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原题:云目未来会长刘洋:面向5G时代的数据大爆炸，唯一的AI就是解决问题的途径
创新势头，静水流深。 5G、随着人工智能、大数据技术的发展，技术应用逐渐落地，属于未来的朝阳行业积累了爆炸力。
12月10日，在北京举办的“新势力2019年度CEO峰会猎云网创投奖颁奖仪式”上，云目未来科技(北京)有限公司作为AI领域创新企业的领导人之一，荣获“2019年度企业服务领域最具影响力的创新企业”奖。
新经济时代的创新思路在以下技术变革为推动力的十年中迎来了更多的产业机会，创造了新的应用场景和商业模式。 其中也蕴藏着巨大的创新机遇和精力。
就像本次论坛的主题“新势力”一样，它代表着未知，往往意味着强烈的生命力。
大量的数据AI需要有“理解”的势头
随着数据的累积，AI是解决未来大量数据的有力工具。 AI芯片和深度学习算法的进步，越来越强的计算能力有力地推动了深度学习的进一步进步。
作为嘉宾，云目未来会长兼首席执行官刘洋参加了“AI融合IOT——领导万物智能新时代”的圆桌论坛，“随着短视频的发展和互联网信息爆炸，数据量急剧增加，传统过程难以处理这种规模的信息。 目前，通过AI手段解决数据问题，推进数据结构化是一个长期的重大机遇。
的确，随着5G技术的到来，以视频为中心的新媒体的数据量几何增加，在高速数据传输中，人人都是“自我媒体”，在引领技术发展的同时，给现有信息内容的分析处理带来了前所未有的压力。
在这个过程中，如何快速筛选核心内容，深入挖掘信息，成为许多监管部门、企业机构的难题。
据刘洋介绍，以前的内容识别主要以人工筛选为主要形式，复盖信息主要是文本类型，数据垄断范围狭窄，无法对视频图像进行内容监管，人工投入量大，效率低，数据垄断率低，监管度低等问题，都是内容有效的
然而，目前的趋势是视频内容逐渐成为普及的主要载体，企业机构的识别变得更加困难。
面对越来越多的市场需求，云的未来将基于AI技术构建解决方案。
作为一家依靠深度学习和计算机视觉技术“理解”AI视频内容的科技公司，基于云目未来成立后数亿级图像训练深度学习算法模型，以AI视频技术为核心，政治企业推进视频等媒体内容领域的智能处理。
云目未来的团队技术实力相当强。 在中央网通、公安部、工信部举办的国内级别最高的“人工智能多媒体信息识别技术大赛”，小组获得一等奖、一等奖。 同样比赛的对手是百度、阿里巴巴、商汤、三六零等实力强的队伍。
多模式视频结构化突破行业难点
我们知道深度学习算法是人工智能的突破之一。
像挑战人类围棋的alpha go那样，根据计算机的高频运算能力，通过从数据中找出法则并深入学习，除了归纳学习能力之外，还能够在一定程度上进行演绎推论。
理论上，如果数据的复盖度足够宽，算法足够先进，则AI技术能够代替人工进行内容的识别和判断，并且能够对内容标记“遵从性”。
然而，现实中存在一定的困难。 同样的话语根据语境的不同意义也不同，除此之外还出现了照片、录像、直播等新的信息内容，机器所面临的技术难易度大幅增加。
从信息流的发展来看，视频可以说是最综合、最高级的。 在视频前面，文字、声音、图像结构非常好，但视频包括上述所有综合要素，并且这种难度的增加不是简单的加法，而是乘法。
我们经常看到，如何在视频中融合2D图像、3D模型、结构化信息、文本、语音等要素，构建视频数据已成为人工智能识别的难点。
在这个非常困难的领域，云的未来突破了。 断点是现在人工智能的要点“多模式信息的智能理解”。
通过从不同模态(例如文本、图像、视频等)的数据交叉融合获取数据信息，云纹将来与来自不同模态的有效特征进行充分的交互，以确保运算效率并实现不同模态的特征的有效融合。
解决多模式人工智能问题，直接影响的是人工智能落地的未来。
经过多年的积累，云目的未来已经建立了40000多种等级标签，系统可以根据不同顾客的需求将信息进行多维分类。 例如，我们对于某监督部门的需求痛点，已经建立了30大类别225个子类别的等级标签，以复盖网络信息的全类别。
在此基础上，云的未来与识别目标紧密结合，利用AI技术进行数据定位。 构建在云未来的该系统平台能够不仅根据特征学习在企业内容审计的方向上提供服务，还根据深度的视频理解能力支持企业的营销分析。
云目未来的这一突破解决了视频结构化的难题，在人工智能识别内容时大大提高了效率和精确度的同时，也带来了广泛的应用前景。
要“钉钉子”，以满足聚焦场景的落地需求
人工智能的落地立足于特定的场景，为用户创造真正的价值。
长期以来，人工智能多停留在概念水平，与技术成熟度不足、方案不完善有关，这也影响了场景着陆时的效果。 随着技术的突破，人工智能真正发挥了作用，开始带来巨大的用户市场。
在这个过程中，云眼的未来“出来”依赖于自己的独创性。
刘洋说:“我们认为，在现有技术上，深入了解客户的需求，提供解决方案是最有价值的。 不要只是觉得手上有锤子，不要以为到处都有钉子，应该看看用户在业务流程中真正痛苦的地方。”
如何发现刚性需求，以技术手段解决“痛点”，已成为解决AI应用落地的主要矛盾。
刘洋说:“深入挖掘用户的业务场景，根据云的未来或用户的业务特征，用算法和模型识别用户的特定场景需求，帮助用户最终实现智能化改造，重建用户的业务流程
以短视频领域为例，人工智能识别具有极广泛的应用空间。 例如，汽车制造商可以通过云的未来技术方案，识别短视频中的市场营销、分发、品牌等相关信息，提取核心内容，确定短视频的内容概况和趋势，基于全平台的总结和深度分析，用户真正感兴趣
云目未来的系统平台可以在商品宣传水平上进行效果评估和参与者反馈判断，根据需要进行正确的营销，量化宣传效果的竞争产品分析可以整理竞争产品战略路径，进行差异化营销。
面对越来越多样化的内容和渠道，云的未来支持AI技术，维护价值，根据市场需求，着眼于应用场景的落地，为行业、用户创造更加安全高效的互联网环境。
