阿爾法狗帶來的激情被時間沖淡后,落地應(yīng)用成了焦點問題。
一部分人對現(xiàn)階段的AI技術(shù)一度存在成見,他們認為:人工智能和互聯(lián)網(wǎng)一樣,雖然扮演了顛覆者和重建者的角色,可現(xiàn)階段人工智能還只能解決單點問題,缺少強大的通用能力,距離規(guī)?;?、產(chǎn)品化方式的技術(shù)輸出還有很長的一段路。
然而,真實情況真的如此嗎?
任何細小的變化都會由于漸進累積而產(chǎn)生巨大的差異,那些常常被忽視的“隱秘的角落”里,與AI發(fā)生的故事你可能想象不到,或許這些聚在一起,發(fā)生于細微之處的改變更有利于我們看到AI落地應(yīng)用的全貌。
01 想造“機器人老師”的12歲女孩
不用AI基礎(chǔ)就能開發(fā)AI并創(chuàng)造價值的人有多酷?剛剛讀初一的郭佳慧是位典型的“碼二代”,父親郭峰是一家科技公司的CTO,并在父親的熏陶下提前打開了人工智能的世界。
年初的新冠疫情奪去了佳慧同學回學校上課的機會,也讓這對程序員父女有了更多的相處時間。除了每天按時完成學校安排的在線學習課程,郭峰還為佳慧報名了百度EasyDL的線上課程,原以為女兒會因為人工智能的晦澀難懂逐漸失去興趣,但一個有趣的實踐改變了佳慧對人工智能的認知。
在郭峰的幫助下,佳慧使用百度EasyDL做了一個識別MM豆顏色的小程序。當佳慧把標注好的圖片傳到后臺進行機器學習后,神奇的一幕發(fā)生了:電腦可以靈活地判斷出MM豆的顏色,即使MM豆被另一個顏色的MM豆擋住只能看到一點點,電腦仍然可以準確識別出它的顏色,就像有一雙人的眼睛一樣。
見識了人工智能的神奇之后,佳慧同學有了更多的想法。一次逛街的時候看到商場入口安裝了佩戴口罩識別的閘機,可是有人用衣袖遮擋口鼻的時候,卻被誤判為戴了口罩,佳慧當時就開始思考:是否可以用人工智能解決這個問題呢?
佳慧同學在演示戴口罩識別檢測
佳慧在父親的鼓勵下打算做一款戴口罩檢測的模型,目標是讓機器識別是否佩戴口罩、戴口罩的方式有沒有錯誤,以及準確識別用手和胳膊遮擋口鼻的情況。確定好模型的功能后,佳慧收集了600多張佩戴口罩的照片,上傳到百度EasyDL并調(diào)用了平臺提供的數(shù)據(jù)回流標記算法。模型迭代到第6個版本后,識別準確率已經(jīng)穩(wěn)定在95%以上,戴口罩識別的問題被佳慧同學成功解決。
目前佳慧同學訓練的“戴口罩檢測模型”已經(jīng)在百度AI市場上線,并且已經(jīng)賣出了3000多份,其中有做人臉識別閘機的廠商,有做人臉檢測設(shè)備的企業(yè),還有同樣碰到戴口罩檢測難題的開發(fā)者。
在與人工智能接觸之前,佳慧的理想是當一名老師,現(xiàn)在她的理想是長大后研發(fā)智能的“機器人老師”。
02 把機械臂玩出花的“網(wǎng)紅大叔”
當00后伴著AI向著未來剛剛開始萌發(fā)屬于自己夢想的同時,70后也并沒有被“擱淺在沙灘上”。對于學習,技術(shù)從業(yè)者們似乎天然有著一種敏感而又熱切的追求。
42歲的王京京在抖音上有3萬多粉絲,一個名符其實的“網(wǎng)紅大叔”,也是見證了中國科技浪潮不斷向前推進的“活化石”。
1999年,21歲的王京京第一次接受媒體采訪,彼時他的身份是《中國搖滾》網(wǎng)站的主編,也是國內(nèi)第一個音頻流媒體網(wǎng)站;大學畢業(yè)后的王京京選擇自主創(chuàng)業(yè),并在2004年最早發(fā)明了一鍵磨皮算法。但在2012年移動互聯(lián)網(wǎng)普及時,王京京遇到了人生的瓶頸期,干脆關(guān)了公司在自家陽臺上種花種菜,甚至花了5年時間到全國各地去旅游。
人工智能浪潮的爆發(fā),再一次改變了王京京的人生方向:40歲的時候開始學習機械臂編程,在抖音上錄制了用機械臂打雞蛋、發(fā)牌、玩跳一跳游戲等有趣的視頻,逐漸積累了一批忠實粉絲。
就在新冠疫情早期的某一天,一位粉絲在抖音上找到了王京京,由于大量的工作人員無法準時到崗,很多客戶的產(chǎn)品驗證無法順利推進,比如一些航空航天企業(yè)對芯片使用的要求非常嚴格,芯片在制造、測試、焊接、組裝過程中需要對每個序列號進行跟蹤抄寫記錄,過去幾乎全部是人工完成的。
王京京接受了粉絲提出的挑戰(zhàn)。
在他看來,傳統(tǒng)的自動化機器幾乎都沒有視覺能力,只能依靠機械精度提高穩(wěn)定性,但由于芯片擺放不規(guī)則、表面標識不清晰,導致機器在這個過程中無用武之地,而百度EasyDL的很多能力剛好彌補了這些缺陷。
于是王京京向粉絲要了些芯片照片,對每個芯片的多個特征點進行標注,利用EasyDL的物體檢測算法計算出芯片的朝向角度,然后旋轉(zhuǎn)文字到水平方向進行OCR識別,最終利用機械臂進行自動抓取整理,按照芯片上的序列號進行排序擺放,完全替代了之前對人工操作的依賴。
目前王京京借助EasyDL打造的“視覺定位機械臂及OCR”模型已經(jīng)在兩家企業(yè)落地應(yīng)用,識別準確率保持在99%以上,在四個工序中節(jié)省了9名人力。后期計劃將項目做成標準化的產(chǎn)品,在更多的行業(yè)中推廣應(yīng)用。
每一次技術(shù)革命爆發(fā)的初期,最缺的往往是知道如何使用技術(shù)的人,42歲的王京京正在擔綱“技術(shù)擺渡人”的角色。
03 深入產(chǎn)業(yè)第一線的“戰(zhàn)斗小隊”
同一個時間點,不同于王京京的單打獨斗,連續(xù)創(chuàng)業(yè)的呂力看到了同樣的機會,他牽頭組建了一支由六個人組成的“戰(zhàn)斗小分隊”。
行駛在城市道路上的運輸車輛,可以說是一座城市維持生命力的血脈,然而頻頻發(fā)生的“超載”現(xiàn)象,卻讓一些運輸車輛成了城市中的交通隱患,不僅造成了路面基礎(chǔ)設(shè)施的損壞,也增加了交通事故發(fā)生的風險。
2017年,呂力在與某地磅生產(chǎn)企業(yè)合作期間,幫助政府部署企業(yè)源頭治超管理系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)存在設(shè)備采購成本高、部署復雜、易損壞、維護及運營成本高等諸多劣勢,且整體效果并不理想,于是呂力開始思考如何改變系統(tǒng)設(shè)計來提升效率,從源頭上規(guī)避超載現(xiàn)象的發(fā)生。
經(jīng)過縝密分析和測算,呂力提出了全新的解決思路,在百度EasyDL平臺搭建了訓練體系及模型,成功設(shè)計了一套自動化采集軟硬件訓練系統(tǒng):在原有地磅產(chǎn)品的基礎(chǔ)上增加一個200萬像素的攝像頭和一臺嵌入式電腦,即可實現(xiàn)貨運車輛的關(guān)鍵指標——車軸數(shù)的智能識別,車輛稱重時自動觸發(fā)抓拍并上傳識別車輛的軸數(shù),智能匹配計算車輛的軸數(shù)與載重關(guān)系,并上報給有關(guān)部門。
隨后呂力找到了湖南紅星大市場初步試水。作為國內(nèi)排名前三的農(nóng)貿(mào)市場,湖南紅星大市場每天總通勤車輛高達4000臺,擁有海量貨運車輛樣本基礎(chǔ)。經(jīng)過5個版本的迭代后,平臺平均識別準確率已達94.3%,基本滿足業(yè)務(wù)覆蓋需求。
目前國內(nèi)不少地區(qū)紛紛出臺《道路貨物運輸源頭治理超限超載暫行辦法》等法規(guī),呂力設(shè)計的系統(tǒng)為眾多的企業(yè)用戶提供了更優(yōu)的選擇:平臺總成本不到原有治超系統(tǒng)的50%,并且基本無需現(xiàn)場維護,大大減少了人力成本的投入。
在整體的商業(yè)大環(huán)境中,諸如地磅之類低門檻的制造業(yè),幾乎是不被重視的邊緣產(chǎn)業(yè),但人工智能對這些產(chǎn)業(yè)的滲透革新,正在迸發(fā)出新的驅(qū)動力。相比于創(chuàng)造新的事物,對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化改造同樣存在不可小覷的機會。
目前呂力的團隊已經(jīng)轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)和人工智能,將自身定義為人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的連接器,計劃通過“戰(zhàn)斗小隊+定制裝備”深入到更多行業(yè)里去。
04 EasyDL與智能策源地
其實前面講述的三個故事都出自于百度EasyDL在烏鎮(zhèn)舉辦的產(chǎn)業(yè)智能創(chuàng)新大賽,而且只是數(shù)百個參賽案例中的百分之一。
讓人有些驚訝的是,這些故事的主角不是人工智能一線大廠的工程師,不是預(yù)言人工智能行業(yè)趨勢的布道者,甚至不是精通于算法的程序員??伤麄兒虯I的故事卻為我們提供了一個新的視角:人工智能的落地應(yīng)用不只是讓大廠的程序員們走進生產(chǎn)車間,還要讓一群懂行業(yè)、有經(jīng)驗、懂痛點的人學會使用人工智能。
隱藏在三位主人公背后的EasyDL大抵就在做后一種事情,希望AI的開發(fā)可以像使用家電一樣簡單,不必了解家電的內(nèi)部構(gòu)造和電路原理,只需要明白遙控器上的按鍵和對應(yīng)的功能。
為了實現(xiàn)這一目標,百度EasyDL團隊已經(jīng)默默深耕了三年,并且經(jīng)歷了走向大規(guī)模應(yīng)用落地的兩個轉(zhuǎn)折點:
第一個轉(zhuǎn)折點是2017年下半年,EasyDL剛剛完成從0到1的上線過程,發(fā)現(xiàn)原本積壓的、無法被滿足的長尾定制需求,大部分已經(jīng)有了被解決的可能,同時也看到了各行業(yè)涌現(xiàn)出大量AI定制化需求的潛力。
第二個轉(zhuǎn)折點開始于2018年中期,EasyDL在功能上進行了大的版本升級,所支持的模型類型、數(shù)據(jù)和部署服務(wù)進一步完善,并且陸續(xù)在多個城市進行巡回演講、交流活動,讓越來越多的行業(yè)用戶認識 EasyDL。
截止到目前,百度EasyDL上已經(jīng)有超過70萬開發(fā)者,覆蓋了包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、物流、零售、教育在內(nèi)的20多個行業(yè)場景,越來越多的郭佳慧、王京京、呂力正在EasyDL的幫助下成為改變世界的中堅力量。
科技學者庫茲韋爾曾在《奇點臨近》一書中大膽預(yù)測:“我們的未來不是再經(jīng)歷進化,而是要經(jīng)歷爆炸。”順著這個比喻延伸的話,百度EasyDL就像是智能的“彈藥庫”,并將引線交到了一群理解場景、理解行業(yè)的人手中。
除此之外,為了讓更多的開發(fā)者擁有簡單易用的“智能策源地”,降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻與成本,EasyDL還重磅推出了為有需求企業(yè)提供專項基金的“萬有引力”計劃,企業(yè)和個人開發(fā)者只需在EasyDL上完成業(yè)務(wù)模型的定制訓練、部署與應(yīng)用,即可領(lǐng)取萬元專項代金券,進一步拉近人工智能與各行各業(yè)的距離。
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2023年7月6日,第六屆世界人工智能大會(WAIC2023)在上海開幕,“人工智能大模型”是本屆大會的備受矚目的話題,據(jù)悉,在昇騰AI大模型的創(chuàng)新研發(fā)中,華為聯(lián)手26家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè),組建了一支協(xié)同創(chuàng)新的“AI明星隊”,云天勵飛作為中國人工智能企業(yè)的杰出代表,和互聯(lián)網(wǎng)大廠、運營商、科研院所等優(yōu)秀團隊
這幾個月來,以ChatGPT為代表的生成式AI展現(xiàn)出的能力令世界驚嘆。自從2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石掀起了一波AI浪潮后,AI仿佛已經(jīng)沉寂了很久,ChatGPT的橫空出世就如同一束耀眼的光芒,讓AI這個名詞重回C位。過去在AI1.0時代,主要通過訓練模型來實現(xiàn)圖像識別、聲音識別、語言處理等特
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美團曾經(jīng)的二號人物王慧文對標OpenAI的創(chuàng)業(yè)項目光年之外,以20億賣給美團,再度引發(fā)市場對大模型的熱議。
2020年底,王慧文在朋友圈寫下這句話時,外界本以為這位伴隨中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而持續(xù)創(chuàng)業(yè)20年的人物即將告別創(chuàng)業(yè)舞臺。但是,一個曾經(jīng)多次創(chuàng)業(yè),正值壯年的互聯(lián)網(wǎng)老將心中的創(chuàng)業(yè)熱情是難以熄滅的。
“技術(shù)日新月異,人類生活方式正在快速轉(zhuǎn)變,這一切給人類歷史帶來了一系列不可思議的奇點。我們曾經(jīng)熟悉的一切,都開始變得陌生?!庇嬎銠C之父約翰·馮·諾依曼曾這樣說到。
“人工智能的商業(yè)模式,是要創(chuàng)造一個市場,而非一個算法”。這是世界AI泰斗MichaelI.Jordan的觀點。而當前的全球AI市場,占據(jù)主導地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術(shù)路徑,前者執(zhí)著于前沿技術(shù)的探索,后者則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。南轅北轍的兩個方向,或許已經(jīng)無法直接進行排位先后、優(yōu)
智能體進化發(fā)展了一年,現(xiàn)在的RPAAgent迭代到什么程度了?從實在智能最新發(fā)布的實在Agent7.0,看RPAAgent的迭代升級抓取豆瓣信息、自己制作PPT,這款A(yù)IAgent真的實現(xiàn)了流程全自動化AIAgent構(gòu)建到執(zhí)行全自動化,持續(xù)進化RPAAgent再次降低智能體應(yīng)用門檻實在智能重磅發(fā)布實
崔大寶|節(jié)點財經(jīng)創(chuàng)始人進入2024年,大模型似乎有熄火之勢:資本市場,與之關(guān)聯(lián)的概念炒不動了,英偉達股價動輒暴跌重挫,引發(fā)“泡沫戳破”的擔憂;消費市場,BATH們的推新活動少了,產(chǎn)品更新迭代的速度慢了,民眾的關(guān)注度降了……熱鬧的大概只剩下兩場酣仗:自5月15日字節(jié)跳動宣布“以厘計費”,打響國內(nèi)大模型
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