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环保|百度等玩家涌入“智能环保”( 二 )


冯江涛的公司最早时 ， 从环保箱体做起 ， 随着城市化发展和房地产行业的发展 ， 公司也随着变化 。 公司比较突出研发设计的投入 ， 大约6年前 ， 在软件方面组建团队 ， 包括硬件也一同布局 ， 而当时公司不仅在国内推出产品 ， 也会接国外的订单 ， 做一些代工 。
“我们感觉中国环保事业的发展和国外的发展路径基本相同 ， 我们也是感觉到市场将会有一个爆发期 。 ”冯江涛说 ， 目前工厂的正常使用面积是3万多平米 ， 也是在六年前建成的 ， 这是他们之前打造的一个硬件基础 ， 包括模具生产、流水线生产 。 工厂主要是以他们的产品为中心 ， 一些小的产品、配件 ， 会找其他公司帮忙代工 。
现在随着需求增多 ， 冯江涛看到了市场的潜力 ， “我们开始建立10万平方米的生产基地 ， 让产品可以更好的规模化生产 。 ”前期投入很大 ， 而且在投入的中期 ， 可能人员开支是比较大的难题 ， 研发成本比较高 ， 还有一些不可以回避的事情 ， 就是研发的东西不仅费时费力 ， 到了市场上却不一定会打得响 ， 产品会不会有销路 ， 这都是未知的东西 。
从整体来看 ， 垃圾分类回收分为前端的分类回收和后端的分类处理 。 目前我国后端分类处理做得相对厉害 ， 已经上升至高水平了 。 “因为此前欧洲、美洲垃圾被国内回收 ， 且国家的扶持政策、拨款资金 ， 在后端处理方面投入更多 ， 所以后端处理已具有很好的系统 。 但因去年国家开始不让国外电子垃圾等其他的垃圾进口 ， 这让很多后端处理厂面临着资金周转问题 ， 所以现在有一部分开始掉头做前端回收 。 ”陈臻说 。 目前国内前端智能分类刚刚起步 ， 此前是一直靠人来分类 ， 国家近年还加大了补贴政策 。
技术“底座”牌
“零售快消行业商品检测服务、物流企业包裹自动分拣、视频硬件企业做安全生产防控、城市街道管理车辆违法乱停……这些涉及到定制AI算法需求 ， 从2017年至今 ， 三年时间呈指数级快速增长 ， 同时结合之前在与波士顿咨询公司联合调研过程中的发现 ， 整个市场上有86%的需求是定制AI的需求 。 ”刘倩说 。
企业在开发定制AI模型的过程中 ， 会面临很多复杂的系统和模块融合的问题 ， 具体到数据怎么采集、标注 ， 特征怎么提取 ， 整个训练环境怎么去搭建、应该去选择什么样的算法、模型如何部署集成等等 。
因此“即使企业希望AI转型 ， 借助AI技术实现产业升级或做方案落地 ， 往往受到开发复杂性及效果 ， 不可预期的限制 ， 而犹豫或止步不前 。 ”刘倩说到 。
由此 ， 百度基于开源深度学习平台飞桨 ， 推出了零门槛AI开发平台EasyDL ， 最早的版本是在2017年11月推出的 ， 不懂AI算法的用户也可以使用 ， 让企业和个人开发者都可以快速实现定制场景化的AI模型 。 目前 ， EasyDL已在工业、农业、零售、交通、物流等数十个行业广泛应用 。
在刘倩看来 ， 今年以来 ， 环保一直是热点 。 “我们能看到很多企业或者服务商 ， 基于EasyDL平台快速构建定制AI应用 ， 并结合企业自身的业务优势 ， 打造各类环保相关的智能化服务 ， 我们也希望帮助他们响应政府政策 ， 一起用智能化手段推进垃圾分类 。 ”
深圳归谷智能和江苏万德福 ， 就有通过百度飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台 ， 来定制训练适配自家产品的AI模型 ， 且彼此都有一定的促进作用 。
曾任中信证券(600030,股吧)高级副总裁兼互联网首席分析师的深度科技研究院院长张孝荣对采访人员称 ， EasyDL是百度大脑推出的定制化AI训练及服务平台 ， 支持面向各行各业有定制AI需求的企业用户及开发者使用的同时 ， 也会收集各行各业的数据 ， 进一步完善自身数据模型 ， 进而提供更先进的AI技术 。
现在BAT三巨头在AI开放方面的思路类似 ， 但不同的是侧重领域 ， 张孝荣说 ， “百度的综合性强一些 ， 面向各行各业；腾讯聚焦内容、社交与游戏AI应用 ， 更发力于医疗AI；阿里侧重自身电商平台服务 ， 电话语音客服机器人的技术优势比较突出 。 ”


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