时至今日,AI算法厂商越来越少,似乎变得稀缺起来,造血能力差靠融资维持的AI算法厂商在未来随着AI需求增多还能够物以稀为贵吗?


在多年的验证下,AI算法厂商靠开发算法,卖license生存已经行不通,场景定制化需求多,愿为开发费买单的客户少,就算客户认可愿付开发费,但在开发成本面前仍旧不划算,这点算法厂商当然清楚,所以尽量想把最常用的算法做成标准化,可是再成熟的算法在同样的场景下客户需求不同还是得做优化,而且这种优化还需要持续性的。在当前状况下,倒逼AI算法厂商做抉择。

AI算法厂商的取与舍

AI算法厂商根据公司自身能力的不同,在定位上已经有差别。

头部算法厂商:有资金,有资源,一方面尽可能把算法库做大做全,做标准化,未来方向是大模型;另一方面下沉到场景中对接直接客户做项目。

腰部算法厂商:虽然有融资,有长远目标,但是生存压力非常大,做广而多的算法落地不了对厂商没有意义,于是选择聚焦,要么聚焦特定几个场景做整体解决方案。

小型算法厂商:人员规模小,盈利是最主要目标,主要做定制需求,客户需要什么,无论什么场景,在能力范围内核算成本后有利润就做。

不同AI算法厂商定位不同,正是取与舍的抉择,“聚焦”也许是当下最适合算法厂商的选择。

聚焦算法还是聚焦场景?

回到标题话题:“AI算法厂商是聚焦算法还是聚焦场景?”这里我们还是详细展开下,什么是聚焦算法,什么是聚焦场景。

聚焦算法:比如聚焦人,车,物等主要算法,针对不同场景定制需求通过模块化实现最大的标准化,不断通过项目沉淀,积累不同场景下的这类算法数据,实现快速落地。

聚焦场景:深耕某个或者某几个场景,扎根场景中,深刻理解场景的需求痛点,针对场景需求沉淀算法,挖掘大量的行业数据,为未来行业大模型落地打基础。

或许会有疑问:算法本身依赖场景,聚焦算法已经被验证行不通,其实我们所说聚焦算法并不是把标准算法做多做全,而是做精,在通用算法基础上根据场景需求实现快速定制落地。这其实是两种定位,企业的能力选择就不同,有些企业在自己聚焦的算法上有优势,而有些企业在某些场景上做得深。

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