在中美之外，東南亞也成為中美大模型交鋒的主戰(zhàn)場(chǎng)。在東南亞，AI還正方興未艾，雖然落地步伐相對(duì)慢，但還是能看到希望。整個(gè)東南亞地區(qū)的國(guó)家，都在擁抱AI。中美兩股AI旋風(fēng)正在東南亞交匯。AI在東南亞并不算是新興行業(yè)，在大模型浪潮之前，東南亞就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工標(biāo)注等AI相關(guān)應(yīng)用。但在今年來(lái)到東南亞后，科大訊飛云平臺(tái)事業(yè)群副總裁周傳福明顯的感受是：除了原來(lái)的這部分傳統(tǒng)項(xiàng)目，現(xiàn)在更多地看到像媒體行業(yè)、金融行業(yè)等都在更加熱烈地討論、擁抱AIGC、大模型等新技術(shù)。雖然目前東南亞使用較多的還是來(lái)自O(shè)penAI等歐美AI公司的大模型，但在東南亞AI界，也不乏科大訊飛、華為、海康威視等中國(guó)科技公司的身影。"ChatAI"能夠提供學(xué)習(xí)和教育上的幫助。上海AI助手ChatAI網(wǎng)站
人工智能在餐飲業(yè)的應(yīng)用正在逐步改變食品的制備和服務(wù)流程，帶來(lái)效率和質(zhì)量的雙重提升。通過(guò)集成機(jī)器人技術(shù)，AI能夠在食品的制備和處理過(guò)程中發(fā)揮重要作用。機(jī)器人可以在廚房中執(zhí)行重復(fù)性高、勞動(dòng)強(qiáng)度大的任務(wù)，如切割、烹飪和包裝，這不僅大幅提高了制備效率，還確保了食品質(zhì)量的一致性，減少了人為錯(cuò)誤的可能性。除了在后廚操作中的應(yīng)用，AI還在前臺(tái)服務(wù)中扮演著越來(lái)越重要的角色。AI系統(tǒng)能夠分析顧客的偏好和消費(fèi)行為，從而為顧客提供更加個(gè)性化的推薦。例如，智能點(diǎn)餐系統(tǒng)可以根據(jù)顧客的歷史訂單和口味偏好，推薦菜品和飲料，甚至能夠根據(jù)天氣、季節(jié)和特定節(jié)日調(diào)整推薦內(nèi)容。吉林國(guó)產(chǎn)ChatAI下載地址"ChatAI"在保持用戶(hù)隱私方面表現(xiàn)良好。
“但如果我們到大洋的另外一面，就會(huì)看到一般來(lái)說(shuō)，是在等美國(guó)出現(xiàn)下一個(gè)突破之后，我們?cè)偃ネ度?，去做?yōu)化和規(guī)?；氖虑椋运鼤?huì)有一定的延遲。”“這個(gè)突破前的積累過(guò)程其實(shí)可能是需要一些耐心的，在這個(gè)階段過(guò)去之后，我們就真的到了互聯(lián)網(wǎng).com那一波，就是中間層的相當(dāng)于一個(gè)接口能夠出現(xiàn)的時(shí)候，這時(shí)候才到了應(yīng)用層大量涌現(xiàn)的時(shí)候，在中國(guó)可能就會(huì)出現(xiàn)大量的像當(dāng)年滴滴等一堆互聯(lián)網(wǎng)公司，這個(gè)時(shí)候可能還是會(huì)需要一定時(shí)間，可能大家還需要一定的耐心?！?/p>
東南亞歷史文化背景復(fù)雜，移民的跨國(guó)流動(dòng)使得東南亞形成不同方言體系的多族群社會(huì)，各個(gè)地區(qū)方言眾多。比如印度尼西亞的官方語(yǔ)言主要在雅加達(dá)一帶通用，但其他地方又有非常多的方言。而要做語(yǔ)音識(shí)別和合成的技術(shù)創(chuàng)新，就要在提升通用能力之外，針對(duì)不同方言區(qū)域的口語(yǔ)場(chǎng)景去做提升。另外，識(shí)別合成大模型領(lǐng)域也是科大訊飛尋求突破的重要底層技術(shù)。本地化是出海中企必須要面對(duì)的一個(gè)挑戰(zhàn)，而對(duì)于科大訊飛來(lái)說(shuō)，這也是不得不做的事情。因?yàn)榭拼笥嶏w要面對(duì)很多B端用戶(hù)場(chǎng)景，其中并不存在捷徑，他們已經(jīng)做好了深扎兩三年的準(zhǔn)備，才能在當(dāng)?shù)匕研袠I(yè)做熟做透。目前科大訊飛的東南亞團(tuán)隊(duì)人數(shù)還不是特別多，基本在二三十個(gè)人左右，nativespeaker大概占到40%左右。本地雇員的職務(wù)多是以商務(wù)拓展，市場(chǎng)等崗位。技術(shù)方面，還是以國(guó)內(nèi)總部以及在當(dāng)?shù)嘏神v的技術(shù)支持為主。在國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)和本地團(tuán)隊(duì)協(xié)作過(guò)程中，文化差異帶來(lái)的挑戰(zhàn)不可小覷。周傳福認(rèn)為，這種情況下，要把自己放到當(dāng)?shù)氐膰?guó)家去考慮問(wèn)題，“而不能說(shuō)我中國(guó)怎么怎么樣，外國(guó)怎么怎么樣，這對(duì)我們來(lái)說(shuō)其實(shí)是一個(gè)適應(yīng)的過(guò)程，說(shuō)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但真正把自己的定位要放到當(dāng)?shù)氐膰?guó)家。"ChatAI"使用先進(jìn)的人工智能算法來(lái)理解和回應(yīng)問(wèn)題。
對(duì)于初創(chuàng)公司，邱諄的建議是，從現(xiàn)在開(kāi)始去物色一些大模型算法人才：“作為一個(gè)初創(chuàng)公司，可能立刻就要去搜尋一些真正的人才，聽(tīng)上去好像有點(diǎn)遙遠(yuǎn)，但我覺(jué)得我這個(gè)建議很可能是會(huì)有用的。對(duì)于一些初創(chuàng)公司，如果你現(xiàn)在就開(kāi)始，不管你做什么，甚至你只是做應(yīng)用層，都一定要過(guò)數(shù)據(jù)這一關(guān)，但光有數(shù)據(jù)又沒(méi)有用，很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微調(diào)，甚至只是去調(diào)API，都會(huì)需要對(duì)訓(xùn)練算法的深度認(rèn)知，重要的軍備其實(shí)是人才?！边@也是因?yàn)椋壳皣?guó)內(nèi)大模型人才儲(chǔ)備資源緊缺。醫(yī)者AICEO劉呈輝曾對(duì)媒體表示，“現(xiàn)在真正會(huì)調(diào)模型、訓(xùn)練模型的甚至不超過(guò)200個(gè)人。”而大模型搶人大戰(zhàn)也讓用人成本水漲船高，vivo副總裁周?chē)邮苊襟w采訪時(shí)曾表示:"vivo大模型現(xiàn)在每年20億~30億元的投入成本，總投入成本已經(jīng)超過(guò)200億元，人才和數(shù)據(jù)算力各占一半，人才成本平均每人稅后100萬(wàn)元。”在當(dāng)下，尋找人才資源對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)尤為關(guān)鍵。大模型讓全球的AI競(jìng)賽進(jìn)一步加速進(jìn)行，如何在全球化中找準(zhǔn)自己的位置，并發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，是所有AI企業(yè)需要面對(duì)的新課題。"ChatAI"有助于提高工作效率。中國(guó)香港ChatAI網(wǎng)站
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自動(dòng)駕駛汽車(chē)是人工智能技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，標(biāo)識(shí)了汽車(chē)行業(yè)的未來(lái)方向。這些車(chē)輛通過(guò)利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠識(shí)別道路標(biāo)志、障礙物、行人以及其他車(chē)輛，從而實(shí)現(xiàn)安全的駕駛。AI在這一過(guò)程中不但在車(chē)輛的導(dǎo)航和決策制定中起著重要作用，還能實(shí)時(shí)處理來(lái)自車(chē)輛傳感器的海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括圖像、雷達(dá)、聲納和激光掃描數(shù)據(jù)等，以確保行車(chē)安全。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展不但局限于道路駕駛技能的提升。AI技術(shù)也在車(chē)輛的預(yù)測(cè)能力、事故預(yù)防以及能源管理方面發(fā)揮著重要作用。例如，通過(guò)分析大量的駕駛數(shù)據(jù)，AI能夠預(yù)測(cè)和識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)情況，提前采取措施避免事故。同時(shí)，在電動(dòng)車(chē)的能源管理方面，AI也能夠優(yōu)化電池的使用和充電計(jì)劃，提高能源效率。上海AI助手ChatAI網(wǎng)站