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紫光華智:以算法為矛,破AI落地難之盾

2021-06-01 10:08:57來源:太平洋安防網已被 128 人閱讀

內容摘要:近年來,機器視覺一直在重構著行業的產業鏈,扎了AI這劑強心針,百行百業數字化轉型正在加速落地。一個屬于AI視覺的大時代,正在
 近年來,機器視覺一直在重構著行業的產業鏈,扎了“AI”這劑強心針,百行百業數字化轉型正在加速落地。一個屬于AI視覺的大時代,正在呼嘯而來,智能算法與澎湃算力開始了不斷演進的步伐。

很多人認為,智能算法已經開始趨于同質化,精度差別也只有幾個百分點,算法已經無法成為企業的核心競爭力。但事實并非如此,在許多場景與實際運用中,例如碰到千萬級別以上的數據,這些百分點的差別便會非常的顯著,并且對整體的應用及落地產生較大的影響,這就是算法的價值。

紫光華智自去年在MIT Scene Parsing Benchmark場景解析評測中獲得榜首成績后,今年在全球權威的ICDAR Robust Reading大賽榜單中,憑借領先的AI技術優勢,在文本行檢測與識別兩項任務中均斬獲第一,一舉刷新榜單記錄。

紫光華智CTO周斌表示:“此次成績打榜并不是我們的目的,實屬無心之舉。紫光華智一直以滿足客戶需求為導向和使命,將領先的AI技術落地到客戶實際應用中,給客戶帶去實實在在的效能與效率,助力各行各業的智能化轉型,普惠AI技術,賦能各行各業,這是我們持續投入研發AI技術的目的,也是我們紫光華智的戰略目標。”

雖然紫光華智成立僅僅三年時間,但其繼承著紫光集團、新華三在AI、芯片、存儲、云計算、大數據、物聯網等領域的多種強大基因,換句話而言,在其AI視覺的“槍”里,早已經裝滿了賦能百行百業進行數字化轉型升級的“彈藥”。

理解了這點,再回過頭看紫光華智對于視覺技術的執著與投入,戰略便能更加的清晰——智能化轉型上半場是AI蓄能,企業在算法、算力、數據等維度搶占制高點,下半場是AI產業化落地,智能化的技術及應用滲透到各行各業中,只有保持技術不斷迭代,才能生存下來。

中國的商業環境一向殘酷,有的企業站穩腳跟,有的企業就會被對手擠掉,只有圍繞著用戶需求做技術創新才能決定未來的話語權。

  如何破解算法落地難問題

在AI賦能傳統產業中,真要打磨出可用的產品,既需要團隊掌握AI視覺算法等核心技術,又需了解到百行百業各場景的真實需求,在這種背景下,落地成了AI企業當前最大的難題,既要回答“什么是用戶需要的”,又要審視“什么是企業可以提供的”,用戶端與技術端必須協調一致,才能讓AI落地創造價值。

  對于當前智能算法的落地,周斌認為落地難可以分為以下三種情況:

一是場景的多樣性問題,算法訓練的場景難以完全覆蓋算法部署的場景,一個算法在當前場景中表現不錯,但換了另外一個場景可能就會有各種問題,場景的多樣性包括場景背景不同、目標視角不同、目標自身的差異性等因素,這些因素的變化可能對算法指標都會帶來影響;

二是需求的碎片化,尤其像泛行業的算法需求,市場是細分的,需求是碎片化的,因此算法定制化程度很高,通用性較差,這無形中就增加了研發投入成本;

三是針對不同芯片平臺的適配部署,當前算法技術發展速度遠快于芯片工具鏈適配的速度,例如新出來的一項技術效果提升很明顯,但想落地時卻發現某些芯片平臺并不支持該算法中的新算子,或者支持,但效率較低,難以實際部署,這顯然就阻礙了該算法落地的進程。

  為了解決這些問題,紫光華智針對性地提出應對之策:

針對場景多樣性的問題,首先要從數據上入手,通過多種方式、多個渠道來獲取盡量豐富的數據,擴充訓練集和測試集;再通過算法和模型的優化,來增加算法模型的泛化能力,防止過擬合到某些特定場景;通過設置合理的工勘指導,提供在各種場景中最合適的部署、安裝、調試參數,以發揮出算法的最優效果;

針對碎片化的算法需求,紫光華智推出了AI開放平臺,該平臺為用戶開放模型訓練、算法構建與部署能力,同時為第三方算法開放接入能力,幫助用戶快速落地定制化算法,縮短AI應用開發周期,降低算法開發、使用成本;

針對不同芯片的適配部署,紫光華智與多家芯片廠商建立了長期合作關系,協同開發,在不同芯片上快速適配新算子的支持,以加速新算法的落地。

解除了算法落地難的后顧之憂,算法才有了長足發展的土壤。

  算法進步強化AI實戰

算法的進步,是技術創新的量變。文本行檢測、識別與我們的生活場景息息相關,如視頻圖片上文字審核,票據識別,手寫體識別,車牌識別等,在榜首的“皇冠”下,隨著業務的拓展,有著需要攻克眾多難題的“重”。周斌透露,在具體的應用中,算法的表現跟場景息息相關,例如如圖像分辨率、光照情況等不同,都會有不同的表現。為了提升在落地項目中算法的表現,紫光華智往往會采取相應的措施:

一是調整相機的位置、角度、視場角,或者增加一些配置來達到最優的效果;

二是從一開始便對模型的泛化性提出了相應的要求,支撐各種場景設備的接入分析。“我們的算法模型針對各類場景構建了充分的測試集和訓練集,以及一個強大的數據管理團隊,使模型泛化性能足夠應對各類場景需求。” 周斌介紹道。

算法的落地,是技術創新的質變。產品技術的成熟度與場景應用的吻合度的結合,攻克下來的難題,能給企業帶來技術領先的窗口期,技術的世界沒有太多捷徑,需要持續的投入與時間方能有所收獲。


  尋找差異點持續推進

從另一個維度看,紫光華智作為行業后來者,要想在傳統巨頭近身肉搏大打價格戰與新巨頭跨界整合夾擊中生存下來,要尋找自身能力與競爭對手的差距,不斷的提升自身能力,彌補自身的不足,才能在實際業務中更好的滿足客戶需求。

“OCR技術便是其中一個差異點,通過技術的打磨與提升,華智將領先的文本檢測和識別技術充分應用到各個領域。”周斌補充道:

在道路交通場景,非機動車管理費神費力,不同地區非機動車牌格式和文本字符差異巨大,紫光華智車牌識別算法可自動讀取車牌信息,實現非機動車的智能化管理,同時有效遏制了非機動車偷盜事件的發生。針對機動車管理,紫車牌識別算法為監管部門在交通違法識別、高速違停等違法事件管理提供了有效幫助;

在教育、金融等場景,不同證件票據格式不一,字符類型多樣,字段長短不一,識別難度巨大。紫光華智文本識別算法可精確讀取證件票據的文本信息,避免了人工手動錄入產生的錯誤,同時大幅提升了輸入工作效率,提高了工作智能化水平;

在城市管理場景,城市街道中沿街商鋪為了吸引客戶存在設置多個招牌、招牌顏色各異、招牌大小不一、隨意變更招牌等問題,不僅影響市容市貌也存在安全隱患。紫光華智街面OCR識別算法可準確識別不同招牌的文本和語義信息,提升城市智能化管理能力和效率,助力城市精細化管理……

這是一個“如果用戶體驗不到差異性,所有的技術都不存在”的時代。在此次專訪中,周斌多次提及“持續”、“用戶”,這也是紫光華智未來市場策略的主心骨,圍繞用戶需求,持續創新。

客觀地說,算法的持續投入是場持久戰,它的潛力原本就被低估。在當前AI視覺的產業中,仍然缺少真正意義上的領軍者,紫光華智對智能算法及AI視覺的加碼投入,勢必會開發出新的市場潛能。
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