場景需求不斷涌現、創新應用層出不窮,AI正迎來蓬勃發展期。然而,當傳統行業紛紛應用AI推進數字化轉型、智能化升級時,AI行業自身卻還處于手工作坊式的階段。以上游AI企業專項定制進行算法開發的傳統模式,已難以滿足規模化的應用需求。越來越多的企業都希望具備自主的AI模型開發能力以靈活應對場景需求,同時又訴求在投入成本和產出效益方面實現平衡。
在技術發展與行業需求的雙向促進下,AI領域的新星企業共達地從競爭激烈的行業中脫穎而出,憑借自主創新的AutoML平臺和技術,用更低門檻、更低成本即可訓練出高精度的AI模型。以此為核心構建的GoodAIdea零代碼自動化AI算法訓練平臺,更可為企業提供零代碼AI算法訓練以及一鍵到端的部署能力。企業無需組建專業AI團隊,僅需上傳算法相關的數據集,即可以0代碼的方式,在數小時內獲取高精度的AI模型,并直接下發到應用終端上。這種一站式的AI模型定制開發模式,將定制開發各類機器視覺長尾算法的效率提升近百倍。
從單點落地到規模化應用階段,AI行業急需破解門檻高、成本高、效率低困境
近年來,機器學習在計算機視覺領域實現的突破,讓AI技術成為了各行各業全新的生產力工具,并全面掀起了AI商業化的第一波浪潮。短短兩三年間,以人臉識別、人群分析、車輛識別、車牌識別等為主的視覺AI技術,為一些單點應用場景帶來了巨大創新,提升了諸如人員通行、交通管理、城市安全管理的效率和體驗。
然而,隨著AI技術與傳統行業的融合逐步深入,AI已被視作賦能實體經濟的重要驅動技術,其應用場景需求也逐漸從單點走向規模化。尤其是“十四五”規劃以來,傳統行業的數字化轉型紛紛加速,對AI技術的應用提出了越來越多的碎片化、長尾化的需求。比如通過AI技術識別共享單車亂停亂放、高空拋物、煙火、占到經營、街道垃圾、渣土車等并實現智能化管理,成為當下推進智慧城市建設的重要基礎。而在工業領域,針對成百上千種不同類型零部件的多種缺陷進行自動化檢測,是提高生產質量和生產效率的重要關鍵。
但面對這樣的產業機遇,AI的規模化落地卻面臨諸多挑戰。一方面,場景的碎片化使得大量的需求存在不確定性,給數據處理帶來極大難題,無法針對性地進行數據采集、標注。同時在算法模型的訓練過程中,開發人員也很判斷何種場景使用何種算法,導致最終開發出來的算法性能存在較多不確定性。
另一方面,AI開發的門檻較高。從數據標注、模型訓練、參數調節、模型部署、芯片適配、性能優化等AI算法開發的全鏈條中,不僅環境眾多,且每一步都非常依賴于AI開發人員的主觀經驗和能力水平。因此,企業即便投入大量的人力物力,最終的應用效果也可能無法達到預期。
在AI的單點應用階段,由于通用性強、需求量大,企業尚可采用“堆人頭”的方式進行定制化開發。但隨著海量碎片化細分場景的出現,這種定制化開發路線的弊端逐漸凸顯,面對各種不確定性和超高門檻,很難在成本、質量和效率上做到完美的平衡。只有完成從手工作坊式向自動化流水線方式的升級,讓每一個企業隨時都可以根據自身需求,低門檻、高效率、靈活地自行開發AI算法,才能夠真正實現AI的規模化。
共達地自動化AI開發訓練平臺,讓算法開發周期降至小時級
以解決視覺AI規模化應用需求的新興AI企業,正在掀起AI的第二波商業化浪潮,成立于2020年3月的共達地便是其中的引領者。憑借對AI發展趨勢的準確預判和率先布局,其基于全新的自動化機器學習(AutoML)核心技術打造的GoodAIdea零代碼自動化AI開發訓練平臺(下文簡稱共達地AI平臺),以零代碼自動化方式,高效率、低門檻地完成端到端的AI開發,破解AI規模化需求帶來的多重挑戰。
作為業界領先的計算機視覺領域的自動化訓練平臺,共達地AI平臺由數十名算法科學家共同參與,深刻理解并剖析算法開發在每個環節的業務痛點,從數據標注、數據質量分析、算法建模、芯片適配、算法迭代各個環節實現技術優化,將原本需要數十名專業技術工程師耗費數月完成的算法開發工作,優化為算法的零代碼全自動化生產的小時級工作。
有效的數據處理是實現高質量、高效率AI算法開發的前提,但也是一直以來最為消耗人力的環節。共達地AI平臺可以根據需要,對海量數據進行快速自動標注,結合人工復檢的方式,讓數據標注更高效。同時,平臺還可以針對不同需求對數據進行多維度自動分析,提升數據分析效率近百倍。
在算法層面, 首先在AI模型開發的結構搜索設計環節,傳統的開發模式需由工程師花費至少一周時間對每個模型結構進行芯片適配,以尋求最佳的模型結構,而共達地AI平臺可以自動尋求最佳模型搜索結構,將整個流程時間壓縮到小時級。其次模型的預訓練環節則非常依賴工程師的經驗,加之數據集極其龐大,整個過程通常需要耗費1～2個月時間,共達地AI平臺有效地融合了大量工程師的多年實踐經驗,可以快速、精準地提升預訓練模型的效果,省去試錯環節,使算法開發效率倍增
AI模型的適配和部署是AI落地的最后一環。一般來說,AI算法在適配芯片前只有10%左右的芯片利用率,需要通過專業團隊近幾個月的調優使芯片性能得到充分發揮,否則易造成芯片資源的極大浪費,消耗更多時間和功耗。共達地AI平臺目前已適配市面50余款AI芯片,算法生成后算法利用率可提升至最佳數值,實現更好的性能功耗比,無需再進行人工調優,即可讓算法快速部署上線。
據了解,共達地的核心團隊大疆創新、蘋果、微軟、華為、西門子、百度等頂級科技企業,研發人員占比70%,多年專注于AutoML技術領域,在人工智能,尤其是智能硬件、機器人、多媒體等領域,曾經多次主導過領先于行業1-2年的技術創新和突破,累計獲得40余項全球核心技術發明專利。
隨著當下AI技術開始深入到城市治理、社區維護、企業運營、工業質檢、智能制造中的每一個業務環節和業務流程當中,提高AI行業自身的生產效率,是解決AI規模化落地難題最根本的手段。從數據采集到模型部署的全流程,共達地AI平臺只需用戶三步操作,即可快速獲得AI算法,開發成本降低超過90%,有望讓各行各業的企業擁抱AI第二波商業化浪潮的紅利,從根本上實現效率提升,促進產業升級。
截至目前,共達地AI平臺已和多個行業的多家翹楚企業達成合作,其中包括智慧城市行業的中國南方電網、平安智慧城市等,AI芯片領域的紫光展銳、寒武紀、比特大陸等企業,以及智慧工業領域的大族激光、金東唐等企業,為AI的規模化時代構建高效的基礎設施。
