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12月12日,央视财经视频号播出的一档节目引发了众多网友的热议,这场20余万人在线围观的直播,所展示的是旷视智世界AIoT展厅,节目中,央视主持人完整参观了智世界中AI在消费、物流、城市等领域落地应用。有意思的是,当我们期待AI技术给我们带来震撼的时候,却发现,这些它们早已经融入了我们日常熟悉的场景。
比如,节目中,当主持人走到Face Style展区,虚拟试妆能够提供完整的妆容建议,这个功能想必大家也不陌生,如今精致girl在拍照前都会打开拍照APP中的美颜、虚拟妆容。
图片来源:央视节目截图
再比如,今年的双十一,一条“不给退款留机会”的词条冲上热搜,这其实是网友们花式表达快递速度惊人,而在节目中,央视主持人也真正的感受了智世界物流展区的“分钟级”收货体验。
图片来源:央视节目截图
AI这个曾经我们觉得遥不可及的、时髦的未来科技词汇,其实已经渗透到我们的日常生活。正如旷视科技联合创始人、CEO印奇所说,AI技术已经非常的丰富多彩,在各个行业的各个场景下实现了落地。
AI已来,但未来在哪?
真正的技术从实验室里走出来,“飞入寻常百姓家”是一个很漫长的过程,但到如今,我们已经可以看到AI在生活中的应用如此之多,比如上述节目中所呈现的:美妆、拍照、健身、门禁等等。不知不觉中,我们都成为了AI的门客,而AI也真正的实现普世化,给人的感觉是:AI已来,未来已来。
这也意味着,AI在大众认知和技术层面的门槛越来越低,要想在“AI故事集”中翻个包袱愈发困难,我们不禁要问,AI企业的下一个浪潮在哪里?还有没有新的故事可讲?
在畅想未来之前,我们先来回顾一下历史进程行至何处。1994年至今,中国互联网信息技术被划分为三个阶段,分别为互联网、移动互联网和物联网三次浪潮。
谈AI为什么说起从互联网到物联网的三次浪潮呢?其实,物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书,物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理,仅仅实现万物互联还远远不够,IOT最大的目的就是要实现万物智联。在物联网上,每个物理节点所带来的的海量数据(603138)都需要分析处理,这些数据有效处理的最优解恐怕非AI莫属。
正因如此,伴随着物联网(IOT)和人工智能(AI)技术的成熟,AIoT即“AI+IoT”,被越来越多的企业列为其主要发展方向。物联网一定是一个高度智能的网络,AI技术将渗透到云、边、端和应用的方方面面与物联网做深度的融合,印奇认为,AIoT已经成为一个大共识,大赛道、大市场。
AI的未来在于AIoT,那其能产生的价值又是什么?
AI赋予“物”可思考的“大脑”
人工智能之父马文·明斯基给人工智能(AI)的定义是:让机器作本需要人的智能才能够做到的事情。这个定义也许是AIoT最好的解释。
IDC近期发布《 AIoT产业智能白皮书》中亦提出,AI赋予“物”可思考的“大脑”,使其具有了除感知之外的思考能力,实现从数据到知识的跃迁,即完成从感知智能到认知智能的转变。当AIoT系统开始运转,新的数据和知识不断产生,“物”的学习和决策的能力也将持续更新。当更多“物”和“大脑”连接到一起,将构建全新的智能空间。“物”与“物”的联接,将变成“物”与空间的交互,个体智能向群体智能转变,也为企业带来了一套全新的管理思维方式。
AIoT显然给传统行业和企业指明了方向。近年来 AI在金融、医疗、教育、交通、先进制造等产业数字化方面得到充分发展,AI将促进社会各方面技术升级换代,从数字化、网络化走向智能化。长城证券(002939)计算机行业分析师侯宾指出,通过产业链协同发展,AI落地场景多元化,深入触达行业核心痛点,AI应用从降本增效到找寻行业增量空间,协同构建数字化商业模式,企业便可以利用AI技术优势找寻业务新增长点。
IDC预测,到2025年,超过20%的中国企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合,实现智能预测与决策,增强整个企业的远见卓识,并使员工的工作效率和生产力提高25%。到2025年中国数字经济的比重将超过70%,数字技术将更加深入地渗透到所有经济领域,推动产业全面转型。
AI技术与IoT设备的结合将会是科技创新领域未来10年最大的机遇,整个产业也将迎来发展的黄金十年。
先提升AI的效率,再让AI提升产业的效率
虽说AI的落地能够提升产业效率,但行业有一个老生常谈的问题,就是落地场景碎片化。曾经有一段时间,为了将这件事加以合理的解释,大家不约而同的提出“AI+”的说法,给人一种感觉:AI是一张大饼,大饼卷万物。所谓“大饼”,也是AI企业曾经给市场和自己画的大饼,因为彼时大家都很难概括出AI的落地场景,市场需求又海量且复杂。
就像旷视研究院算法量产负责人周而进所说,旷视曾经采用的方式也是做定制化服务,“今天有一个工厂希望做这样的检测,明天有这个公司希望做这样的动物行为分析”,然后通过不停招聘更多的算法研究员,定点爆破,一个一个项目解决。起初这并没有什么问题,绝大部分算法生产模式也都是这种模式。但是随着业务的发展不难发现这种模式的问题:成本高,很难招到那么多优秀的研究员,于是就导致项目最终的产出质量参差不齐,因为产出质量取决于研究员本身的水平,而研究员水平是一个高度非标的事情。
换言之,在落地之前,AI本身的效率并不高。如何解决算法大规模生产落地过程?应对这样一个复杂的系统优化问题,旷视提出来的解决方案,就是先把它理清楚,把里面的每一个模块解耦,把算法涉及的每个环节进行标准化,包括数据生产标准化、算法模型标准化、推理框架标准化,然后用这个标准去定义每一个模块。这个标准化的过程,类似于统一度量衡,前期工程量很大,但统一之后会大幅提升沟通效率。
在落地各行各业的时候,旷视会引入没有AI技术背景的人,他们直接参与算法生产。算法研究员不要再专注做一个一个项目,真正应该做的是通用的普适型的技术,拿它通过解耦的系统辐射到各行各业里面去。这也意味着,千行百业的知识不是靠算法研究员一个个去学,而是让行业本身的工程师或者从业者加入到算法生产的过程中,最终输出有行业认知的算法模型。
为此,旷视搭建了适配算法量产的基础设施——算法生产平台AIS(AI Service)。它基于旷视Brain++体系,构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路的零代码、自动化的生产力工具平台。基于这样一个生产力平台,旷视已经支持一百余种业务模型,每一种业务模型通过不同的数据迭代会衍生出千变万化的算法能力,也支持了30多种市面上常用的嵌入式设备的接入。截止到2022年9月底,旷视已经实现楼宇、园区、生产环境、社区等泛城市物联网范围内75%的算法能够在AIS平台上面,由非技术人员来完成生产。
结语
今年9月,工业和信息化部发布的《2022年1—8月通信业经济运行情况》就显示,截至8月末,我国三家基础电信企业发展移动物联网终端用户16.98亿户,较移动电话用户16.78亿户多出2000万户,首度实现“物联’超过“人联”。这也意味着,我国正式进入了“物超人”时代,成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家。这一重要节点也说明,物联网将呈现出规模效应爆发的特征。
此时,AI的介入将使得海量的数据得到更有效的分析和利用,根据《IDC产业智能调研》结果显示,AI与IoT结合,可以为企业带来诸多商业价值。当AI与IoT相结合,软件、硬件与算法、数据被打通,形成一体化解决方案,可以降低企业应用AI技术的门槛。AI为传统IoT带来自动化、智能化提升,可以帮助企业降低人为工作失误、提升运营效率。
诚如印奇所说,AIoT已经成为一个大共识,大赛道、大市场。在中国提升全要素生产率、推动高质量发展的历程中,AIoT必然将发挥重要作用。
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