“SenseCore AI大装置打造物理世界的搜索引擎,SenseMARS推动AR应用。”
作者:罗宾 出品:财经涂鸦
据《财经涂鸦》消息,7月9日,2021世界人工智能大会战略合作伙伴商汤科技召开“大爱无疆·共生”主题论坛,与来自全球人工智能领域的专家、学者共同探讨推动AI技术创新的未来发展路径,以及面向产业赋能的生态构建。
商汤科技联合创始人、首席执行官徐立发表主题演讲,正式介绍了商汤前瞻打造的新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置,及其在全面实现AI降本增效和规模化落地应用中的重要意义和价值。
商汤还与清华大学、复旦大学、上海交通大学、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院及行业伙伴成立“人工智能算力产业生态联盟”(智算联盟),旨在共同促进AI生态的构建,推动国产原创技术的落地应用。
企业需要大规模集中的算力
SenseCore商汤AI大装置是商汤科技原创打造的新型人工智能基础设施,整合了算力基础和算法能力。徐立将AI大装置比作“人工智能的粒子对撞机”,称其能够对海量数据进行拆解和碰撞,深入挖掘潜在价值,打破认知和应用的边界。
徐立指出,人们通常的理解是算法越精准,需要的算力越少,但我们看到行业对于算力的需求在过去几年增长了近百万倍,应用需求大规模爆炸,以及长尾的问题以及单一问题不能解决。要做泛化的问题的时候,企业需要集中的大规模的算力。AI大装置正是通过强算力基础,为人工智能的研发、创新和应用提供源动力。”
商汤的SenseCore由算力层、平台层和算法层三个部分组成,通过一整套端到端的架构体系,打通三者之间的连接与协同。算力层以商汤自主建立的新型人工智能计算中心(AIDC)为基础,整合了AI芯片及AI传感器,能够支撑对海量数据和算法模型的分析、训练和推理。平台层则打通了数据平台、深度学习训练框架、深度学习推理部署引擎和模型生产平台,实现从数据存储、标注到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化过程。
不仅如此,SenseCore还整合了商汤在业内领先的AI算法能力,通过与算力层和平台层的协同,将创新的算法模型开放给企业用户及社区开发者。依托香港中文大学商汤联合实验打造的OpenMMLab开源计划,商汤已将150多个算法和1,300多个预训练模型进行了开源,与社区开发者共同构建创新生态。商汤开源的算法和算法模型在GitHub上已获得超过37,000颗星赞,居于亚洲首位。
AI实现从实到虚
人工智能无疑可以帮助实现现实空间与虚拟世界的连接。徐立提出,要想真正打通虚实融合,就要全面实现物理世界的数字化。然而,在我们所生活的城市中,仅有百分之二十的头部需求得以满足,还有百分之八十的长尾应用场景未被覆盖,而这些长尾场景中却蕴藏着巨大的商业价值。
然而,长尾场景具有范围广、差异大、频次低等特点,仅凭以往场景定制、单一方向的技术路线难以实现全面的数字化覆盖。商汤所打造的SenseCore AI大装置则可以推动通用型技术的研发,能够全面解决长尾应用的需求问题,通过大幅降低人工智能生产要素的成本,实现高效率、低成本和规模化的AI创新与赋能。
徐立表示:“AI大装置的本质就是让AI落地摆脱人力密集的状态,通过自动化生产,自适应应用的方式,打通商业价值的闭环,全面构建物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统。”
人工智能大装置是推动商汤把整个的物理世界全面数字化转型的一个基础,目前的算法可以完成从“实”走向“虚”的过程。徐立提到了冬奥会场馆水立方的“虚拟化”的案例,他指出需要三个层次实现:第一步数据化则是将它的3D结构恢复模拟出来;第二步要把场馆内所有人、事、场景进行结构化,也就是机器学习模型理解场馆内的运动轨迹、活动内容的意义,这些内容还可以迭代;第三步是流程可交互化,根据以上3D内容信息叠加,模型能做出很好的预测甚至完成超现实的互动。
而在能够智能交互的操作之上,可以有很多提升效率的应用,例如一栋办公楼中,智能交互系统可以提供会议室的预定、场馆的推荐、序列化的排队方案、自动送货送餐,万物的搜索等增值化的服务。
想象叠加于现实
当然,在数据化实现之后,另一个高价值的应用分支还包括增强现实,也就是把虚拟世界的内容更好地叠加到现实生活中。徐立表示,商汤为此也打造了一个企业级平台(SenseMARS),这个平台能够连接大量的基础硬件设施,包括手机终端、IoT设备屏幕,并提供不同层面的虚实叠加能力,应用在智慧场馆、景区、城市大型商超、机场等场景。
基于这样的愿景,商汤科技还宣布正式聘请著名科幻作家刘慈欣担任“商汤科技科幻星球研究中心主任”,并将与《三体》全球永久唯一的版权方三体宇宙携手合作,完善线下沉浸式娱乐新业态。
从垂直领域看,商汤的业务覆盖了智慧城市、智慧交通、智慧园区、智慧物业、智慧通行、智慧文旅、智能汽车以及教育、医疗、遥感、广电、商业、工业、金融等行业。基于AI大装置,商汤将进一步加速人工智能的落地,支撑底层技术研发。
