结束了“疯狂试探”,人工智能开始走向应用阶段

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结束了“疯狂试探”,人工智能开始走向应用阶段

近期WAIC世界 人工智能 大会、世界计算机大会、云栖大会、世界互联网大会相继召开,诸多优秀的人工智能初创企业出现在大众视野,例如商汤科技、旷视科技、极链科技、优必选科技等。人工智能企业的快速成长离不开国家层面的政策支持,企业层面的实践,资本层面的持续关注,以及产业层面的实际需求。经过时间、实践的打磨,人工智能开始走向应用阶段。

《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》文件指出,“开放、共享”是推动我国人工智能技术创新和产业发展的重要理念,以应用为牵引,企业作为建设主体,采取市场化机制,实现协同式创新。

15家国家级AI开放创新平台

今年的世界人工智能大会上,科技部发布了新一批国家新一代人工智能开放创新平台名单,包括依图(视觉计算);明略数据( 营销智能 );华为(基础软硬件);平安保险(普惠金融);海康威视(视频感知);京东(智能供应链);旷视科技(图像感知);360奇虎科技(安全大脑);好未来教育(智慧教育);小米(智能家居),之前认定的开放创新平台包括:百度( 自动驾驶 平台);阿里云( 城市大脑 平台);腾讯(医疗影像平台);科大讯飞(智能语音平台);商汤( 智能视觉 平台),至此科技部已经认证了15家开放创新平台。

结束了“疯狂试探”,人工智能开始走向应用阶段

从细分领域来看,6家属于人工智能通用技术开放创新平台,例如,华为的基础软硬件平台,旷视科技的图像感知平台,其他的9家分别是AI细分领域的行业应用龙头企业,可以看出国家对于人工智能与实体经济融合十分重视。

从开放式创新平台领域分布可以看出,目前人工智能落地的热点行业集中在自动驾驶、城市大脑、医疗、营销、金融、供应链、安全、教育和智能家居等领域。其他热门的领域,如: 工业互联网 、 机器人 、视频处理、 AR/VR 、 人机交互 领域将是下一波人工智能开放创新平台培育的热点。

“含光800”助力阿里城市大脑

结束了“疯狂试探”,人工智能开始走向应用阶段

阿里巴巴达摩院发布全球最强的AI 芯片 ——“含光800”。在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍,能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。含光800已经应用于杭州阿里城市大脑,一组直观对比:在实时处理杭州主城区的视频时需要40颗传统GPU,延时为300ms,而使用含光800仅需4颗,延时仅150ms。

去年的云栖大会上阿里宣布了成立平头哥半导体公司,时隔一年“含光800”问世,这是“平头哥”成立以来发布的首款硬件产品。目前,这款芯片主要用于视频图像识别、分类、搜索及城市大脑等云端视觉场景,下一步还将应用在医疗影像、自动驾驶等领域,这也标志着国产AI芯片从研发到生产应用已经开始产生巨大价值。

智能机场-大兴国际机场

大兴机场

北京大兴国际机场被英国卫报称为“新世界七大奇迹之一”。

9月25日,北京大兴国际机场正式投入运营。作为智能化程度最高的机场,大兴机场广泛应用各项智慧型新技术,重点建设了19个平台的68个系统,实现对机场全区域、全业务领域的覆盖和支撑,为旅客提供“刷脸”通行、智能安检、个性化导航、行李追踪等全新智能化出行服务。

大兴机场还建设了一系列信息数据平台,对相关数据进行实时运算处理,采用大数据分析技术对航班情况和地面保障系统全面分析掌控,从而实现地面调度与航班安排的智慧化精准决策。机场停车场的机器人泊车系统可谓直观体验黑科技的代表,旅客只需将车交给泊车机器人,通过自动引导(AGV)技术,后续的停车、取车工作全部由机器人来完成,这也是国内机场种第一次引入机器人泊车功能。

在此之前AGV技术已经广泛应用于物流领域,比如托盘式AGV、叉车式AGV可以分别应用于电商小型货件物流和工厂、大型物流等。仓储AGV整体偏向工业级应用,因为仓库厂区这些活动范围属于比较封闭的场景,所以技术实现基本没有不可控因素。但是停车AGV,需要考虑到其他车辆、行人等因素,对机器感知的精准度和反映度要求相对较高。

腾讯觅影” 眼底疾病筛查AI系统

觅影

在第六届互联网大会上,腾讯展区医疗体验区的眼底筛查AI系统让众人眼前一亮。相比肿瘤类AI筛查的特殊性,眼疾筛查更具社区普及性,可以有效补充基层眼科医生匮乏的短板。通过几分钟的筛查可以对眼睛疾病全面把控,还可以对相关指标做分析对于关联性较强的糖尿病、高血压等普遍性疾病有参考价值。

结合AI与云计算和远程诊断技术的协同,专业医生可以在线上对千里之隔的病患做诊断,尤其是基层医疗,医师只需拍出标准的医学影像图像,异地专家通过系统平台即可完成对病人的相关检查。

目前,该系统已和全国30多家医院联合进行验证,并在广东、广西、山东等省市基层医疗系统试点。

相比人工智能企业发展初期的“试探”,“技术”在各领域寻找实践的“试验田”,比如医疗领域的AI缺少的是大量可供训练的病理影像信息。经过了技术测试期,大量的人工智能企业已经走向了应用阶段。这一阶段的核心在于技术能否商业化变现,以及商业化的成本与价值产出比的提高,用更少的资源实现降本增效将是“金标准”。

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