(文/程文智)提到AI,人們最先想到的可能是相機的美顏功能,其實如今的AI技術(shù)可以說不僅已經(jīng)滲透到人們的日常生活當中,而且在工業(yè)場景中也有了很多的應(yīng)用。作為推動AI應(yīng)用大規(guī)模落地關(guān)鍵力量------深度學習框架,在廣大AI企業(yè)、研究者,及開發(fā)者的努力下,變得越來越成熟,越來越多樣。
目前主流的AI深度學習框架,有2015年11月由Google設(shè)計研發(fā)并開源的TensorFlow、2017年1月由Facebook人工智能研究院基于Torch推出的PyTorch、2016年5月由Amazon設(shè)計研發(fā)并開源的MXNet、2016年1月由微軟在Github上開源的CNTK、以及2016年8月由百度進行開源的PaddlePaddle(飛槳)等。
圖:百度AI技術(shù)生態(tài)總監(jiān)周奇
據(jù)百度AI技術(shù)生態(tài)總監(jiān)周奇介紹,百度的飛槳深度學習平臺集核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體,還包括了飛槳企業(yè)版零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL和全功能AI開發(fā)平臺BML,以及飛槳AI Studio學習與實訓(xùn)社區(qū)。
截止到2022年5月,飛槳平臺上已經(jīng)有477萬開發(fā)者、創(chuàng)建了56萬個AI模型,服務(wù)了18萬家企事業(yè)單位。市場份額方面,據(jù)IDC統(tǒng)計,2021年飛槳在中國深度學習平臺市場綜合份額排名第一,全球排名第三。
在硬件適配方面,目前有超過20個廠家,30種以上的芯片適配了飛槳,包括Intel、龍芯、申微、飛騰、華為、海光和兆芯等CPU芯片;英偉達、昆侖芯、海光、華為、Graphcore、寒武紀及天數(shù)智芯等深度學習芯片;Arm、高通、蘋果、芯原、聯(lián)發(fā)科技、紫光展銳、晶晨等深度學習推理芯片和IP廠商;以及Intel-Altera和AMD-Xilinx等FPGA廠商。
更為重要的是,飛槳已經(jīng)開始在各行各業(yè)種得到應(yīng)用了。在周奇看來,如今AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的場景變得越來越深入,越來越專業(yè)。他在分享中表示,AI應(yīng)用落地有兩大挑戰(zhàn),一是應(yīng)用場景非常多,開發(fā)者需要結(jié)合不同的應(yīng)用場景開發(fā)各種各樣的模型;二是模型開發(fā)出來后,為了更加流暢地運行,需要針對不同的芯片開展優(yōu)化適配。
“飛槳在持續(xù)不斷地降低AI開發(fā)者的門檻。”周奇指出,EasyDL就是一個零門檻AI開發(fā)平臺,即便開發(fā)者不懂得如何寫代碼,也能進行AI應(yīng)用開發(fā)。
開發(fā)者辨影科技創(chuàng)始人王京京將EasyDL比作AI界的“預(yù)制菜”。“EasyDL把很多算法模塊化了,‘就像廚師無需親自制作菜刀一樣’,碼農(nóng)們可以按需調(diào)用,開發(fā)AI程序、做出AI硬件,無論是PC、平板、電視還是安卓、iOS,都可以適配。”他在行業(yè)應(yīng)用分享時表示,“如果說用其他AI開發(fā)架構(gòu)做模型如同爬樓梯,那用了EasyDL就感覺像是坐上了電梯,省時、省力又省心。”
圖:辨影科技創(chuàng)始人王京京
他采用飛槳的EasyDL平臺開發(fā)出的AI質(zhì)檢邊緣計算相機,部署非常簡單,接口也很豐富,而且自帶高靈敏度液晶觸摸屏,在不用外接顯示器的情況下就可以對模型進行管理,連接蜂鳴器和LED燈之后,可以對不合格產(chǎn)品進行提示。
據(jù)王京京介紹,目前基于飛槳EasyDL的相機檢測系統(tǒng)已經(jīng)可以應(yīng)用在發(fā)動機漏液檢測、活塞環(huán)瑕疵檢測、焊縫氣泡檢測、鉚釘裝配檢測、注塑部件未注滿缺失檢測、螺紋口瑕疵檢測等工作中。甚至還可以用于飛機維修檢測當中,“使用這個相機檢測系統(tǒng),可以檢測飛機靜壓孔是否正常,蒙皮外表面有沒有凹坑或雷擊點,以及有沒有螺釘確實等。”王京京分享說。
不過,他也承認,飛機維修檢測項目,目前還在研究測試階段,但他相信未來AI可以讓飛機更加安全,也能幫助飛機維修工程師更加高效地完成他們的工作。
在生產(chǎn)線上的質(zhì)檢應(yīng)用已經(jīng)在不少工廠得到部署,“我們只需要按工廠質(zhì)檢科的需求,在飛槳EasyDL上進行良品和次品的數(shù)據(jù)標注,就可以完全按照工廠質(zhì)檢部門的標準訓(xùn)練出來模型,數(shù)據(jù)標注和模型訓(xùn)練過程完全不需要質(zhì)檢人員懂代碼。”王京京表示。
在他看來,這就像販賣預(yù)制菜的店面不需要廚師一樣,辨影相機加上飛槳企業(yè)版EasyDL就像是AI界的“預(yù)制菜”,工廠不需要AI算法工程師在現(xiàn)場,也能方便地使用AI技術(shù)來進行降本增效。
其實,AI已經(jīng)在很多行業(yè)有了落地應(yīng)用,比如智能機器人巡檢、設(shè)備預(yù)測性維護、智能鍛造熔煉等智慧工業(yè)場景;肺炎CT影響篩查、胚胎囊胚圖像的自動分割等智慧醫(yī)療;自動駕駛、軌道在線智能巡檢系統(tǒng)等智慧交通;以及智慧農(nóng)林,智慧金融等等領(lǐng)域都有很多應(yīng)用。相信未來AI技術(shù)還會在更多應(yīng)用領(lǐng)域得到應(yīng)用。
目前主流的AI深度學習框架,有2015年11月由Google設(shè)計研發(fā)并開源的TensorFlow、2017年1月由Facebook人工智能研究院基于Torch推出的PyTorch、2016年5月由Amazon設(shè)計研發(fā)并開源的MXNet、2016年1月由微軟在Github上開源的CNTK、以及2016年8月由百度進行開源的PaddlePaddle(飛槳)等。
圖:百度AI技術(shù)生態(tài)總監(jiān)周奇
據(jù)百度AI技術(shù)生態(tài)總監(jiān)周奇介紹,百度的飛槳深度學習平臺集核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體,還包括了飛槳企業(yè)版零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL和全功能AI開發(fā)平臺BML,以及飛槳AI Studio學習與實訓(xùn)社區(qū)。
截止到2022年5月,飛槳平臺上已經(jīng)有477萬開發(fā)者、創(chuàng)建了56萬個AI模型,服務(wù)了18萬家企事業(yè)單位。市場份額方面,據(jù)IDC統(tǒng)計,2021年飛槳在中國深度學習平臺市場綜合份額排名第一,全球排名第三。
在硬件適配方面,目前有超過20個廠家,30種以上的芯片適配了飛槳,包括Intel、龍芯、申微、飛騰、華為、海光和兆芯等CPU芯片;英偉達、昆侖芯、海光、華為、Graphcore、寒武紀及天數(shù)智芯等深度學習芯片;Arm、高通、蘋果、芯原、聯(lián)發(fā)科技、紫光展銳、晶晨等深度學習推理芯片和IP廠商;以及Intel-Altera和AMD-Xilinx等FPGA廠商。
更為重要的是,飛槳已經(jīng)開始在各行各業(yè)種得到應(yīng)用了。在周奇看來,如今AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的場景變得越來越深入,越來越專業(yè)。他在分享中表示,AI應(yīng)用落地有兩大挑戰(zhàn),一是應(yīng)用場景非常多,開發(fā)者需要結(jié)合不同的應(yīng)用場景開發(fā)各種各樣的模型;二是模型開發(fā)出來后,為了更加流暢地運行,需要針對不同的芯片開展優(yōu)化適配。
“飛槳在持續(xù)不斷地降低AI開發(fā)者的門檻。”周奇指出,EasyDL就是一個零門檻AI開發(fā)平臺,即便開發(fā)者不懂得如何寫代碼,也能進行AI應(yīng)用開發(fā)。
開發(fā)者辨影科技創(chuàng)始人王京京將EasyDL比作AI界的“預(yù)制菜”。“EasyDL把很多算法模塊化了,‘就像廚師無需親自制作菜刀一樣’,碼農(nóng)們可以按需調(diào)用,開發(fā)AI程序、做出AI硬件,無論是PC、平板、電視還是安卓、iOS,都可以適配。”他在行業(yè)應(yīng)用分享時表示,“如果說用其他AI開發(fā)架構(gòu)做模型如同爬樓梯,那用了EasyDL就感覺像是坐上了電梯,省時、省力又省心。”
圖:辨影科技創(chuàng)始人王京京
他采用飛槳的EasyDL平臺開發(fā)出的AI質(zhì)檢邊緣計算相機,部署非常簡單,接口也很豐富,而且自帶高靈敏度液晶觸摸屏,在不用外接顯示器的情況下就可以對模型進行管理,連接蜂鳴器和LED燈之后,可以對不合格產(chǎn)品進行提示。
據(jù)王京京介紹,目前基于飛槳EasyDL的相機檢測系統(tǒng)已經(jīng)可以應(yīng)用在發(fā)動機漏液檢測、活塞環(huán)瑕疵檢測、焊縫氣泡檢測、鉚釘裝配檢測、注塑部件未注滿缺失檢測、螺紋口瑕疵檢測等工作中。甚至還可以用于飛機維修檢測當中,“使用這個相機檢測系統(tǒng),可以檢測飛機靜壓孔是否正常,蒙皮外表面有沒有凹坑或雷擊點,以及有沒有螺釘確實等。”王京京分享說。
不過,他也承認,飛機維修檢測項目,目前還在研究測試階段,但他相信未來AI可以讓飛機更加安全,也能幫助飛機維修工程師更加高效地完成他們的工作。
在生產(chǎn)線上的質(zhì)檢應(yīng)用已經(jīng)在不少工廠得到部署,“我們只需要按工廠質(zhì)檢科的需求,在飛槳EasyDL上進行良品和次品的數(shù)據(jù)標注,就可以完全按照工廠質(zhì)檢部門的標準訓(xùn)練出來模型,數(shù)據(jù)標注和模型訓(xùn)練過程完全不需要質(zhì)檢人員懂代碼。”王京京表示。
在他看來,這就像販賣預(yù)制菜的店面不需要廚師一樣,辨影相機加上飛槳企業(yè)版EasyDL就像是AI界的“預(yù)制菜”,工廠不需要AI算法工程師在現(xiàn)場,也能方便地使用AI技術(shù)來進行降本增效。
其實,AI已經(jīng)在很多行業(yè)有了落地應(yīng)用,比如智能機器人巡檢、設(shè)備預(yù)測性維護、智能鍛造熔煉等智慧工業(yè)場景;肺炎CT影響篩查、胚胎囊胚圖像的自動分割等智慧醫(yī)療;自動駕駛、軌道在線智能巡檢系統(tǒng)等智慧交通;以及智慧農(nóng)林,智慧金融等等領(lǐng)域都有很多應(yīng)用。相信未來AI技術(shù)還會在更多應(yīng)用領(lǐng)域得到應(yīng)用。
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