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进入工业大生产阶段,能让AI真正产业落地的关窍是什么?

进入工业大生产阶段,能让AI真正产业落地的关窍是什么?

公众号新闻


作者 | 刘燕
AI 深入产业落地,关键在于人才。
大模型等基础共性 AI 技术降低应用门槛,
AI 人才推动产业智能化升级

9 月 25 日,在由深度学习技术及应用国家工程研究中心与百度联合发起的 AICA 首席 AI 架构师培养计划第五期、第六期双期毕业典礼上,来自五期班的 57 位学员与六期班的 75 位学员通过答辩获得毕业证书。

现场,百度集团副总裁、深度学习及应用国家工程研究中心副主任吴甜在致辞中表示,人工智能与产业的融合越来越深入,通过深度学习平台持续建设和发展,大模型等基础共性 AI 技术让应用门槛不断降低,可以预见 AI 应用更有前景的未来。

吴甜讲到,预训练大模型技术是人工智能发展的重要方向,通过自监督学习、弱监督学习,大模型从海量数据中学习知识和规律。依托于大模型,在场景应用中通过少量数据的精调就得到很好的效果,成本降低且效果提升,从而 AI 技术可以更大规模的应用,推动实现工业大生产。人工智能和产业共同发展的底层规律在 AICA 项目中得到印证,飞桨将与来自各行各业的学员们一起持续推动 AI 深入产业,推动智能化升级。

数据显示,截止 2022 年 5 月,飞桨已凝聚 477 万开发者,创建 56 万模型,服务 18 万企事业单位,同时产学研用紧密协同培养超过 200 万 AI 人才。

培养深入产业的 AI 架构师

随着 AI 进入工业大生产阶段,全新 AI 应用正在加速与纵深垂直行业场景深度融合。AICA 首席 AI 架构师培养计划目标培养集业务理解、技术理解和工程实践为一体的复合型 AI 人才,通过培养产业人才的方式来打通产业智能化升级的关窍。

据悉,百度 AICA 六期班首次采取了百人班制,课程内容设置以对深度学习落地技术的全景解读和框架梳理为起点。对于具体实际的 AI 产业落地问题,百度架构师们一对一帮助学员梳理项目困难与难点,帮助学员构建 AI 项目架构与思考路径。AICA 希望助力学员将 AI 与各自企业实际业务相结合,为业务问题带去可实践的方案,最终为企业创造智能化价值。

参与培训计划的学员中来自 500 强企业、专精特新龙头企业的比例较往期提高一倍,并首次出现了来自海外企业的 AI 方向学员;在 AI 业务方向上,五、六期班学员所关注的 AI 与业务融合场景更加广泛和深入,涉及能源油气、智能制造、智慧医疗、智慧城市、智能交通等多个领域,场景也更贴近民生。

例如在交通领域,铁路客运从人脸识别进一步升级到步态识别,开创新的研究方向和应用可能;医疗领域,学员利用 AI 技术实现基于音频分类的呼吸暂停事件检测及分析系统;能源领域,场景已广泛拓展覆盖煤矿视频分析、风电场无人巡检和风机叶片缺陷检测、电力业务模型压缩和异构转换、智慧加油站解决方案、光伏组件故障识别诊断等;AI+ 科学计算的前沿领域探索上,学员利用 AI 技术进行台风风场重构和风暴潮预测研究。

目前,六期班来自国家能源、中石油、中海油、中国一汽、中国铁道科学研究院、光大科技、山东瑞邦等行业龙头、专精特新在内的企业学员已经成功将 AI 技术应用到公司的项目中,并为以后 AI 场景融合的大规模落地打下基础。

代表案例解析

据悉,自 2019 年推出至今,AICA 已累计向业界输送了 322 名 AI 架构师,培养了懂 AI、懂业务,并将 AI 付诸于业务实践的高端复合型 AI 人才。

以下为第六期优秀学员中,AI 方向的代表案例解析。

基于铁路客运进出站的步态身份识别研究

来自中铁程科技有限责任公司的李贝贝,此前是一名架构师,在工作了几年后,他看到了 AI 火热的趋势和蕴藏的能量,并且产生了浓厚的兴趣,于是,他决定转型成为一名 AI 架构师。

转型之后,李贝贝发现,与普通架构师相比,AI 架构师需要掌握的技能知识点更多,例如对基础数学的能力和经验要求更高,此外还需要掌握 AI 知识。为了锻炼和提升自己,李贝贝报名了百度 AICA 计划。

今年 5 月加入 AICA 六期班时,李贝贝选择的项目方向是基于铁路客运进出站的步态身份识别研究。与人脸识别相比,步态识别不仅具有人脸识别的“无接触”特点,还具有可远距离观察、易于捕捉等特点,结合疫情的安全防护需要,辅助实现旅客无需摘口罩即可出站,简化旅客出站的同时,降低新冠传播或感染风险。

在研究过程中,李贝贝通过 AICA 的学习,参考并不断吸收百度飞桨的相关经验。例如飞桨企业版 EasyDL 零门槛 AI 开发平台和 BML 全功能 AI 开发平台,能够让开发者更便捷、高效地完成 AI 应用开发;PaddleLite 端侧推理引擎能实现多种算法之间的串联部署等。“我们面向的主要是铁路场景,但其中也有很多细分场景,百度飞桨给予我很多思考和支持。”

李贝贝表示,AICA 的学习经历让他对 AI 整体体系和理念有了非常直观的认识,未来也将持续在铁路领域进行 AI 应用的探索。

软通动力数字人探索:未来你的面试官可能是虚拟人!

易呈是软通动力正在进行中的虚拟数字人项目的一员,他所在的 AI 专项组主导两个项目,虚拟数字人和简历解析与智能匹配。易呈主要负责 AI 算法模型研究,包括 AI 产品和架构设计。

软通动力一直深耕数字化转型,并持续追踪和探索行业前沿技术与产品,元宇宙就是其中之一。目前,软通已推出自己的数字孪生和元宇宙产品平台,而近年来大火的数字人便是重要的一个研究方向。

软通动力计划从数字人这条线切入,初期实现在软通内部使用,而后对外推出企业级应用。项目主要面向两个细分方向,一是虚拟主播,在公司内部的展厅、电梯等做新闻播报;二是结合组内简历解析的优势打造虚拟数字人面试官。一般面试官进行一轮面试通常需要花费几十分钟时间,而软通每年有大量的面试,数字人面试官可以作为初面环节的面试官,通过在线的方式与候选人做初步的沟通,了解候选人的意向,并通过 AI 算法进行自动化的评价,以待用人方做出进一步判断,提升候选人面试体验。

今年,软通动力数字人项目的 Demo 出炉,在对其进行更高层次的研发过程中,易呈团队遇到了一系列挑战。在这时,易呈想到了此前在铁路领域工作时接触到的飞桨,恰巧软通动力也已经与百度飞桨建立了生态伙伴合作关系,于是易呈便撰写了课题,申请前往 AICA 进行交流学习,希望借助飞桨进一步提升软通动力虚拟数字人的表现。

通过在 AICA 的交流学习,易呈团队面临的诸多技术难题有了重大突破。例如,虚拟面试官对实时性要求较高,易呈团队与飞桨 PaddleGAN 团队一起探索人脸表情和唇形实时渲染方案,即用离线方式、工程化的思路打造近似实时的体验,通过生成很多短视频,根据用户的输入指令把离线视频通过流的形式推给用户,实现与用户的实时问答。

回顾该经历,易呈表示,AICA 对有经验的技术人员带来的提升不仅仅局限在技术上,更多地是开拓眼界和思维方式,还有在 AICA 结识了众多老师、助教老师,以及一帮同学好友。

另一个重要的价值在于,AICA 能够带领一些“门外”的人进来,从认识到实操。“我发现,很多学员之前不是 AI 领域的,AICA 能够是把这些人从‘门外’拉进来,真正去摸一摸 AI 到底是什么东西,让产业的企业引起对 AI 的重视。对普通人来说,人工智能就像是雾里看花一般,但对实际应用开发者来说,它与做软件或硬件开发类似,都会经历一个‘1+1=2’的过程,,只是很多人根本就不知道怎样找到 1+1 的路径,AICA 就是把这些人引到这条路上来”。

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