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加速 AI 與實體經(jīng)濟融合,曠視算法量產(chǎn)助力解決“多重”難題

2022/11/11
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隨著人工智能、深度學習等新技術(shù)不斷推出和演進,越來越多的行業(yè)進行智能化升級、智能化創(chuàng)新,實現(xiàn)降本增效?;鹧鏅z測、工業(yè)質(zhì)檢、零件計數(shù)、危化品檢測、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(zhuǎn)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(zhì)量的AI算法仍然“供不應(yīng)求”,如何解決算法生產(chǎn)及落地應(yīng)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。11月10日,曠視舉行算法量產(chǎn)溝通會,曠視研究院算法量產(chǎn)負責人周而進在會上介紹了曠視在優(yōu)質(zhì)算法生產(chǎn)過程中的洞察、經(jīng)驗及實踐,為 AIoT 時代算法落地提供新思路。

 

AIoT 市場算法供給面臨 5 大挑戰(zhàn)

 
當下,影響 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(shè)備繁雜、Software2.0的挑戰(zhàn)以及算法供給質(zhì)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(zhì)量參差不齊;預(yù)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,而且每一條路其實曠視都走過,但是在應(yīng)對一個復(fù)雜問題時候,光靠單點其實是不夠的。需要對AI生產(chǎn)模式的理念和生產(chǎn)方式進行思考。面對AIoT 市場算法供給的多重挑戰(zhàn),曠視基于10余年的算法研發(fā)積累及深入多個行業(yè)的項目實踐經(jīng)驗,提出了算法量產(chǎn)的理念。曠視希望通過算法量產(chǎn),將AI生產(chǎn)過程標準化,降低算法生產(chǎn)門檻,讓更多的人能夠加入到算法生產(chǎn)的工作中,提升算法生產(chǎn)效率。

以算法量產(chǎn)應(yīng)對海量算法需求

 

在推動算法在各行各業(yè)的實際場景落地的過程中,曠視一直堅持“落地實用是算法價值的最終檢驗標準”。而大規(guī)模算法落地是系統(tǒng)問題,在數(shù)據(jù)、模型、評測和迭代等環(huán)節(jié)都存在很多挑戰(zhàn)。面對如此復(fù)雜的挑戰(zhàn),曠視認為“算法生產(chǎn)過程的標準化,是解決復(fù)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。

 

曠視研究院算法量產(chǎn)負責人周而進

為此,曠視推出了適配算法量產(chǎn)的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施——算法生產(chǎn)平臺AIS(AI Service)。AIS基于曠視Brain++體系,構(gòu)建了一套覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓練、性能分析調(diào)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。AIS標志著曠視Brain++的又一次飛躍,讓算法量產(chǎn)真正成為可能。目前,AIS平臺可以支持100多種業(yè)務(wù)模型訓練,最快2小時即可完成訓練,且模型產(chǎn)出精度指標遠高于業(yè)界平均水平。同時,AIS的嵌入式管理平臺已支持 30 種設(shè)備的管理,有效節(jié)省IoT設(shè)備的日常開發(fā)與維護成本。

此外,曠視提出了適合當下算法需求的 5:3:2 研發(fā)矩陣,即:5個行業(yè)工程師基于AIS算法生產(chǎn)平臺進行相應(yīng)的業(yè)務(wù)交付,3個算法研究員聚焦于算法的創(chuàng)新與探索,2個工程師不斷打磨相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施并進行AI生產(chǎn)力工具的開發(fā)。這一團隊陣型,既滿足了解決現(xiàn)有問題的需求,同時也能不斷自我提升,推動AIoT時代所需的AI能力進化。

 
 

算法量產(chǎn)

加速 AI 與實體經(jīng)濟深度融合 

 

在溝通會現(xiàn)場,曠視還重點展示了其在非物質(zhì)文化遺產(chǎn)“建盞”溯源領(lǐng)域的成果。近年來建盞產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,產(chǎn)值預(yù)估超75億元,品牌價值超160億元,然而仿造、偽造、以次充好等問題嚴重影響著建盞產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和品牌價值。曠視基于算法量產(chǎn),推出了建盞產(chǎn)業(yè)內(nèi)首個基于盞紋識別的建盞 AI 溯源系統(tǒng),利用建盞“每盞皆唯一”的特點,實現(xiàn)了一盞一圖、一盞一碼、圖碼結(jié)合,有效打擊仿造偽造等行為,推動建盞產(chǎn)業(yè)的規(guī)范化發(fā)展和數(shù)智化升級,讓歷經(jīng)千年的建盞,通過AI技術(shù),煥發(fā)出新的時代生機。

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(shù),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,已幫助多家合作伙伴在10余座城市的學校落地,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(yù)警系統(tǒng)”,提升其日常安全監(jiān)管工作效率。

對于算法量產(chǎn)在行業(yè)中的未來,周而進強調(diào),算法量產(chǎn)不是單一的產(chǎn)品,而是對AI生產(chǎn)模式的理念革新和生產(chǎn)力進化。曠視希望通過AI算法生產(chǎn)的標準化以及AI生產(chǎn)力平臺的構(gòu)建,大幅降低算法生產(chǎn)的成本和門檻,讓更多人可以參與進來,促進算法在更多行業(yè)的落地,加速AI與實體經(jīng)濟的深度融合。

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北京曠視科技有限公司是一家行業(yè)領(lǐng)先的人工智能公司,在深度學習方面擁有核心競爭力.曠視向客戶提供包括先進算法、平臺軟件、應(yīng)用軟件及內(nèi)嵌人工智能功能的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的全棧式解決方案,并在多個行業(yè)取得領(lǐng)先地位.