導語:誰有更低的成本、更早的布局、更快的技術迭代,誰就能成為最終冠軍。
AI還能干什么?
1970年,第一代神經網絡算法問世,證明了《數學原理》前52個中的38項。
此后,AI不斷突破迭代,“折疊”生產力時空,將人類從重復勞作中解放出來。
近年來,隨著各行各業高度發展,信息量和應用場景也呈指數級增加,算法模型逐漸步入深水區。而AI落地的場景,大多數仍然有限,并未能發揮最大效能。
怎樣的AI技術,能夠持續賦能行業,解決更為細碎但常見的長尾問題?乃至跑向機器“拓荒”思考的“最后一公里”?
AI現在需要“解放自己”,展開一場范式轉變。
欲知未來,先看歷史。因此,有必要從人工智能應用落地的第一階段,看AI如何一步步構建和影響身邊的世界。
教會機器“看臉”
當代生活對人工智能最直觀的認知,來自人臉識別。
人臉識別,是AI眾多技術中最早、最為成熟的技術。現如今,在各個場合“刷臉”已經成為一種常態,比如交通運輸場景中,刷臉登機、入閘、安全檢測等。
但人臉識別被廣為人知的應用,當數智能美顏。經過智能美顏“點石成金”,照片變得精致動人。
雖然“一切看臉”難免失之狹隘,但人類70%-80%的信息獲取來自視覺。人臉識別讓人工智能具備了識人知物的能力。
簡單來說,視覺AI就是研究如何讓機器會“看”,即用攝影機和電腦代替人眼對圖像進行特征提取和分析,并由此訓練模型對新的圖像數據進行檢測、識別等任務,建立能夠從圖像或者多模態數據中獲取信息的人工智能系統。
作為人腦之外的另一種智能,在認識世界之前,先要認識人類。模仿人腦學習過程的深度學習的內核,也是構建特征模型。人的面部信息,是社交及傳播行為的重要載體,具有豐富的數據基礎和重要的應用化需求。
因此,人臉識別成為人工智能誕生60年來的爆發“奇點”。深度學習從人臉識別開始,劈開一條道路。
此后,人臉識別技術在各行業領域,都得到了應用。在商業樓宇,可用來錄入門禁考勤系統;互聯網APP為面部設計出好玩的濾鏡,創造新奇社交體驗;銀行系統用上了便捷且具有高安全性的刷臉支付;而智能手機廠商的人臉解鎖和智能美顏,大概是日常最頻繁的應用。
人臉識別在諸多領域的應用,打開了廣闊的藍海市場,也滋養了一批AI技術企業和應用企業,誕生了商湯(0020.HK)、曠視科技、云從科技等AI企業,同時百度(BIDU.O)、阿里(9988.HK)等互聯網廠商也積極切入人工智能領域。
發展到現在,AI人臉識別技術已非常成熟,甚至被打上基礎技術的符號。以精度、準確度為導向的技術驅動力量正在減弱,而用戶對產品使用場景適配度的要求,卻越來越高。
而人工智能技術的應用,遠不止于此。
在長尾場景中,重識世界
隨著人工智能技術的迅速發展,現如今AI的應用已經突破了識別人自身的第一階段,進入了第二階段——即對人周邊已知領域的探索,體驗人能感知到的現實世界。
在第二階段,人工智能的使命,和第一階段有所不同。
從人臉識別,過渡到識別萬物、實現萬物互聯;從標注圖像中的單一要素,到識別物體組合和場景,甚至是物體與場景的關系。
從數據化到結構化,乃至可交互化,是人工智能第二階段的使命。
只有將時間、地點、人物關系有機串聯,才能真正令AI“理解”和學習人類世界的真實狀態,以解決在第二階段大量出現的長尾問題。
所謂長尾問題,即AI應用中出現的差異化、碎片化和細節化的需求。現在的應用場景中,80%都是此類低頻、長尾的需求。能否解決這些長尾需求,是AI大規模產業化落地的關鍵。
以城市管理為例,城市是一個復雜的系統,要想讓城市真正實現有序地運轉、高效的治理,僅僅依靠人的力量是不夠的,借助人工智能的力量,可以讓治理更高效。
如今,雖然“智慧城市”方案已在很多地區落地應用,但真的利用AI技術去解決細節問題,需要面臨成千上萬的治理元素,比如共享單車亂停亂放、消防通道被占、垃圾桶滿溢、積水阻礙通行等。
商湯試圖挑戰這個問題,并取得了新進展。2020年,他們與上海市進行合作,基于商湯SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺,構建了多場景、一站式的解決方案。長寧區的AI+一網統管試點,“智慧巡屏”等功能,就是AI研判處置全閉環管理的案例。
AI打通城市管理閉環后,有效地解決了城市暴露垃圾識別、共享單車亂停亂放的痛點,不僅能幫助城市管理者發現問題,還能在案件被處置后自動核查,甚至將管理模式轉變為主動發現。
商湯SenseFoundry方舟企業開放平臺,還將AI應用于上海徐匯濱江水岸的生態管理中。
上海徐匯濱江岸線長達11.4公里,沿線入駐近500家企業,有近20多萬人員通勤,以及每天數以萬計的游客。如此大面積、多人流、偶發事件頻繁的環境,日常運維管理難度極高。
但現在的水岸區域,是具有“城市生命體征”的智慧水岸——針對各種“突發事件”,均可構建從自動發現、預案觸發、任務分派和復查的一體化管理體系。
從區域內座椅、燈桿、井蓋、綠植、草坪、建筑等16000+資產建檔,到自動告警派發工單,甚至花花草草的養護需求,都能有條不紊一一照顧到,這種“能感知、主報告、有溫度”的“智慧公共空間管理平臺”,由SenseFoundry Enterprise商湯方舟企業開放平臺的AI賦能而來。
見微知著。一個個AI長尾問題背后映射出的,是AI發展趨勢。
根據Gartner發布的《2021年AI成熟度曲線》顯示,AI發展主要面臨4個趨勢,具體包括:負責任的AI、小而廣的數據方法、AI平臺運營化、高效使用數據、模型和計算資源。也就是說,AI的發展最終要走向高效使用數據、模型和計算資源方向。
成熟曲線顯示,目前很大比例的AI創新,依舊在上升型的技術萌芽期,AI工具還無法達到最終用戶需求所具備的能力。這其實意味著,大部分AI的應用依舊處在研發環節。
2021年AI成熟度曲線,來源:Gartner(2021 年 9 月)
當前AI還在以快速的步伐發展,“成熟度曲線”上大部分技術,有希望在2年至5年內得到業界采用。邊緣AI、計算機視覺、決策智能和機器學習等在內的創新,都會在未來幾年對市場產生革命性的影響。
與真實世界的擬合度越高,越需要構建高復雜度的識別算法模塊。對下游行業來說,這無疑是巨大的難題。即使需要AI技術,也很難再投入重資產開發。
具有行業精深的專業知識、甚至掌握客戶資源在手,但苦于缺乏開發能力和項目管理經驗,而無法施展所長,這是諸多垂直類行業解決方案的中小企業的核心痛點之一。顯然,他們需要能快速上手、能輔助項目盡快落地、提升項目研發效率的產品。
Gartner 高級首席分析師Shubhangi Vashisth認為,平均而言,將基于 AI 的模型集成到業務工作流程中,并交付,需要大約8個月的時間。”
因此,對下游企業來說,如果有了強大的深度學習通用模型和眾多模型組件,并能與行業屬性相結合,無疑是最為便捷、成本最優的AI解決方案。
另外,某些低頻次但高“賠率”的場景,如火災、危化品泄漏防范等,也是非常核心的需求。如能解決這樣的問題,便能帶來巨大的商業價值。
應對上述需求的深度學習模型,參數規模也相當可觀。相應地,對算力這一基礎設施的要求也越來越高——過去幾年翻了100萬倍,幾乎是以平均每年十幾倍的速度增長。
商湯AI大裝置就是這樣的算法與算力模型“工廠”,能有針對性地解決行業痛點,即長尾問題。
商湯AI大裝置:AI突破行業成本紅線
2019年,商湯便開始了SenseCore商湯AI大裝置研發, 這是一種高效率、低成本、規模化的人工智能基礎設施。目前,已經為長三角區域大量科研單位和頭部企業提供了算力、數據、算法全領域的核心能力服務。
SenseCore商湯AI大裝置核心架構,由計算基礎設施、模型層和深度學習層三部分組成。
計算基礎設施,即是支撐數字經濟堅實基礎的算力“基建”,數字經濟時代的新型生產力。
坐落在上海臨港的商湯人工智能算力中心(AIDC),為亞洲最大,峰值算力可達3740P,可同時接入850萬路視頻,1天內即可完成23600年時長的視頻處理工作。
“P”即 PetaFlops,指每秒千萬億次浮點運算。數字越大,運算速度越快;算力也越高,能訓練的模型數據也更多。
算法方面,AIDC具備超大規模的AI模型生產能力,可以進行更為通用的大模型訓練。
在大數據應用領域內,快速生成穩定可靠的模型十分重要。商湯的SenseSpring“模型工廠”,已經開發數萬個人工智能模型。這些模型將用于大數據應用的各個領域,如數字化轉型、智慧城市智能汽車、商業領域等等。
除模型工廠外,開源算法體系OpenMMLab平臺,也將與外部資源協同,共建新型生態。由商湯參與打造的OpenMMLab, 在世界上最大的代碼平臺GitHub上,已經獲得超過58,000個Stars。
算法訓練平臺,是商湯SenseParrots深度學習層。該平臺采用領先的視覺訓練框架,具備接近90%的并行處理效率,可以實現900倍計算提速,也就是,僅需要1塊GPU,就能實現 1000塊的工作效率。
這樣的巨無霸型AI裝置,如何賦能下游行業呢?
在工業領域,人工智能尚未取得較高的效益。一個原因是,工業數據雖然量大,但是相互關系十分緊密。數據與數據之間,有明確的邏輯,本質上屬于小數據的范疇。
由于需要特定的高性能AI模型,因此生產成本高昂,模型開發效率低,導致市場大量需求無法滿足。另外,某些低頻發生、規模量小的數據集,難以訓練出高性能的AI模型,也成為工業級人工智能落地的一個障礙。
而SenseCore商湯AI大裝置,通過整合強大的算力基礎和領先的算法能力,能以高效、自動化、集約化的方式,讓高質量的AI算法實現“量產”。
比如,通過向企業開放算法模型工廠進行定制化生產,大幅降低人工智能的生產要素成本,實現高效率、低成本、規模化的AI創新和落地,進而打通商業價值閉環,解決長尾應用問題,乃至構建出物理空間的數字化搜索引擎。
更有意義的是,AI企業在垂類領域的商業影響力越強,越有利于AI多元化落地的發展,最終搭建起輻射多行業的AI商業生態。
在能源、基建、物流等行業,數字化轉型過程中面臨很多痛點。大到工業園區的統籌、生產與運營資產的安全和運行維護,小到對工業品質檢,場景多,需求復雜且細碎。
而商湯AI大裝置的“能力圈”,不僅在于分布地域廣闊的工業基礎設施,鐵路、電網等設備運營維護,即便是安全規范的車間生產區域中,AIDC也能通過智能化的AI感知,實現對車間、廠房、產線、車輛的實時智能安全管理,使用自動化預警措施,降低安全事故的發生率。
國家電網“多站融合”的數字化轉型中,國網綜合能源服務集團有限公司得以被商湯AI賦能,成功提升了運維體驗和效率,推動了現有變電站資源的整合。
另一個頻繁可見的工業場景在汽車行業。
汽車產品質檢環節,也是一個長尾場景,很多細微的瑕疵,需要被快速精準定位。
無論是商湯協助一汽青島汽車廠開發的業內首條“5G+AI”沖壓件表面質量在線檢測線,還是與發動機廠商康明斯合作研發的深泉質檢推訓平臺,都在零部件的表面缺陷和工藝過程檢測效率,以及質檢結果輸出的一致性上,有了極大改善。
商湯科技聯合創始人兼大裝置首席科學家林達華表示,當人工智能進入到這個行業時,會發現它整個生產鏈條非常長,商湯遇到了很多長尾場景,在響應每個具體需求的時候,成本和代價都是非常高的。
因此,要讓人工智能成為未來整個國民經濟發展的根本,就需要突破一個新的紅線,即成本紅線。
SenseCore商湯AI大裝置的出現,在某種程度上,意味著AI助力下游行業走到了成本下降的關鍵節點。
顛覆式創新,猜想未來
2016年,AlphaGo在圍棋大戰中擊敗了韓國圍棋冠軍李世石。
2020年,開源人工智能系統AlphaFold測出35萬種蛋白質的結構,解決了困擾生物學界50多年的蛋白質測序難題。
2022年,谷歌旗下人工智能企業DeepMind使用“深度強化學習”,首次在模擬環境下實現了控制核聚變。
在人類有能力探知的領域,人工智能可縮短工作時間、提高工作效率。
例如,在澳門鏡湖醫院,SenseCareCardiac心臟冠脈智能臨床系統,能全自動完成高精度的心臟分割、冠脈提取與三維重建,大量減少醫生手動后處理的工作量。
但人工智能貢獻不僅限于此,更大的意義在于,它能夠探索“不知道自己不知道”的領域,依靠未知數據的發現和利用,以令人類驚嘆的方式,重繪新世界的圖景。
癌癥至今是人類的世紀未解難題之一。而肝細胞性肝癌(HCC)是全球第六大最常見的惡性腫瘤,死亡率僅次于胃癌和食道癌。
在手術切除HCC后,仍有60%-70%的患者五年內出現復發。腫瘤異質性(腫瘤的生長速度、侵襲能力、對藥物的敏感性、預后等產生的差異)的存在,使患者預后生存情況,與治療期與治療方式的相關性不高,難以預測,給肝癌精準治療帶來極大挑戰。
但基于人工智能方法建立的預測預后模型,能夠兼顧精準度與實用性,且與現有的臨床工作流程完全兼容。
浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院放射科胡紅杰教授團隊,聯合溫州醫科大學附屬第一醫院楊運俊教授團隊和商湯科技,基于364例多中心數據建立CT影像組學模型,預測HCC患者在手術切除后的無復發生存期(RFS),幫助臨床進一步篩選可能從術后輔助經動脈化療栓塞術(PA-TACE)獲益的患者。
最重要的是,使預后預測方式,從宏觀的腫瘤形態分級,進入到通過人工智能細化腫瘤的微觀生物學信息,這將有助于降低HCC患者術后復發率,提高總體預后。
在這些提高診療效率措施的基礎上,新藥研發同樣被AI賦能,從而大幅度縮短研發周期、降低藥品研發成本以及提高新藥研發成功率,突破人類創造力邊界。
2021年,商湯發布以AI技術“猜想”新藥的研究成果,全面覆蓋藥物研發、臨床研究、臨床試驗、新藥上市后等多個環節。
其中,最為“驚艷”的是輔助新藥發現。靶點是藥物發現的開端,而新作用靶點的機制,建立在對蛋白質相互作用(protein-protein interactions,簡稱PPI)的研究上。
傳統PPI研究方法耗時漫長,且難以有效對PPI分類;即便后來進步到計算機模擬,仍是一種“已知推算未知”的底層邏輯,無法直接泛化應用于未知新蛋白及PPI。
針對此點,商湯團隊有兩個創新方案。一是訓練出一套能夠學習PPI的GNN(圖神經網絡)模型,優化了在未知PPI上的預測性能;二是重新劃分數據,衡量模型在跨數據集和未知新蛋白的性能效果。
商湯的創新方案,比傳統方法提高了36%的預測精度。
高魯棒性的基于GNN的PPI分析框架,來源:商湯公眾號
不只醫學領域,在游戲訓練中,商湯的AI智能體,也有優秀作戰能力。
《星際爭霸2》是業界公認的具有超高游戲難度、公平競技性的即時戰略游戲。給AI玩家帶來挑戰的是,需要多個智能體在復雜環境中的相互競爭、相互協作,且并不存在唯一的最佳策略。
不同于圍棋、象棋等規則明確的游戲,在《星際爭霸2》中,對局存在大量隱藏信息,有高度不確定性。即使是一局對戰里,也需要頻繁切換策略、把握長短期目標,控制宏觀與微觀的單體平衡。
這對AI機器人造成了挑戰。因為僅依靠堆積算力解決不了問題,強大的直覺、預測、推理等模糊決策能力同等重要。
依靠SenseCore商湯AI大裝置海量算法和卓越的算力,商湯以較低成本開發出原創游戲AI生產平臺。
在分布式訓練流程中,AI“左右互搏”,不斷博弈,生成大量對局。歷經不斷進化后,AI智能體像AlphaGo一樣,最終達到了戰勝人類高手的對戰水平。
最有意思的是,這些平臺不僅能應用于游戲中的“人機對戰”,還能進一步延伸到現實生活中的城市管理、交通調度、自動駕駛等智能決策交互難題,探索“顛覆式”創新。
探索未知,不僅僅是延伸,更是模型重構。從某種意義上,產業價值得以再造,甚至顛覆原有格局,推動AI商業化進入一個新的上升螺旋通道。
探索元宇宙“生存”,如何能“真實”地在消費場景中應用,帶來新鮮的消費體驗?
在廣州悅匯城的周年慶中,商湯給出了答案。基于商湯SenseMARS火星混合現實平臺,帶來更多“元宇宙”超現實體驗。
空中盤旋的巨大冰龍、夢幻的冰雪城堡、可愛的動物冰雕、AR紅包雨、AR集圖打卡等有趣的功能,營造出超現實的氛圍感,令人沉浸其中,忍不住想參與進來。在周年慶的10多天里,廣州悅匯城全場銷售額提升了196%,會員增長74%。
元宇宙,還可以是“汽車元宇宙”。
2021年7月,商湯發布智能汽車解決方案SenseAuto絕影智能汽車平臺,此后不斷迭代,到目前已完成從智能座艙到智能駕駛(L2-L4)以及V2X業務的全面覆蓋。
商湯絕影平臺(SenseAuto)由五大產品組成:即SenseAuto ADAS、SenseAuto Cabin、SenseAuto Empower、SenseAuto RoboX及SenseAuto V2X。
“corner case”指在復雜系統的測試或是除錯過程中,由極值參數構成的邊角案例。但這些邊角案例的發生,往往是智能駕駛中不可接受的行駛風險。
SenseCore商湯AI大裝置提供的強大的算法和算力支持,令商湯絕影團隊能夠順暢迭代針對性模型,化解掉各種邊角案例的極端場景。
比如車輛出入車庫,穿行于林間道路時,強烈的光線反差導致駕駛員出現的“陰陽臉”,包括眼鏡反光、大角度側臉場景等,都給感知算法帶來極大挑戰。
在本田中國近期發布的兩款首發車型——東風本田e:NS1與廣汽本田e:NP1中,借助車艙內置的紅外單目攝像頭,商湯絕影平臺SenseAuto Cabin-D駕駛員感知系統,可實時感知駕駛員的表情、視線、姿態動作,準確判定疲勞、分心、危險動作等危險駕駛隱患,并及時預警。
目前為止,SenseAuto絕影智能汽車平臺已有累計超過30家汽車行業客戶,累計前裝定點數量達2300萬臺,覆蓋未來五年內量產的60多款車型。
在高工智能汽車研究院近期公布的“2021年度中國市場乘用車前裝座艙AI軟件供應商標配搭載量”排行榜單中,商湯以9.47萬輛搭載上險量、15.79%的市場份額高居第一。
日前,商湯科技與廣州汽車集團有限公司簽署了戰略合作協議。雙方圍繞智能駕駛、智能車艙、智能網聯、汽車元宇宙、AI工具鏈、超算中心等多個領域展開合作。
今年和明年,商湯與廣汽傳祺、廣汽埃安合作的多個車型,將陸續量產上市。未來,還將有更多車型搭載商湯絕影智能汽車平臺。
但AI的終極議題,是普惠人類生活。
共生時代,AI普惠生活
8月9號,商湯正式發售由中國象棋協會權威認證的“元蘿卜SenseRobot”AI下棋機器人。
可愛的外形、酷酷的機械臂看起來科技感十足。人機對弈、象棋教學、殘局闖關等有趣的功能,讓無論是初學者還是具備一定象棋水平的玩家,都能找到適合自己的對弈等級。與元蘿卜一起學習,甚至能考取中國象棋協會認可的棋士等級證書。
這是商湯首款家庭消費級人工智能產品,也是AI的一步普及性探索。未來AI的發展,必將惠澤萬家。
但探索真正未知宇宙的前提,仍然是算力和算法的“基建”設施,足夠完滿。
電力、汽車、醫藥、消費、城市管理……這些案例,幾乎觸摸到了各行業疑難雜癥的邊界,但仍然只是AI能做的冰山一角。
千行百業都能實現智能化升級的前提條件,即萬物數字化、智能化。而AI行業發展到新階段的必要條件,即是打通閉環、解決長尾問題。
誰能以更低的成本、更早的布局、更快的技術迭代解決好這個問題,誰就能成為人工智能跑向“最后一公里”的決賽冠軍,打開巨大的商業空間。
8月19日,恒生指數公司宣布截至2022年6月30日的恒生指數系列季度檢討結果,所有變動將于2022年9月5日(星期一)起生效。其中,商湯-W被納入恒生中國企業指數成份股。
恒生中國企業指數,反映的是在香港上市的大型中國企業的表現,涵蓋50家市值最大、交易最活躍的港股中國企業。
在產業規模超過4000億元、企業數量超過3000家的人工智能行業,不僅有小而美,還有大而強。
當虛擬世界真正映射到現實世界,人類對機器的“驅使”,也將轉變為機器對人的照料。
AI在這一過程中,所賦能的功能意義,是使機器“接地氣”,變得有溫度,有人文情懷,也更有力量和智慧,參與到人類社會歷史的進程當中。
從高深莫測的黑科技,變身為輔助工作、生活不可或缺的重要組成,持續提供創造力的靈感,是人類世界對人工智能最深切的愿景。
審核編輯 :李倩
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原文標題:人工智能跑向“最后一公里”
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