从特斯拉人形机器人亮相看 AI 人工智能模型落地面临的两个难题

当地时间 9 月 30 日，美国特斯拉公司的人形机器人-“擎天柱”（Optimus）亮相，这款机器人之前在一些媒体的报道中，有些功能已经展现了不俗的表现，令人叹为观止。

在这次的亮相中，又展现了搬运、浇水、移动东西等多种能力，表现不俗，而最终售价可能在 2w 美元左右。

机器人是融合了多种 AI 能力的一个设备，是 AI 能力落地结合行业的一个“集大成者”

现阶段，AI 人工智能模型发展的如火如荼，在多个领域遍地开花，融入 AI 能力的行业，也展现了新的生命力。

但在实现 AI+行业的过程中，有两个难题比较难以解决。

1. 企业并不确定 AI 在实际业务中，能带来哪些收益。

这个问题主要体现在两个方面：一方面 AI 模型本身的能力有不确定性，从采集数据到训练过程，都有可能存在偏差，导致模型的泛化能力不佳。导致线下评估时可能还不错，一上线效果就大打折扣。这样的例子屡见不鲜。另一方面是业务的不确定性，对于大型长期稳定的业务还好，可很多中小企业的业务还在不断高速变化中，可能还没等模型训练出来，业务已经发生了变化。导致 AI 模型根本无法达到预期效果。

1. 建设 AI 团队和相关信息化系统成本高昂。

建设一支含有程序员的信息化团队已经是一笔不小的费用了，而减少 AI 系统所需要的算法工程师团队、数据科学家，成本就更加可观了。对于企业来说，更是一笔不小的费用。

那这两个问题如何解决呢？我们来看看 AI 模型市场（http://aimodelmarket.cn）是怎样的一个解决思路。

首先，对于企业的不确定性，AI 模型市场采用了 API 的接入形式，HTTP-API 是轻量的系统交互接口，是应对变化的最好选择。企业接入 API 后，如果模型效果不佳，开发者可以升级模型，但接口不变。这样企业不用重新再接入一遍，就可以获得升级模型能力。

其次，对于业务的不确定性，AI 模型市场提供了多种 API 接口供企业选择，企业一旦业务发生变化，可以重新挑选适合自己的其他接口，快速切换业务实用性。

最后，对于建设的团队成本，AI 模型市场都帮企业省下了这笔费用。企业和模型提供者之间是接口契约关系，按调用量收费。不调用不收费。这样，一方面保护了模型提供者可以及时得到收益，另一方面，保护企业，一旦发现模型有不适合的地方，可以及时止损，同时也不用维护一支庞大的 AI 数据科学家团队的支出。

在 AI 人工智能模型落地的过程中，企业和 AI 能力提供者还需要很多的探索，不断减少二者之间的鸿沟，才能让企业及时获得 AI 能力的红利，也帮助科研工作者，获得及时的反馈和收益。