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破解AI长尾市场,共达地让算法生产像流水线一样简单

作者:drake | 分类:热点资讯 | 浏览:4 | 日期:2022年09月06日

让原本像打造奢侈品一样复杂、繁琐的算法生产工艺,变得和操作流水线一样简单。

在近日举行的2022世界人工智能大会(WAIC)上,共达地创新技术(深圳)有限公司携新品“GDDi自动化AI训练平台3.0”(以下简称“GDDi3.0”)亮相。作为行业首个可供“小白”使用的专业AI算法训练平台,观众可通过 GDDi 3.0体验零代码的专业算法生产过程。在数十分钟内,通过简单三个步骤,从0到1训练一套算法,并在现场一键部署,实时互动,检验算法精度。

破解AI长尾市场,共达地让算法生产像流水线一样简单

数据显示,2019年我国AI摄像头出货量为684万个,预计2022年出货量达3458万,年复合增长率超过70%。而深入到应用场景来看,AI技术的渗透率还比较低。以落地量最大的安防市场为例,2020年安防摄像头AI渗透率不足5%,其余场景包括制造、医疗、教育等领域的渗透率则更低。

其中,AI在工业制造领域落地极为困难。一方面是算法生产的专业门槛极高、周期极长,成本极高,一个成熟算法的生产需要耗费一支15人算法团队数月时间,另一方面是工业制造场景细分极多,对算法要求越来越精细。

共达地从安全帽的识别、反光衣的识别、火焰烟雾的识别等渗透到各类细微场景的需求。不过,以上场景的需求还能再细分,以火焰识别为例,森林大火和加油站的烟头识别是两种完全不同的算法,场景的光照明暗,物体在摄像机里的尺寸大小,都会影响算法模型的构建。

这些困境共同导致,当前计算机视觉领域90%的市场增长来源于人脸识别、非机动车识别、OCR识别这三大领域。也就是说,在这TOP 3领域外的其余计算机视觉算法需求,尚处于待开发、待满足的状态,成为“隐形的长尾市场”。

这就决定了,AI算法是昂贵的、高门槛的,针对当前供需之间的矛盾,共达地推出“GDDi自动化AI训练平台3.0”(以下简称“GDDi3.0”)。用户在定义场景需求后,通过GDDi3.0平台完成上传数据、选择芯片、一键部署,三个步骤即可训练一套适配业务需求的算法。

在实践中,围绕算法定制,共达地与深圳前海某企业达成合作。该客户下辖数千平方米的大型仓库,存放了大规模钢卷以及许多金融机构存放至此的大型保值货物,仅能通过叉车进行挪动,对安全性的要求较高。

若采用传统监控摄像+人力巡检的模式,不仅数千平方米仓库需要大量巡检员,费时费力,而且会发生错检漏检,甚至出现之前监守自盗的事故。而这类事故发生时难识别,事后借助录像回溯容易造成巨额损失,故该企业希望引入AI算法,建立起常态化实时监控。

共达地最初仅用企业提供的500多张叉车图片数据,有效提取了关键特征,结合自动化调参,一小时左右初步生成了叉车识别的算法模型。

燧原科技创始人、董事长兼CEO赵立东介绍,人工智能是算力、数据、算法“三轮”驱动,中国在数据方面具有长期优势,算法方面有丰富的场景,人工智能具备很强的实力,但在以高性能芯片和软件生态为核心基础的算力方面,需要认清差距、奋起直追,生态垄断是行业面临的最大挑战。生态垄断的形成是基于紧耦合不开源的软件和硬件架构,架构必须创新,而且是原始创新,只有这样才能将技术发展的方向和节奏牢牢地掌握在自己手里,才能构筑企业赖以长期发展的技术护城河。

【记者】郜小平

【作者】 郜小平

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

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