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中科智云CEO:传统行业需求碎片化,AI落地挑战很大
第一财经2021-07-12 19:56:28

随着人工智能广泛应用到各个行业,不同场景对AI需求呈现丰富且碎片化趋势,对人工智能算法的精度和适用性的要求越来越高。

“AI落地特别难,因为AI还比较笨,它在一种场景训练好以后,跑到另一种场景就没有用了,做行业其实不是一个点,是多个点,而且环境特别复杂。”中科智云CEO兼首席科学家魏宏峰在2021世界人工智能大会接受第一财经等采访时表示。

中科智云聚焦于AI安全治理领域,为工业、建造、交通、农牧、医疗卫生等领域提供安全治理方案,包括技术服务、解决方案和软硬件设备一体化,主要客户包括中国移动、中建、中铁建、中建材、中交建、正大集团等。

魏宏峰表示,此前,客户对AI的认知有偏差。“有的客户会觉得AI什么都能做,有的客户发现什么都不能做。慢慢地,市场被教育了,大家越来越务实了,客户对AI的认知现在也越来越深刻了。”

与此同时,疫情加速了AI的应用,也让不同行业对AI的接受度提高。“因为大家会发现,不管是产业链也好,人工也好,其实(疫情期间)风险非常大,所以需要这种技术来替代。对技术企业来说,疫情是一个推动,大家明白必须靠技术来解决问题。”

不过,AI在传统行业落地仍面临诸多挑战,在很大程度限制了AI在更多行业的渗透广度与价值发挥。

首先,传统算法解决方案扩展性差、算法泛化能力不够。魏宏峰表示,传统行业面临的最大问题是场景的不确定性和需求的碎片化,而这是很多AI企业的一个短板,“作为一个科技公司,大家对那些行业的生产环境可能不太了解。”

而传统行业的生产环境、管理、设备的复杂性和不确定性太强。“比如一个摄像头,有时候碰到了它就歪了,如果AI没有自适应的能力,摄像头歪了一个角度就识别不出来了,这样客户就没有办法使用。因为这些负责他的安全,如果系统本身的安全都不能保证,如何保证他们的安全?所以对我们来说是一个巨大的挑战。”

其次,传统行业还面临样本数据获取困难等痛点,如单独开发算法则会面临投入产出严重不匹配。

魏宏峰介绍称,一般通过深度学习训练一个模型需要大量的样本,但是在工厂工地等环境下,安全事故或者违章的样本非常少。“因为很少出事,一年最多一两次对人身事故来说频率已经挺高了,但是像很多AI公司需要的数据要百万级十万级。目前的深度框架需要正样本和负样本,而且要均衡才能真正产生效果,现在没有负样本。”

为了通过小样本就能完成AI算法的训练,中科智云在人工智能大会期间推出了AI+行业自动训练平台“X-Brain”,核心是一套主动学习算法框架。“主动学习的好处是什么?人还不知道这种场景在哪里发生过,AI系统就能够主动将这些场景找出来,自动做样本的标注、训练。有了这个机制,我们就能够用非常少量的样本训练出一个精度可以商用的算法模型。”魏宏峰介绍称。

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作者:来莎莎
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