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2023/01/01阅读:19主题:橙心

【WeThinkIn出品】2022年度总结

Rocky Ding

公众号:WeThinkIn

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写在前面

【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的最新思考与经验总结,包含但不限于技术领域。欢迎大家一起交流学习💪

这篇文章发布的时候,应该已经是2023年了。在这里Rocky祝大家元旦快乐!

2022年,全球局势,疫情,新经济周期等不同维度的因素影响着大家生活的方方面面。Rocky回想这一年里经历的事和走过的路,既不轻松,也不认怂,相信这也正是2022年的魅力所在

作为2022年的年度总结文章,Rocky力求以最真实,最深刻,最从容的方式,向大家呈现Rocky最核心的思考,判断以及经验感悟,希望能与大家共勉

So,enjoy(与本文的BGM一起食用更佳哦):

正文开始

----【目录先行】----

  1. 年度总结与感悟(业务,竞赛,研究)

  2. 对AI行业的思考和判断

  3. 未来的注意力布局

  4. 新年愿景

年度总结与感悟(业务,竞赛,研究)

再过两个月,Rocky就将正式工作两年了。校园中饮酒高歌说文章的情景犹如昨日,不得不感叹光阴似箭,Rocky越来越感觉到时间的珍贵

也希望和WeThinkIn一路同行的小伙伴们,能将时间都投入到自己热爱的事业中,并且不断的微调提升我们的投如产出比,在新的一年里能从容使用时间,能够持续成长!

过去的一年里,还是比较充实的,Rocky一直督促自己前进,依然有持续的对自己思考的压迫,就像学生时代创业时一样。

接下来,Rocky将从业务,竞赛以及研究这三个方面展开,谈谈自己的经验感悟:

业务侧

Rocky在业务侧最大的成长是,从单模块到算法解决方案的视角转换。Rocky将业务主要分为核心现金流业务,创新业务以及demo/一次性外包业务

依托核心现金流业务可以梳理算法解决方案的整体开发与交付流程;通过创新业务可以扩展技术栈,协同上下游部门,获取增量空间。而demo/一次性外包业务是需要我们尽量规避的。

在未来的整个趋势中,不计成本的扩大规模来获取市场占有率的逻辑已经不成立了,各个公司会更重视现金流,所以在核心现金流业务的支持下,适当进行创新业务的探索,会更务实,更从容。

学生时期,Rocky在互联网大厂,AI独角兽,传统科技公司,国有企业里进行AI项目的开发与落地。而现在有了近两年的正式工作经验后,Rocky开始回顾当初的这些经历,有了很多新的思考,原本很多的困惑到现在都想通了。

在互联网大厂,传统科技公司以及国有企业,使用AI赋能原本的现金流业务与平台是最有价值的,因为很显然,纯AI研究院不但巨量烧钱且并不带来现金流回报,这个在新经济周期中是致命的

Rocky这边总结了业务侧的整个算法解决方案架构,不同维度的公司按照这个逻辑走都是可以用AI赋能的:

竞赛侧

2022年Rocky多次参加算法竞赛,都是在CVPR,AAAI以及Kaggle等平台上举办的CV方向Competitions,也多次获得了冠军和top1%成绩,并在这些平台中与大家进行了学术交流和探讨

在算法竞赛的厮杀过程中,Rocky也总结了一套算法竞赛方法论,在这里分享给大家:

  1. 赛题分析,问题定义。如何提炼赛题核心,并进行建模非常关键。
  2. 数据EDA(Exploratory Data Analysis)。磨刀不误砍柴工,对数据进行分析挖掘,有时往往能发现一些优化方向,对数据整体特征也会有较好的把握。
  3. 模型baseline设计&&优化。一般选择该细分领域的SOTA模型或者竞赛打榜热门模型做baseline入场;再针对竞赛赛题的特点对模型结构进行针对性的优化。
  4. 数据工程。针对赛题特点对数据进行增强,包括线下增强和线上增强等。
  5. 设计前处理和后处理。通过一些前处理算法与后处理算法对模型进行更多的约束,提升模型综合性能。
  6. 优化方法的消融实验。高效的消融实验非常重要,因为深度学习模型训练时间一般较久,如果一个实验跑一周的话在竞赛中是完全不行的。
  7. 线上结果反馈,根据线上结果倒逼1-6步的推进,从而形成正向的优化循环。
  8. 竞赛过程保持良好的心态。竞赛短则1-2个月,长则半年,不同的竞赛时间段都需要保持一个合适的心态,在竞赛前期不要放松,在竞赛中期不要焦躁,在竞赛后期冲刺时保持心态平稳。
  9. 竞赛所在细分领域的奇技Trick。这些Trick往往非常有效,且历经时间的考验。

当然的,完成竞赛不是最终的目的,将竞赛成果与思考向业务侧和研究侧进行迁移,才会更加有价值。并且顶级算法竞赛的冠军成绩也有助于公司AI影响力的提升。

研究侧

2022年Rocky也发表了一篇paper,撰写了多篇专利,算是对AI安全这个研究方向入了一个门吧,还有很多需要学习成长的地方。在这里Rocky也浅谈一下在工业界科研的一些感悟。

首先,我们需要有工业界科研的大局观。工业界科研与学生时代的科研完全不同,因为公司里所有工作会与绩效挂钩,研究也不例外。我们不能像在学校那样,花一年甚至两年的时间去进行研究,甚至一天中花在研究的时间也只能占工作时间的20%-30%左右,我们更需要在业务侧去沉淀与成长。

加上人工智能再次遇到理论发展瓶颈,坦率来说只靠发paper来融资的模式或者发paper拉拉二级市场股价的模式都已经一去不复返了。在这个大背景下,工业界科研是一个需要对投入产出比进行不断微调的事。

因此,从业务、竞赛中找问题,进行拓展研究,并及时将阶段性成果反馈到业务与竞赛中,彼此之间相辅相成,互相促进,不再只拘泥于发paper,而是顺势而为,用创业逻辑来平衡期望。这是Rocky与自己和解的一种方式。

对AI行业的思考和判断

Rocky认为,未来在新的环境里,增长模式已经发生本质变化,牺牲当前现金流来换取规模增长的模式已经不符合当前实际,造血能力重新成为企业的经营焦点,AI行业也不例外

在AI行业中,虽然出现越来越多fancy的模型与算法,并且有持续大量的顶会论文发表,但整体来看AI公司本身的产品化能力和营收增长以及利润率并没有那么强,一直无法在C端推出高市场占有率的产品

于此同时,工业界,学术界,投资机构以及从业者对AI的可能性都有了一个比较务实的判断,一切都回归理性了。那么,2023年,将是业界持续降本增效,持续优化的一年,各个公司都会求稳和落地优先。

AI需求整体上存在碎片化严重,毛利较低的情况。AI赋能万物的逻辑也会在现实的“汪洋”中漂浮不定,因为每个行业都有非常复杂的业务逻辑和生态链,AI技术最多只能代替其中的某一个环节,并且依然存在很多限制条件

Rocky的判断是,很多自动驾驶方案公司可能会转型成扫地机器人公司,很多纯AI公司可能会成为碎片需求算法API公司,各个相关公司中的边缘部门和纯AI研究院可能会全线收缩和优化。

现在行业正处于一个充满不确定的、需要做出改变的时刻,但同时也充满机会的时刻。如何决策,如何做出合理规划,如何建立完备的思考模型,将对未来产生至关重要的作用。

未来的注意力布局

Rocky认为,未来AI行业应该从技术维度向市场维度进行转换,从而更好地看待行业问题。有差异化市场空间,能走通现金流闭环,再不断加深技术护城河,是更务实的一种模式。Rocky这里主要将市场分为成熟前的市场,正在成熟的市场以及成熟的市场三个视角。

成熟前的市场主要包括元宇宙等概念型产业,正在成熟的市场包括AIGC,数字人,自动驾驶,AI安全,AI平台等不断发展落地型产业,成熟的市场包括安防,教育等稳中求变型产业。

以成熟市场为支撑,不断深入梳理业务开发逻辑与商业闭环,并将成功经验逐步向正在成熟的市场拓展,并在宏观战略角度持续关注成熟前的市场动向,以上就是Rocky未来的注意力布局,也希望能给大家带来一些思考与启发。

当然的,将战略升到最高维,未来Rocky也会坚定不移的持续聚焦中国,看好中国。

新年愿景

  1. 2023年,WeThinkIn依旧会秉持宁缺毋滥的原则,尽量保持周更,将Rocky最新的思考与感悟,通过文章的形式记录下来,分享给大家,也送给自己。

  2. 总结这一年多的文章撰写与公众号运营经验,Rocky重新梳理了WeThinkIn宇宙的栏目序列,合并了一些栏目,也增加了一些新栏目,后续的文章也会从这些栏目视角出发去进行撰写:

  1. 和志同道合的伙伴们持续的深入合作,一起成长,输出价值,给大家带来更多帮助,一起实现更多的目标。

  2. 在个人能力方面,Rocky希望能持续提升自己的核心技术能力,产品思维,运营能力,沟通协调能力,深度思考能力,以及成本控制能力,能够更好的胜任KOL。

  3. 在生活方面,Rocky希望能劳逸结合,合理饮食,适度运动。

精致的结尾

最后,Rocky想在这里致敬每一位与WeThinkIn携手并进的朋友,感谢所有志同道合的伙伴和贵人,谢谢大家的帮助与支持。真的很开心认识大家,并且能够一同前行,希望我们在未来的路上疯狂生长!

Rocky一直在运营技术交流群(WeThinkIn-技术交流群),这个群的初心主要聚焦于技术话题的讨论与学习,包括但不限于算法,开发,竞赛,科研以及工作求职等。群里有很多人工智能行业的大牛,欢迎大家入群一起学习交流~(请添加小助手微信Jarvis8866,拉你进群~)

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