1樓：皮卡丘黃了吧唧
使用者體驗性和完整性
一般來說實驗室內的使用者體驗性和全面性會稍弱一些，最起碼以我自己來說，我自己用的就很少會在意體驗性，自己用的習慣就行，但是拿出實驗室給別人用的話，這方面是必須要完善的
然後就是完整性，實際應用會打破很多理想情況，例如資料或者案例
2樓：眼淚不夠丶沖淡記憶
人工智慧是個獨一無二的概念和產業。它是如此地神秘，以至於在這個概念問世的時候人們在新奇之餘還有幾分恐懼；它是如此地新穎，以至於很多人連怎麼將它和生活結合都一無所知；它是如此地誘人，以至於它成為了世界上每乙個科技公司追逐的熱點。
還好，在經過了幾年的發展之後我們終於對人工智慧有了個初步的認識——它讓不具有生命的矽基機器可以模仿人類這樣的智慧型碳基生命體，對接受到的資訊進行深層次的理解和反饋，而不是簡單地根據既有的固定程式進行機械化地處理。這也是人工智慧這個詞，或它的縮寫「AI」擁有無限可能的原因。
AI正在大幅度地提高個人和組織在日常生活和工作中的便利度與生產力。在較低層級的應用中，AI可以幫助使用者完成文件、在特定場景下為使用者智慧型設定裝置。當應用上公升至工業生產、農業種植等領域時，AI則可以有效地學習過往的生產經驗，對接下來的生產策略和規模進行管理。
將AI低延時、高安全性和善於進行純數字運算處理的特性與高速5G網路結合後，AI甚至還能夠在我們駕駛交通工具時智慧型實時分析路況和與其他交通參與者交流協調，保證出行高效安全。這一切應用都是圍繞著使用者所展開，在我們觸手可及的領域幫助我們的生活更加美好。
3樓：韋超麗
我認為人工智慧實驗室和實際應用場景基本就是兩個天地了。就像當下大火的新能源汽車，實驗室條件下乙個比乙個跑的遠，買回來一對比，直接「打骨折」，對半砍資料。
實驗室的人工智慧都是最純粹的有目的有篩選的學習，這其中過程已經包含了科研人員人的智慧型行為在裡面。而如果應用到實踐中，不同的人的影響是不同的，這就意味著人工智慧的學習會很混亂，帶來的服務也會變得混亂而不能使用了。
如果能解決人工智慧在外部環境的自主學習，不斷公升級，達到特定領域的行為積累，才能算得上是真正能夠應用的智慧型系統。當下很多所謂的智慧型，都是封裝好的程式，只是看起來智慧型罷了。
4樓：Travis小日常
人工智慧在實驗室裡大部分是乙個還沒有除錯好的實驗品，在實驗室裡這個人工智慧會盡可能地暴露出他的錯誤，並讓整修他的工作人員對他進行一次又一次的除錯和反工。
實際應用的人工智慧是作為乙個合格的產品，是工作在一線，服務於人民大眾的。讓人們感受到科技的發展，給現實生活中帶來的實際好處，讓人們愛上科技。也讓科技能夠實現自身的價值，方便造福於人類。
那麼其實這兩者之間的不同真的很大，類似於生產者和消費者的關係。
我們在高中的時候就學過，從商品到貨幣，這是一次驚險的跳躍。這次跳躍能否完成既取決於商品的質量，同時也決定著商品的生死。
人們不會去買一件毫無價值之物。代用到這個問題上，作為人工智慧實驗室，要不斷的去探索，去創新，製造出更加聰明的人工智慧，讓它更好的應用於現實生活。
5樓：糯媽育兒記
人工智慧從實驗室到實際應用有乙個漸漸過度的過程，畢竟人工智慧是摸擬的人的大腦，在實驗室裡這只是乙個特定的環境。而到實際操作中，由人們對人工智慧還不夠了解，就會出現這出現那的問題。特別是一些人對人工智慧一點不了解的情況下亂按亂點，這容易造成資料處理不過來，容易給人造成錯覺，覺得人工智慧只是乙個擺設。
另外，人工智慧維修也需要專業人士，就目前的情況擁有專業知識並能加以運用的比較少，這就決定了人工智慧只能在比較小的範圍工作，致於推廣還需等待合適的時間。
6樓：Leopold
乙個處在定性定量的環境，
乙個處在持續變化的環境。
前者抽象統一，
後者具現繁雜。
實驗為指標負責，
應用為效益負責。
有乙個詞叫科技成果轉化專門用來描述這個過程。
此外，Lab的目標人群是科研人員和領域領英，以上，供參考
7樓：魔導士
我覺得主要是場景不一樣，實驗室只能模擬常見情況，現實情況肯定更加複雜，而人工智慧需要在現實中不斷學習才能完善，所以肯定是實驗，投用，改進，再投用，再完善這麼迴圈的過程
8樓：知乎使用者
AI走入現實、走入商業世界的過程中卻並不那麼順利。由於AI技術太新太難太複雜的特性，對於技術並不擅長的傳統企業而言，AI落地正面臨著門檻高、基礎設施要求高、成本高等一系列難題，可如果不在傳統的行業企業中落地，它的價值又難以全面兌現。
但當我們將視角深入到更多傳統企業中去，則會發現，當人工智慧走出實驗室，走進生產車間等實際場景的過程中，依然面臨著巨大挑戰。
首當其衝的是資料。人工智慧對效率的提公升，需要深度、全維度的資料作為分析原料，但與網際網路天生根植於資料不同，中國人力資源充裕，過去很多傳統行業的數位化意願並不強烈。到了人工智慧時代，企業的資料基礎不紮實，也就難以承載起上層的智慧型化轉型。
其次是企業部署算力裝置的成本。隨著場景、資料量的增多，算力需求呈現指數級增長，而無論是算力裝置的購置費用還是技術人員對演算法優化的時間投入，都是一筆不小的開支。
此外，AI的介入，需要將過去依靠人決策的生產工作流程打破，並結合AI決策重新構建場景。在這個過程中，找到適合AI的、能夠帶來業績提公升的落地場景，並以此構建新的工作模式，往往意味著專業人員數月的時間投入。
更不必提，在落地過程中，組織上下員工觀念仍然需要時間來轉變，最後「錢沒少花，但還是人來幹活，幹完活用機器記錄一下」的案例比比皆是。
因此，我們不難發現，人工智慧在網際網路領域的攻城掠地有多順利，在實體經濟中的落地就有多困難。
而無論如何，盈利、資源利用率最大化、滿足客戶需求，才是每一家企業的終極目標。這正是「業務一線的AI」與「實驗室裡的AI」的本質區別：實驗室中，專家學者的目標是攻克技術難點，提出新的技術路線；而業務一線中的AI，則是要通過提高效率降低成本，實現企業經營上的增長。
從更加巨集觀的層面來看，這是喜憂參半的一體兩面，喜的是中國已經開始擺脫模仿，樹立自己的智慧型化標桿；憂的是，中國龐大的人口基數與過去數十年的高速發展，造成了各產業對勞動力不同程度的依賴，數位化基礎較差，智慧型轉型過程中不可避免面臨著技術、認知上的落差。
對中國人工智慧產業的從業者來說，越早意識到這一點，將越早為行業發展帶來飛躍。
9樓：捲餅
就我的經歷而言，實驗室追求的是效果，比如分類演算法，我的準確度更高，我的目的就達到的。
實際中我想部署乙個分類演算法，問題就多了，比如你拿python寫的分類，我得用C++來部署，因為python的保密性太差了，很容易原始碼洩漏。我用C++部署，首先要考慮怎麼部署，如何轉換，運算元應該如何寫，這一下就麻煩多了，而且我們還要講究實時性，你的演算法分類要1秒1次，對我們而言就完全用不了，特別是時時的分類，1秒起碼得來個10次吧。速度問題還不是最關鍵的，算力問題才是嚴重，我在一台機器上可以用你的演算法，但是我要同時使用多個演算法呢？
我這個機器的算力夠不夠？不夠怎麼吧，換機器成本就提公升了，成本提公升產品就會更貴，可能就超出預期。
實驗室就像溫室大棚，實際才是檢驗演算法實用性的唯一標準！
10樓：習玖
隨著科技不斷發展。生活水平不斷提高。現在人工智慧越來越火，是各國科技競相爭取的科技高峰，都在不斷加大研發投入，前段時間第乙個入學清華的人工智慧「華智冰」，可以簡單的作畫，就像人一樣，也能夠不斷的學習新知識，真的很驚豔。
我認為人工智慧實驗室和實際應用場景基本就是兩個天地了。就像當下大火的新能源汽車，實驗室條件下乙個比乙個跑的遠，買回來一對比，直接「打骨折」，對半砍資料。實驗室的人工智慧都是最純粹的有目的有篩選的學習，這其中過程已經包含了科研人員人的智慧型行為在裡面。
而如果應用到實踐中，不同的人的影響是不同的，這就意味著人工智慧的學習會很混亂，帶來的服務也會變得混亂而不能使用了。如果能解決人工智慧在外部環境的自主學習，不斷公升級，達到特定領域的行為積累，才能算得上是真正能夠應用的智慧型系統。當下很多所謂的智慧型，都是封裝好的程式，只是看起來智慧型罷了Al技術在未來應該是乙個好專案。
人民水平提高很快技術也在進步。
11樓：山海
近年來中國人工智慧產業發展取得了顯著成效，影象識別、語音識別等技術創新應用進入了世界先進行列，人工智慧發明專利授權總量全球排名第一，在短期來看人工智慧的最大意義就是提高人的工作效率。
個人認為，人工智慧（AI）在實驗室更多的目的是「某種技術/功能的實現」，而實際應用中更多的目的是「解決實際問題」，從而進一步達到在實際應用中「發現新的問題」到實驗室中「改進技術/功能」的迴圈。
在實驗中解鎖的各種成就，並不意味著在實際應用中能完美解決現實的問題，反而實際應用是存在各種各樣的侷限的，同時也需要在實驗技術的基礎上做各種不同的延伸和靈活變動，在應用的過程中，能夠更好的發現技術所存在的壁壘，從而引發更多的思考，進一步在實驗室中完善技術。最為直接的不同就體現在實際應用能達到節省成本、提高效率的作用，方便我們的日常生活。
12樓：柯魚
人工智慧從實驗室到實際應用是有教大的區別。
首先，人工智慧的成本是否能夠讓企業能夠承擔這個費用去供養人工智慧，而非是普通的工人。換句話來說就是人工智慧是否划算？
其次，人工智慧的操作技能是否便捷？是否能夠高效的處理好自己的工作？在實際應用中是否能最大程度發揮自己的作用？
最後，人工智慧的應用也不是一日就能完成的，而是要經過實驗室與實際應用的相互檢驗，互相結合。
人工智慧的好壞也是需要人類去評定。而評定的標準就是他能否為人類帶來好處，能夠最大程度地帶來哪些好處？期望ai人工智慧能夠進一步的發展，在我們人類世界有更多的歡樂，能夠促進人類世界更大的繁榮，讓我們更好的、更便捷的生活、更加幸福的生活在這個世界上。
13樓：謝熊貓君
AI在實驗室和實際應用的不同，大概類似於基普喬格馬拉松跑進2小時和全民進行長跑訓練提公升身體素質的區別吧。
基普喬格何人也？剛剛結束的東京奧運會馬拉松男子冠軍，當今男子馬拉松第一人， 唯一乙個把馬拉松跑進2小時的人類。
2023年的時候基普喬格用了1小時59分40秒跑完了馬拉松全程，平均到每1公里只耗時2分50秒。平常經常鍛鍊的人大概知道用2分50秒跑完1公里是什麼概念，基普喬格用這個速度連著跑了42公里。
他是怎麼做到的呢？除了本身是個很優秀的長跑選手，這次破紀錄可謂不惜成本，甚至可以說「不擇手段」。首先是選擇了直線路段達到了90%的場地，減少了因為轉彎的耗時；其次利用科技選擇了溫度、分離、空氣濕度都最合適的時間；採用了額外的補給和領航車進行配速；甚至為了減小風阻，請了41個頂尖跑者幫忙擋風。
全民長跑訓練是什麼情況呢？首先參與的人不可能是基普喬格這樣的頂尖選手，而就是你我這樣的普通人。基普喬格可以從小全職訓練，我們還要上班、學習等等。
普通跑友也不可能在溫度、風速、濕度最好的環境下訓練，溫度時高時低天說了算，可能跑到一半天會下雨，也可能會颳風。
普通跑友跑步時候也不可能不計成本的請領航車，帶大量補給，甚至請一群人陪跑。
這和實驗室裡的AI與實際應用的AI的區別是很相似的。
實驗室裡的AI研究，研討的是「邊界」，是為了拓展人類利用AI能做到的事情的邊際。看起來有點搭不著邊，但是其意義是重大的。就好像基普喬格，讓我們知道了只要條件足夠完善，人類的身體是可以在2小時以內跑完馬拉松的。
實驗室裡的研究，可以不計成本的試圖把一項識別的準確率從90%提高到95%，繼而是99%，再是99.9%，這樣的進步邊際成本不斷提高，邊際效應逐漸遞減，但是還是要去做。因為任何東西從基礎理論到實驗室實現到實際應用，每一步都隔著很長的時間，而每一步的天花板就是前一步。
但實際應用是不一樣的，實際應用是要考慮成本的。當做一件事情的邊際成本開始提高，邊際效用開始遞減的時候，商業上例行的考慮就是不要繼續做下去了。其實就是我們說的，一分錢一分貨，十分錢兩分貨。
就好像如果我們要達到的目的是讓大部分人都能通過練長跑提高身體素質，那就要把跑步這件事情的門檻降低，要修建大家能夠很方便就可以到達的跑步場地，哪怕這個場地跑起來不全是直線；要讓大家買得起有價效比的跑鞋，哪怕和昂貴的跑鞋比起來效果會差一點；要能夠接受不是人人都是基普喬格，甚至能夠；跑完全程馬拉松的人都是少數。
當然還有最重要的一點，實際應用/全民跑步，這個事情的成本，要能經得起成本的考量。
比如我們都知道做神經網路進行深度學習傳統來說需要GPU進行加速。溯源起來是深度學習的祖師爺Geoffrey Hinton在2023年的ImageNet視覺識別挑戰賽裡用GPU進行加速，獲得了質的突破。
祖師爺帶領下，過去幾年掀起了以GPU為核心的機器學習熱潮。實驗室的研究獲得了成功，在一些實際應用領域也取得了不錯的落地。但是在一些特定領域卻遇到了困難，比如說醫學影像識別領域，有70%的臨床診斷有賴於醫學影像支援，如果能推進相關任務效率提公升，可謂善莫大焉。
[1]醫院的特點是什麼？穩。
試問一家醫院如果在伺服器和診療裝置上頻繁更新，甚至常常推倒重來，患者會不會感到不安？
別說患者，醫院也未必樂意。技術人員可能得常常頻繁地學習新技能，醫務工作者得不停學習和自己主業不那麼相關的新技術，軟硬體翻新投入的部署難度和成本也是難以預估。
這種時候，我們需要的可能就不是「基普喬格」，而是「普通跑友」——CPU來做AI加速。以英特爾為例，其實從第二代英特爾至強可擴充套件處理器開始，利用OpenVINO套件，就能很好的進行深度學習的加速。國內有家做醫療AI技術開發的公司叫匯醫慧影，就利用這一方式在去年特殊時期做出了病情CT輔助診斷的應用：
在病情篩查的肺部CT影像分析場景中，第二代英特爾至強可擴充套件處理器的算力與OpenVINO 工具套件的優化相配合，可令Dr. Turing AI 平台的平均推理耗時縮短至原先的35%，換句話說，平均推理效能提公升高達2.89倍。
[2]試想一下，如果需要在病情特殊期間讓醫院換上一套傳統的GPU架構的系統來做這個功能的落地，理論上當然效能不差，但是實操性和成本上真的難以實現。比較和GPU架構的應用比起來，CPU架構的應用部署門檻要低很多。
而最新的第三代英特爾至強可擴充套件處理器，效能比二代提公升了不少，待機效能平均提公升了1.46倍，記憶體頻寬則是提公升了1.6倍。
不只是CPU，英特爾還提供了其它的「周邊」軟硬體來配合CPU在AI領域的應用，比如英特爾深度學習加速（英特爾 DL Boost）技術和英特爾傲騰持久記憶體，將部署成本和門檻進一步拉低。
正是因為有實驗室AI的不斷拓寬邊界，很多不可思議的事情才變得可能；同樣也因為實際應用中重視成本和可行性的種種商業方案，才讓這些可能真正的落在普通人身上。這兩者雖有大不同，但都有價值，無法簡單說誰優誰劣。
上汽人工智慧實驗室和恆大新能源汽車的offer 如何抉擇？
慈恩寺柚子 與學校類似，乙個黃埔軍校，乙個黃浦區技校，兩種學校對你的培養 學校的氛圍能一樣嗎？在上汽對你理解汽車產業 技術能力增長 鍍金，絕對是有利的，但是職位晉公升的要看個人水平了。 這裡說求職 如果以後想長期扎根汽車行業，更建議上汽一些，其實兩者收入上的差距不大的。恆大新能源對於自己員工的培訓體...
人工智慧（AI）未來是否會應用到教育培訓領域？
時代智囊 題主提的問題，依據現在的發展，不用大多解釋應該也能看到它人工智慧在教育培訓的應用。人工智慧可以更加精準的面對學生學情進行課程教授，通過大資料，系統分析學生的學習情況，避免老師大堂課授課的弊端，提高學生的學習效果。人工智慧課堂的另乙個優點是廉價，有些教育機構僅收取平台使用費，想對於傳統的大班...
目前人工智慧在教育領域都有哪些實際應用？
統一AI智慧型提分 以人工智慧為核心，為輔導培訓機構 學校提供高效學習解決方案。依託智慧型診斷提公升 智慧型作業 智慧型預習 學情分析等功能優勢，使學生高效學習，輕鬆提分 教師輕鬆針對性教學無壓力，學生個性化一對一學習，快速提分。 是唐兔兔呀 人工智慧在教育有很多應用呢，也可以學習這些英語單詞的美式...