这是银杏财经第398篇文章

作者 | 风千语

编辑 | 汪小楼

《三体》里面,智子对程心说:“宇宙不是童话。”

星空有多令人向往,就有多少高峰需要攀登。人类历史上所有对太空的探索,每一步都是阿姆斯特朗式的飞跃。

1967年,剑桥大学研究生乔瑟琳·贝尔首次发现脉冲星;1969年,人类第一次登上月球;1984年,开启第一次太空行走实验;1994年,中国天眼之父南仁东开始行走在贵州乱石密布的喀斯特丛林里,寻找台址。

由于特征明显、易于辨识,在宇宙中的定位位置比较精准,脉冲星素有宇宙灯塔之称。研究脉冲星,许多重大物理学问题的答案都有望得到解答。

脉冲星的发现和研究,一直是国际上大射电望远镜关键科学目标之一。

2016年9月25日,中国天眼(FAST)落成启用, 2021年3月31日,正式向全球天文学家开放。

作为我国自主知识产权、世界最大单口径、最灵敏的射电望远镜,FAST也是世界上最强大的脉冲星搜寻利器,每天要产生约500TB的原始数据。

Fast在一周内产生的数据,大约相当于3000万张信号图。如果以人工肉眼按照1张/秒速度,在不吃不喝不休息的条件下,需要用一年的时间。

倘若AI加入进来,只需要3天时间就可以处理FAST的1个月数据,数据处理效率提升120倍。

2021年的世界人工智能大会上,腾讯宣布与国家天文台展开合作,联合启动“探星计划”。腾讯为世界上最大的单口径射电望远镜,中国天眼(FAST)提供云与AI技术支持,依靠腾讯优图实验室自研的AI模型、腾讯云的强劲算力和海量存储能力,共同揭开宇宙背后的奥秘。

双方合作将主要包含三个层面:1)AI辅助脉冲星搜索效率提升;2)AI辅助快速射电暴搜索;3)AI辅助近密双星系统中脉冲星搜索。

随着移动互联网、大数据、超级计算等领域持续的技术持续突破,人工智能的发展愈加迅猛,无论是广袤宇宙还是田间地头,AI都有自己的星辰大海。



从量变到产业化的距离

人工智能70年,直到最近几年才开始迎来爆发。AI在边缘计算层与物联网相遇,城市治理、工业制造、文旅、教育等行业不断与云计算铆合,推进新的技术革命落地。

技术迭代是曲折的。对传统企业而言,云AI或许能够帮助提升效率,节约人力,却也要面对组织架构、整合成本等多方面的挑战。

即便是早有认知的高科技企业,在引入AI时也经历了一段尝试期,去寻找最适合自己的产品和功能。

而下一步,人工智能最要紧的命题当属产业落地。无论是参与城市治理,还是融入智慧旅游,AI最终的使命都一样——即服务于人。

只有服务于人的AI技术,才具有落地的意义,也才具备可持续的社会价值。

还记得2019年世界人工智能大会上,马化腾说:“可观测宇宙原子数量是10的80次方,到了王者荣耀,决策的复杂程度可以高达10的2万次方。在如此复杂的虚拟环境,如果AI都能表现得类似或者超越人类,那么在真实世界里要实现通用就非常值得期待了。”

2021年4月19,腾讯集团将核心战略升级为“扎根消费互联网,拥抱产业互联网,推动可持续社会价值创新”。腾讯公益平台与企业社会责任部进行升级,在企业发展事业群(CDG)下设立可持续社会价值事业部。

同时,腾讯还宣布首期将投入500亿元用于可持续社会价值创新,内容涵盖基础科学、教育创新、乡村振兴、碳中和、FEW(食物、能源与水)、养老科技、公益数字化和公众应急等领域。

分析不同行业AI探索现状,或许能为下一个十年提供更多启发。

2020年,腾讯发布《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》,深度阐述了数字化转型背景下AI与产业融合创新发展的趋势,以及腾讯AI的最新产业落地情况。

白皮书指出,人工智能正在进入供需融合创新的发展期,在技术、市场、平台、数据和资本等领域不断成熟。AI与云计算、区块链、物联网、5G等新技术的相互融合,以及新技术带来海量的物联和移动等数据,正在进一步激发人工智能技术应用的广度和深度,驱动人工智能“质变”,真正成为经济社会发展的重要新型基础设施。

此外,我国庞大的人口基数和经济规模为人工智能等新技术的应用发展提供了广阔的市场基础。在长期的经济转型和近期的抗疫恢复双重牵引下,智能化相关的应用场景不断增加,催化了AI技术的“量变”,有效拉动着我国人工智能的全面产业化。

AI所到之处:细微可察,大城可治

高新技术的产业化,总是以市场为终点。

市场上各行各业所面临的困境多数时候总是类似,比如效率和成本问题。能够为一个企业甚至一个行业实现降本增效,云AI的产业化才算破了开局。

印象中,比起人文生活的细致复杂,流程化的工业生产似乎更适合成为技术产业化的第一个战场。

然而在寻求AI合作的路上,富驰高科并不顺利。

据富驰高科CEO钟伟介绍,MIM产品在前端工序中,从注射到烧结、整形,富驰高科的自动化程度都已经很高,可达到90%以上。唯独在质检环节,因为MIM产品形状结构复杂,有很多异形,导致一般的检测设备和检测方法都难以满足要求。

人工质检无法避免人员疲劳的问题,所有人员每天都要盯着细小的零部件找外观缺陷,既枯燥眼部又容易疲劳。

富驰高科每年生产的零部件多达数亿个,如果全部依靠人工质检,每年的产能高峰期,仅质检人员就需要超1500人,这会对人员招聘形成巨大挑战。

钟伟很早就意识到质检急需自动化,于是早在2013年就成立了专门的自动化部门,前后投入巨大,引进过国外的一款深度学习软件,最终也只达到了预期70%-80%的效果。

2020年开始,富驰高科又开始寻求其他解决方案,接触了非常多的公司,大部分给出的反馈都是难度大、投入大。

这个时候,腾讯云出现富驰高科的选择里。

不过项目真正落地之前,富驰高科自动化总监邓声志对于腾讯云解决方案有担忧,因为他非常清楚,外观检测对于机器的难度。

“比如对产品裂纹的检测,人工操作时,可以通过施力去查验是否有隐性裂纹,但机器是无法做到的。”

结果证明,腾讯云不仅能发现一些细微的裂纹,还针对富驰高科这个案例推出一些定制化功能,比如缺陷迁移、分级标定、光度立体等,解决了此前没有解决的问题。

腾讯云AI研发总经理、腾讯优图实验室副总经理吴永坚回忆,当时面临非常大的技术难题。

“工程方面,在质检仪硬件算力有限的情况下,团队采用腾讯优图实验室此前开源的TNN深度学习推理框架,借助算法模型加速和智能调度等多种技术能力,实现性能的优化,在短时间内完成百余张高分辨率图片的推理计算和光度立体图片的处理,更节约了硬件成本。”

为了克服MIM产品因高反光特性而导致的产品缺陷与正常反光混淆的业内难题(成功判断连人眼也很难分辨的缺陷),腾讯云创造性设计了光度立体成像解决方案。并结合域适应迁移学习和缺陷生成技术,帮助富驰在产品早期样本数据严重不足的情况下,依然可以达到检测指标可用状态。

如今,富驰高科现在在手机摄像头组件的质检工作中,仅需几秒就能完成对目标零件数十个大小点位的采图、分析、分类的工作,一年节省数千万的人力成本。

腾讯云与富驰高科的合作,是其在工业制造业立下的一个标杆案例。

新基建时代,这种泛在智能的扩散速度一直保持持续高度增长状态。

以腾讯云AI给上海市松江区城运提供的产品为例。

传统的巡检方式效率低,人力成本消耗大,覆盖范围有限,又受气候条件或环境因素的制约,很难及时处理违规事故。巡查人员的管理主要以记录本上的签到为准,难免存在冒签、补签或一次多签等行为,失职分析难度大,违规现象监督存在漏洞。

自2020年9月起,上海市松江区引进「城运AI平台」。项目基于TI平台训练、推理、发布20余种城市管理相关的算法,包括占道堆物、违章停车、垃圾违规堆放等。

算法适配松江场景,针对松江场景定期的进行算法准确度优化,从70%提升到90%。

无论是富驰高科或城市治理,或者更容易观察到的文旅产业,AI的影子早已渗透其中。

疫情好转尤其是跨省团队游恢复之后,国内旅游热度空前高涨,很多景区面临人力不足、缺少导游讲解员和服务能力不足等情况。

故宫、龙门石窟等景区的AI导游再次引起讨论,这些AI导览助手负责为游客提供个性化游览路线,进行景点文物讲解、百科问答等服务。

故宫之后,敦煌莫高窟、秦陵等文博类景区等相应有类似项目落地,腾讯均有主导参与。

资料显示,腾讯云大数据平台的算力弹性资源池达500万核,每日分析任务数在1500万,每日实时计算次数超过40万亿次,每日接入数据条数超过35万亿条,训练数据维度达1万亿。



AI融入经济刚刚开始

如今,每天我们都可以从新闻媒体中看到AI技术参与各行各业创新发展的案例,小到高新技术行业的零部件,大到城市街道治理,乃至文娱健康生活。

云+AI所带来的新技术、新产品、新产业、新模式,能够有效降低劳动成本、提升社会劳动生产率、优化产品服务、改变生产生活,从而不断驱动数字经济变革。

自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来,5年间相关政策就历经4个阶段的发展升级。

中国硬科技产业变革的开端,就是从技术的进化开始的。随着互联网的发展,中国的产业经济结构构成不断变化,产业智能化建设已经是大势所趋,云上中国的面貌也会逐渐清晰。

去年腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生提出,AI是产业互联网的中央处理器。

毫不夸张地说,未来社会发展在“云+AI”的双重组合之下,会释放更大活力。我们相信,“融合”将成为未来经济发展的重要特征。

将企业碎片化的需求融合为标准化服务,通过建设AI行业平台的方式来实现AI产业化还远远不够。

只有将人工智能、云计算等多方面进行融合,才能够发挥更多的效能,从而为数字经济注入全新动能,为产业结构实现全新优化。

一个好的AI落地项目不仅可以解放双手、提升生产效率,还能在安全、文明和和谐等方面产生社会价值。

人工智能技术体系庞大,且处于剧烈的变革时期,所有人都想快速抓住商业化落地的渠道,在接下来的竞争中站稳脚跟。

以国家电网的输电线路智能巡检为例,腾讯协同生态伙伴的力量,基于能源AI中台的模型训练和AI应用推理能力工具,针对于小金具缺陷检测场景,例如绝缘子自爆识别准确率90+%,均压环缺陷识别准确率90+%,杆塔缺陷识别准确率90+%,有鸟巢识别准确率85+%,螺栓开口销缺失识别准确率75+%。无人机拍摄的图片(约2000张),从需要人工看10小时减少到仅需半小时。

能源AI中台提供的移动应用身份核验功能服务了上海电力调度部门数千名员工。同时协同国网上海电力探索更多安监、运检、调度等场景的智慧化应用

再譬如跨年龄寻人,通过AI技术帮助找回多名走失多年的儿童。腾讯推出青少年网络内容保护行动,用AI技术过滤不良信息和图像,用OCR技术为QQ上面的视障用户提供无障碍读图的技术支持。

2021年,腾讯将“AI助力可持续社会价值创新”作为世界人工智能大会的论坛主题。

据腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声在大会上介绍,今年腾讯推出腾讯云三大AI底层平台:TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth,提供包括算法开发、模型训练、数据标注、数据处理等一系列的开发能力,为企业或者个人用户提供一站式的智能化、数据化、移动化服务,这样的组织让我们的开发变得更为敏捷,让个人用户更加轻松应用,也更好地为企业实现降本增效、灵活可用的诉求。

TI ONE为创造AI能力的算法工程师和数据科学家,提供了一套从数据处理、算法开发、模型训练、模型自动调优、到模型在线推理服务。

目前,TI ONE已在金融,媒体,政务,工业,医疗等诸多行业被客户认可。

央视频的AI中台就是基于TIONE提供,能够支撑600万DAU推荐场景的训练和推理业务。

其实回顾这几年,从BAT三家在云计算与AI上所倡导的理念来看,人工智能在融入经济之后,还需持续创造社会价值。

2016年AlphaGo,促成了最新一次人工智能热潮,AI开始从消费互联网,快速渗透到产业互联网,并且朝着更垂直更广阔的领域去落地应用。我们会看到,随着人工智能不断创新,它已然成为社会进步、经济发展的重要加速器。

因此无论是探索浩瀚星空还是落地城市服务,参与工业制造,助力传媒创新,当我们说起AI落地的时候,谈论的本质还是AI能否真正服务于人。

AI在什么行业并不重要的,重要在于AI为人服务。