從建盞溯源 看曠視如何以算法量產(chǎn)應(yīng)對(duì)AIoT海量算法需求

11月11日消息，《夢(mèng)華錄》電視劇中趙盼兒點(diǎn)茶所用的器具，你還有印象嗎？那正是宋代特別流行的“建盞”。

“入窯一色、出窯萬(wàn)彩”正是宋代"皇家御用瓷器"建盞的特點(diǎn)。近年來(lái)建盞產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，產(chǎn)值預(yù)估超75億元，但是仿造、偽造、以次充好等問(wèn)題嚴(yán)重影響著建盞產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和品牌價(jià)值。

對(duì)此，曠視研發(fā)了建盞溯源平臺(tái)，這是行業(yè)首個(gè)基于AI圖像識(shí)別技術(shù)打造的建盞溯源系統(tǒng)，利用建盞“每盞皆唯一”的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)“一盞一圖、一盞一碼、圖碼結(jié)合”，助力解決仿造、偽造、以次充好等問(wèn)題。

“建盞溯源平臺(tái)”正是曠視將AI能力應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題的一個(gè)縮影。

AI算法量產(chǎn) 背后是一套標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

事實(shí)上，深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展讓AI解決具體問(wèn)題的能力越來(lái)越強(qiáng)大。但是，面對(duì)千行百業(yè)層出不窮的碎片化的智能化需求，從通用的算法模型出發(fā)，到解決具體需求問(wèn)題的對(duì)應(yīng)算法落地之間，這條路應(yīng)該怎么走？

曠視科技結(jié)合自身研究實(shí)踐，給出了一種路徑——AI算法量產(chǎn)。

基于10余年的算法研發(fā)積累及深入多個(gè)行業(yè)的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，曠視提出了AI算法量產(chǎn)的理念。算法量產(chǎn)不是單一的產(chǎn)品，而是對(duì)AI生產(chǎn)模式的理念革新和生產(chǎn)力進(jìn)化。

在曠視研究院算法量產(chǎn)負(fù)責(zé)人周而進(jìn)看來(lái)，表面看，各行各業(yè)都有算法不斷融入，但實(shí)際上，AIoT市場(chǎng)上高質(zhì)量的AI算法仍然“供不應(yīng)求”。曠視希望通過(guò)算法量產(chǎn)，將AI生產(chǎn)過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化，降低算法生產(chǎn)門(mén)檻，讓更多的人能夠加入到算法生產(chǎn)的工作中，提升算法生產(chǎn)效率。

曠視算法量產(chǎn)其實(shí)就是做“標(biāo)準(zhǔn)化”，把每一個(gè)環(huán)節(jié)都標(biāo)準(zhǔn)化，包括數(shù)據(jù)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化、算法模型標(biāo)準(zhǔn)化、推理框架標(biāo)準(zhǔn)化。

為了實(shí)現(xiàn)算法量產(chǎn)，曠視推出了適配算法量產(chǎn)的 AI基礎(chǔ)設(shè)施——算法生產(chǎn)平臺(tái)AIS（AI Service）。AIS基于曠視Brain++體系，構(gòu)建了一套覆蓋數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、性能分析調(diào)優(yōu)、推理部署測(cè)試等算法生產(chǎn)全鏈路的零代碼、自動(dòng)化的生產(chǎn)力工具平臺(tái)。

曠視 AIS算法生產(chǎn)平臺(tái)提供多種功能支持算法快速生產(chǎn)部署，包括數(shù)據(jù)清洗、智能標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型評(píng)測(cè)、模型自動(dòng)部署全鏈條：

• ? 數(shù)據(jù)清洗：支持對(duì)視頻和圖片數(shù)據(jù)執(zhí)行抽幀、去重、去花屏以及黑屏等操作，確保下游數(shù)據(jù)的標(biāo)注和訓(xùn)練質(zhì)量。單個(gè)清洗任務(wù)最大支持 100Gi視頻數(shù)據(jù)的清洗。
• ? 智能標(biāo)注：曠視自研的智能數(shù)據(jù)標(biāo)注工具能夠大幅提升標(biāo)注精度和標(biāo)注效率。在大部分場(chǎng)景下，和手動(dòng)標(biāo)注相比，使用智能標(biāo)注能力可以使標(biāo)注效率平均提高 30倍。
• ? 模型訓(xùn)練：基于曠視研究院自研的算法庫(kù)以及算法推薦能力，AIS算法生產(chǎn)平臺(tái)提供自動(dòng)化的模型創(chuàng)建方式，用戶無(wú)需具備模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，只需提供訓(xùn)驗(yàn)數(shù)據(jù)、選擇模型訓(xùn)練目標(biāo)，系統(tǒng)將自動(dòng)幫用戶訓(xùn)練出表現(xiàn)良好的模型。曠視 AIS算法生產(chǎn)平臺(tái)目前已支持 100多種業(yè)務(wù)模型訓(xùn)練，2小時(shí)即可完成模型訓(xùn)練，模型產(chǎn)出精度指標(biāo)遠(yuǎn)高于業(yè)界平均水平。
• ? 模型評(píng)測(cè)：曠視 AIS算法生產(chǎn)平臺(tái)中的模型評(píng)測(cè)和數(shù)據(jù)分析能力能夠在模型訓(xùn)練后，使用多維指標(biāo)衡量模型的表現(xiàn)能力，同時(shí)可視化模型訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)結(jié)果，統(tǒng)計(jì)模型在不同分布、不同維度下的表現(xiàn)，幫助快速定位模型的問(wèn)題，進(jìn)一步優(yōu)化模型。
• ? 模型自動(dòng)部署：曠視自研的 ADS（Auto Deploy Service）模型部署工具，提供將訓(xùn)練好的模型一鍵轉(zhuǎn)換至不同計(jì)算平臺(tái)并支持測(cè)試對(duì)分的服務(wù)，可大幅簡(jiǎn)化模型從訓(xùn)練到部署的流程。

據(jù)周而進(jìn)介紹，AIS平臺(tái)可以支持100多種業(yè)務(wù)模型訓(xùn)練，最快2小時(shí)即可完成訓(xùn)練，且模型產(chǎn)出精度指標(biāo)遠(yuǎn)高于業(yè)界平均水平。同時(shí)，AIS的嵌入式管理平臺(tái)已支持 30種設(shè)備的管理，可有效節(jié)省IoT設(shè)備的日常開(kāi)發(fā)與維護(hù)成本。截至9月底的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，樓宇、園區(qū)、生產(chǎn)環(huán)境、社區(qū)等泛城市物聯(lián)網(wǎng)范圍內(nèi)75%的算法能夠在該平臺(tái)上由非技術(shù)人員完成生產(chǎn)。

同時(shí)，與曠視算法量產(chǎn)方法論相配套的，曠視還提出了適配算法量產(chǎn)的“5:3:2“研發(fā)體系，來(lái)對(duì)應(yīng)需求、數(shù)據(jù)、模型、部署不同階段任務(wù)。

在周而進(jìn)看來(lái)，目前整個(gè)AI行業(yè)仍然處于非常初級(jí)的階段，一個(gè)最典型的特征就是行業(yè)分工非常不明確。很多時(shí)候需要一個(gè)強(qiáng)人“包打天下”。反觀芯片制造等成熟行業(yè)，其設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、封裝、測(cè)試每一個(gè)環(huán)節(jié)分工明確，每個(gè)工種都有專(zhuān)業(yè)的工作職責(zé)范圍和培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)。

曠視的算法量產(chǎn)“5:3:2“研發(fā)體系，可以理解為基于實(shí)踐，對(duì)AI算法量產(chǎn)工作的一種有效、高效分工。

“5:3:2“研發(fā)體系具體而言就是：5個(gè)行業(yè)工程師基于AIS算法生產(chǎn)平臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)交付，3個(gè)算法研究員聚焦于算法的創(chuàng)新與探索，2個(gè)工程師不斷打磨相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施并進(jìn)行AI生產(chǎn)力工具的開(kāi)發(fā)。

這里面，算法研究員不需要再專(zhuān)注做一個(gè)一個(gè)項(xiàng)目，只需要專(zhuān)注于通用的普適型的技術(shù)研究，再拿它通過(guò)解耦的系統(tǒng)輻射解決各行各業(yè)的實(shí)際需求。

周而進(jìn)表示，根據(jù)實(shí)踐檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)這一團(tuán)隊(duì)陣型，既滿足了解決現(xiàn)有問(wèn)題的需求，同時(shí)也能不斷自我提升，推動(dòng)AIoT時(shí)代所需的AI能力進(jìn)化。

以量產(chǎn) 應(yīng)“萬(wàn)變”

正是有了算法量產(chǎn)平臺(tái)，類(lèi)似“建盞溯源”這樣的具體需求才得以在短時(shí)間內(nèi)就得到解決，周而進(jìn)強(qiáng)調(diào)。

“建盞溯源系統(tǒng)里細(xì)分了非常多的子方向和算法，包括盞的定位、檢測(cè)、質(zhì)量判斷，以及最重要的紋理識(shí)別等，這些借鑒了很多我們?cè)谄渌镎J(rèn)證識(shí)別上面的經(jīng)驗(yàn)。如果沒(méi)有這樣一個(gè)算法量產(chǎn)平臺(tái)把知識(shí)集約在一起，建盞溯源平臺(tái)的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)就很有可能要重新從頭研發(fā)一遍，這個(gè)周期將非常長(zhǎng)?！?/p>

在周而進(jìn)看來(lái)，不管是建盞溯源，還是火焰檢測(cè)、工業(yè)質(zhì)檢、零件計(jì)數(shù)、?；窓z測(cè)、通行管理、明廚亮灶、高空拋物檢測(cè)、普洱茶茶餅識(shí)別、甚至破皮速凍水餃檢測(cè)等等五花八門(mén)的碎片化智能需求，基于曠視算法量產(chǎn)平臺(tái)的推動(dòng)，就能以更優(yōu)的人力、更高的效率實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地。

“我們相信算法生產(chǎn)并不是一個(gè)黑盒子，只是異常復(fù)雜。曠視算法量產(chǎn)平臺(tái)通過(guò)解耦和標(biāo)準(zhǔn)化的形式量產(chǎn)出的算法，在很多行業(yè)里都得到了順利的落地。這些案例給了我們非常多正向的反饋和鼓勵(lì)，因?yàn)槲覀冊(cè)谧鰶](méi)有人做過(guò)的事情。”周而進(jìn)稱(chēng)。

在算法量產(chǎn)的基礎(chǔ)上，曠視今年初又提出“算法定義硬件”的AIoT解題思路，將算法這一軟性觸角進(jìn)一步延伸至硬件領(lǐng)域，以期打通從算法到硬件落地的全鏈條AIoT解決能力，推動(dòng)AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。

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