由于数据短缺和研发耗资AI医美难以真正落地

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(文章来源:Techsir)

在做人工智能训练模型的时候,数据是最重要的因素,因为只有通过大数据训练,才能让训练的模型更接近于实际需求。所以在生成AI诊疗模型时,就需要海量、准确的基础数据。

但在AI医美行业中,数据质量问题一直难以解决。一方面,由于整形属于个人私隐,绝大部分消费者并不愿意透露个人数据;另一方面,因为医美机构大多以民营企业为主,企业之间使用的数据采集系统不同,企业之间的竞争关系必然会造成不信任感,这些都使得数据的收集工作存在很大的难度。数据难以汇集和打通,自然就无法进行后续的加工分析。

机构之间的数据壁垒和行业的特殊性决定了医美AI诊疗模型搭建的难度,而AI行业高昂的研发成本也成为横亘在企业面前的一道坎。

从人工智能概念的提出到人工智能雏形的形成,整个行业已经经历了60余年的跌宕起伏,在这过程中花费了巨大的经济成本,但人工智能在技术应用方面的瓶颈一直存在。同样的,在医疗AI领域,前期研发阶段必然要投入大量的资源,如果由公立医院进行主导推动那还算好,毕竟公立医院不需要将商业利益做过多考虑,推动过程相对容易。但对于民营的医美机构来说,不计算商业回报的研发投入无异于“自杀”,这或许也是为什么很少有企业能够大刀阔斧地支持AI研发,而多以“赋能营销”作为AI产品卖点的原因。

随着AI风口的兴起,一大批企业都开始抓住发展的机遇,但大量“伪AI”概念的产品也开始大肆圈快钱。阿里巴巴前CEO卫哲曾经“断言”,目前伪人工智能比例可能已经高达90%或者99%。“伪AI”概念虽然能够唬人一时,但并不能解决任何实际问题,对于AI技术的应用以及行业的推动发展也起不到任何作用。对于包含更美APP在内的众多医疗美容APP来说,拥抱技术是能给予企业和整个行业更大的想象空间,但前提是要拥抱真正的技术。

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