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AIoT算法供給困境,何以破解?
2022-11-15 09:30:00

AI對企業(yè)數(shù)字化轉型、產(chǎn)業(yè)智能化升級的助力作用在過往實踐中被高度認可,擁抱AI已成為各個行業(yè)共識。然而,傳統(tǒng)的算法生產(chǎn)方式無法適應和滿足AIoT 市場對AI算法的海量需求,市場供需明顯失衡。

于是,各大人工智能廠商試圖革新算法生產(chǎn)模式,全面提高算法生產(chǎn)力,讓AI得以在海量的場景中發(fā)揮應有效應。

近期,曠視提出算法量產(chǎn)的理念,意在降低算法生產(chǎn)的門檻,提升算法生產(chǎn)效率。

這個辦法可行嗎?

算法生產(chǎn)供需矛盾突出,曠視以算法量產(chǎn)解題

火焰檢測、工業(yè)質檢、零件計數(shù)、?;窓z測、通行管理、明廚亮灶、高空拋物檢測、普洱茶茶餅識別、破皮速凍水餃檢測……這些“五花八門”的AI算法,伴隨著數(shù)字化轉型的熱潮,進入了日常生產(chǎn)生活。

表面看,各行各業(yè)都有算法不斷融入,但實際上,AIoT市場上高質量的AI算法仍然“供不應求”,如何解決算法生產(chǎn)及落地應用挑戰(zhàn),讓人工智能在海量場景中發(fā)揮更大的作用,是人工智能企業(yè)在AIoT時代需要解決的難題,也是曠視提出算法量產(chǎn)理念的初衷。

當下, AIoT市場算法供給、落地過程中,主要存在5大挑戰(zhàn):行業(yè)數(shù)據(jù)匱乏、算法通用性低、IoT設備繁雜、Software2.0的挑戰(zhàn)以及算法供給質量參差不齊。面對這些課題,行業(yè)中存在著不同方向的探索:目前絕大多數(shù)算法都是定制化生產(chǎn)模式,根據(jù)需求進行算法定制化開發(fā),一個一個項目解決,但往往成本較高、算法交付質量參差不齊;預訓練大模型能為算法帶來良好的泛化性,但其背后需要大量算力支持,并且難以解決具體的細分場景問題;能夠解決部分問題的云端 AI 開發(fā)平臺,雖然易上手、零代碼,但是只實現(xiàn)了流程數(shù)字化,對策略選擇自動化等進階功能的支持有限……

 

這些探索非常好,但是在應對一個復雜問題時候,光靠單點其實是不夠的。面對如此復雜的挑戰(zhàn),曠視認為“算法生產(chǎn)過程的標準化,是解決復雜且碎片化的算法生產(chǎn)的有效手段”。這個標準化過程,包括了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的標準化、算法模型的標準化和推理框架的標準化。只有標準化才有可能讓算法生產(chǎn)的所有環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化,進而提高算法生產(chǎn)的效率。

為此,曠視推出了適配算法量產(chǎn)的AI基礎設施——算法生產(chǎn)平臺AIS(AI Service)。AIS基于曠視Brain++體系,構建了一套覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓練、性能分析調優(yōu)、推理部署測試等算法生產(chǎn)全鏈路的零代碼、自動化的生產(chǎn)力工具平臺。

建盞“電子身份證”透現(xiàn)算法量產(chǎn)效能

“建盞”溯源是曠視在推進算法量產(chǎn)過程中的一個典型案例。福建省南平市建陽區(qū)的建盞,以“入窯一色、出窯萬彩”的自然之美享譽天下,市面上不乏歷代大文豪留下的“贊詩”。時至今日,建盞依舊是收藏愛好者和飲茶人士的“心頭好”,2016年一件宋代建盞以1078萬美元的成交價拍出,2017年一件現(xiàn)代建盞以2600萬元成交價拍出。

 

自建窯建盞燒制技藝被列入國家級非物質文化遺產(chǎn)名錄以來,建盞產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,產(chǎn)業(yè)價值倍增。據(jù)了解,目前福建省南平市建陽區(qū)注冊建盞企業(yè)和個體超7000家,從業(yè)人員3萬多人,產(chǎn)值預估達75億元。隨著產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡平臺經(jīng)營不規(guī)范、虛假宣傳、仿造、偽造、以次充好等問題也時有發(fā)生。

過去,建盞在銷售和鑒定過程中,更多依賴于建盞傳承人親筆簽名、拍照,或提供產(chǎn)品防偽碼等形式。這類方法效率低、人力成本高,還留下了更多造假仿造的空間。好在建盞“每盞皆唯一”的特性讓AI視覺識別溯源得以實踐。

曠視研發(fā)的建盞 AI 溯源系統(tǒng),基于建盞的盞紋,通過圖像檢測和識別等AI技術,對建盞進行采集、登記、追溯、鑒定,實現(xiàn)了“一盞一圖、一盞一碼、圖碼結合”,讓千年建盞擁有“電子身份證”。

 

按常理來說,為數(shù)量龐大的建盞采集、登記、追溯、鑒定等流程十分復雜和繁瑣,研發(fā)建盞 AI 溯源系統(tǒng)應該是一個漫長的過程。其實不然,曠視基于AIS平臺,極大程度的縮短了研發(fā)建盞溯源系統(tǒng)所需的時間。通過AIS平臺內置的自動優(yōu)化功能,研究員實現(xiàn)了模型的快速迭代,從而實現(xiàn)對建盞的準確、快速識別。以建盞中的兔毫盞為例,這種品類紋理細密,一般肉眼難以分辨,但目前的識別準確率可達95%以上。

除建盞溯源外,曠視通過算法量產(chǎn)已經(jīng)幫助能源、教育、零售、運動健身等行業(yè)的多個客戶在日常生產(chǎn)與經(jīng)營中運用AI技術,實現(xiàn)降本增效。曠視通過算法量產(chǎn)研發(fā)的明廚亮灶算法,已在多個城市的學校落地,守護學生用餐安全。曠視基于MegEngine框架,通過算法量產(chǎn)和AIS生產(chǎn)平臺,為某油田提供了煙霧檢測、火焰檢測、油品泄漏、配電室未佩戴絕緣手套等多項AI算法,通過“危險化學品視頻分析智能預警系統(tǒng)”,提升其日常安全監(jiān)管工作效率。

AI向實而生,讓物理世界更美好

曠視認為,AIoT是未來十年最大的科技創(chuàng)新機遇,將引領新一輪的發(fā)展浪潮?;谑甓嗟膭?chuàng)新實踐和產(chǎn)業(yè)洞察,曠視提出 【AIoT = AI+IoT+空間】的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式,通過AI、IoT和空間三大要素的創(chuàng)新和融合,釋放AIoT價值,促進實體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

在AI創(chuàng)新方面,曠視通過推動算法量產(chǎn),提升AI規(guī)?;┙o能力。

在IoT創(chuàng)新方面,曠視圍繞“算法定義硬件”,打造核心終端:即通過海量算法+通用型/標準化的智能硬件,去滿足AIoT領域海量的碎片化場景需求。用戶無需理解不同硬件產(chǎn)品的性能及使用場景,也不用做復雜的前期準備和項目規(guī)劃,通過算法去定義硬件功能,讓同樣的硬件可以滿足不同的場景和需求。

在空間創(chuàng)新方面,曠視認為基于場景的價值閉環(huán)有巨大機會。為此,曠視聚焦在消費物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)和供應鏈物聯(lián)網(wǎng)三大業(yè)務賽道,持續(xù)為客戶和社會創(chuàng)造價值。

AIoT 將成為未來數(shù)字經(jīng)濟的一個主航道與核心脈絡。過去三十年,互聯(lián)網(wǎng)對虛擬世界帶來極大的改造。面向未來三十年,曠視期待通過 AI 和 IoT 的融合,讓物理世界發(fā)生同樣偉大的變化,讓世界變得更加美好。

劉曠
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劉曠
劉曠
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AIoT算法供給困境,何以破解?嗎?
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