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商湯“方舟”迎來新伙伴“深泉” 全棧原創AI助推“城市視覺中樞”再升級

時間:2019-11-21 16:42:07 來源:安防知識網 作者:未知

摘要:深泉平臺到底是什么?能解決什么實際問題?在智能城市操作系統的整體框架中承擔什么角色?商湯科技副總裁、智慧城市綜合業務事業群CTO閆俊杰博士的解讀或許能為你我帶來答案。


強調技術與場景深度結合,重整體解決方案,突出客戶價值與用戶體驗……在2019安博會上,AI規模化落地的趨勢已愈發明顯。伴隨數字化、網絡化的日趨成熟,在人工智能、5G、云計算等新興技術的深度融合推動下,城市的智能化建設正積極演進,越來越多的企業也開始加入智慧城市的建設隊伍當中。


2017年,AI頭部企業商湯科技在業界首次提出“城市視覺中樞”的概念,并于去年全面展示了面向城市級分析場景的SenseFoundry方舟視覺開放平臺。


順應智慧城市發展熱潮,在剛過去的2019深圳安博會上,商湯為SenseFoundry方舟城市級視覺開放平臺(以下簡稱“方舟平臺”)帶來了“新伙伴”——SenseSpring深泉智能模型生產平臺(以下簡稱“深泉平臺”),對其“城市視覺中樞”進行全新升級,并在此基礎上首次定義“智能城市操作系統(AI City OS)”。


深泉平臺到底是什么?能解決什么實際問題?在智能城市操作系統的整體框架中承擔什么角色?商湯科技副總裁、智慧城市綜合業務事業群CTO閆俊杰博士的解讀或許能為你我帶來答案。



揭秘深泉平臺:以最低技術門檻解決用戶需求


方舟系統面世近兩年,其在商湯“城市視覺中樞”中的作用有目共睹,目前已在不少城市級落地項目中成效顯著。然而隨著城市智能化建設腳步的加快,不少新的痛點有待解決。例如城市級分析需求規模的劇增與現有算法儲備不匹配、當前AI模型開發周期難以滿足各類長尾需求、細分多變的場景業務需求難以滿足……正是基于以上現實背景,深泉智能模型生產平臺順勢而生。


“人工智能主要涉及算法怎么用以及模型怎么訓練兩個環節,而深泉平臺就是用來解決這兩個環節的問題。”


在閆俊杰看來,開發超過2年的“深泉”可以被認為是一款端到端的模型訓練和部署平臺。“通過圖形化操作界面,基于用戶提供的數據和標注信息,深泉平臺不但可以提供模型的自動訓練,還能對得到的模型進行評估、迭代,從而篩選出最佳模型自動完成部署,供用戶進行調用。”


得益于商湯長期在計算機視覺和深度學習上的研發積累,以及近期在自動機器學習(AutoML)技術上的深化,深泉平臺中內置了大量商湯原創的,在特定真實場景得到實踐檢驗的高精度算法模型結構。同時,商湯還將這些模型進一步抽象,得到專門用于物體檢測、圖像分類、人臉活體檢測等多種場景的模型框架。以這些框架為基礎,配合用戶自有且不斷積累的業務數據,只需用簡單且低成本的方式,就可通過“深泉”進行算法模型的訓練。


目前,深泉平臺提供兩種訓練模式:增量訓練及零一訓練。


增量訓練對應已經具有特定功能的算法模型,如人臉識別、人體識別等。在業務數據之上,“深泉”可自動進行數據聚類、數據清洗等工作,進而提升已有模型的精度。而零一訓練面對的則是客戶急需,但此前不存在的模型。客戶對深泉初步篩選出的訓練數據進行標注,在此基礎上“深泉”即可自動訓練生成客戶所需的模型。


也可以這樣理解,增量訓練適用于通用場景的算法訓練,而零一訓練則是用來滿足城市管理者各類長尾需求以及碎片化需求。


但兩者的目的都在于以最低的工程成本和技術門檻,解決用戶的各類實際需求。在閆俊杰看來,深泉的推出可以說打破了以往智慧城市中算法開發的模式。“算法的開發將不會再由客戶提需求反饋商務、商務反饋產品、產品反饋到研發、研發接單處理的工作流程。前置在客戶業務系統的深泉,即可直接按需進行算法的定制化生產、訓練、部署和迭代。”


水流之處,萬物生生不息。深泉二字,取意即為如此。經過兩年多的潛心研發,此次深泉平臺的推出,更是站在客戶角度,打造了一個開放的模型訓練平臺,在縮短反饋鏈周期的同時,盡可能確保最終產品滿足客戶預期,用最低技術門檻快速解決各類需求。



對于城市級場景,99%的算法精度還遠不夠用


但深泉平臺的能力如何與商湯城市視覺中樞、智能城市操作系統打通?


閆俊杰表示,簡單來說方舟負責模型的調用,深泉則負責模型的生產與訓練。也就是說,在整個商湯科技的智能城市操作系統中,方舟與深泉共同扮演著“底座”“基石”的角色。


在閆俊杰眼中,智慧城市的本質應該是通過科技手段便捷每一個人的生活。但從目前的建設現狀來看,這一目標還遠遠沒有達到。盡管經過一年多的實戰應用,方舟系統已快速從1.0迭代至2.0,支持十萬路級別系統設計、進一步擴大分析數據庫、升級后的城市級多源、多態、融合分析引擎……但不得不承認,在落地更多的場景應用之后,商湯科技發現:在落地智慧城市建設中,AI能力的多樣性愈發重要。


目前而言,方舟算法倉中已經積累了超過400組商湯原創的算法能力,這些多元化的能力部署在方舟上,用戶可以進行自定義,例如哪些視頻需要匹配怎樣的AI能力支持。


但現實問題是這400多個算法模型如何在不同的場景下確保精度足夠?


當前行業中不時傳出算法精度已經見頂、夠用的聲音,閆俊杰則不以為然。他表示,一個攝像頭一天24個小時,每小時有60分鐘,每分鐘又有60秒,每秒的話是25幀,這樣的話單個攝像頭一天記錄的數量級大概在200萬幀左右。“如果你的算法精度是99% (為了簡化后面的描述,此處的精度指的是1-誤報率), 那意思是說如果你真的跑200萬幀,200萬乘以99%,大概就是有2萬次錯誤,這種算法其實是沒法用的。所以說得變成‘6個9’,這樣的話它才可以用。”


“當然也可以降低單個攝像頭的采集頻率,但對于城市級場景中海量的數據和攝像頭,即便算法精度來到‘4個9’都還無法滿足使用要求。”閆俊杰表示,這類模型精度的提高就需要通過深泉平臺的不斷訓練得以加強。人臉識別之所以能夠大規模用,是因為現在精度已經到了“10個9”,甚至“12個9”的區間。


此外,智能城市生態的構建僅靠400個算法模型遠遠不夠,更多算法模型的產生也均要靠深泉平臺加以驅動。


類比自動駕駛,商湯內部將算法的精度劃分為S1、S2、S3、S4四個等級。在智慧城市的建設中,以攝像頭智能視頻分析中需要的人工干預程度來劃分,S1級別的算法對應單個攝像頭基本不需要人工干預;S2級別的算法對應一百個攝像頭基本不需要人工干預;S3級別的算法代指區級地域攝像頭基本不需要人工干預,攝像頭數量一般為千級;S4級別的算法則對應一個城市級別的攝像頭基本不需要人工干預……


目前除了人臉識別之外,大部分算法都是S1或者S2的級別,而深泉平臺的推出,則將能進一步助力模型能力逐漸向S4的應用場景邁進。


深泉+方舟,能看懂、能思考、能指導行動


“深泉平臺訓練出的模型可直接放在方舟系統中進行使用,而方舟所產生的業務數據又可以直接給到深泉進行模型的生產、迭代。”閆俊杰表示,可以簡單認為這兩者的融合應用打通了AI數據應用的閉環。


而除了數據閉環的打通,深泉與方舟系統形成的合力,更是不容小覷。他們打通從數據采集標注、模型訓練部署、業務系統上線的整個鏈路,構建多樣化場景需求與模型高效生產的閉環。方舟與深泉結合在一起,共同支撐商湯城市視覺中樞能力的持續演進。


持續升級的視覺中樞將實現城市全場景覆蓋,以應對新型智慧城市AI City建設中,超大規模、多源、多態、融合分析需求,為城市提供“能看懂、能思考、能指導行動”的核心分析能力,推動智慧城市建設全面進入AI時代。


從城市視覺中樞理念的推出、“方舟開放平臺”以及“方舟2.0”的發布,再到深泉的面世。以升級的城市視覺中樞為基礎,商湯科技所提出的“AI City OS”已經逐漸形成閉環。


簡單理解,深泉平臺之于方舟,是其多元化AI能力得以形成的堅實后盾。而深泉平臺之于智能城市操作系統,是其AI能力得以提升的助推器,極大提升了“城市視覺中樞”的能力。


城市級標桿案例就像經歷一次“雙11”的極端考驗


從噱頭到落地,近年來,人工智能推動城市智能化的進程已逐漸從“試試看”變成“摸得著”“看得見”的現實。


細數2019年,AI+智慧城市具體可體現在以下三個方面:一是算法更加強調工業化,多元AI能力逐漸成為一大趨勢;二是人工智能與場景、行業的結合已成為了產業共識;三是更多解決方案的出現將用戶體驗感提升到新高度。


但智慧城市的建設光靠技術支撐遠遠不夠,城市運營服務也應與城市發展建設相結合,專業的城市運營隊伍將加強城市智能化建設的體驗感。而這也是商湯智慧城市板塊瞄準的下一個發力點。


“讓人欣慰的是,我們已經能夠非常明顯的感受到智慧城市從噱頭、到局部可用、到越來越可依賴。”閆俊杰表示,“在未來的一段時間里,隨著AI與各行各業的深度結合,城市智能化建設速度將繼續呈現出指數增長的態勢。”


據悉,截至目前商湯所參與的智慧城市級項目已經覆蓋了全國30多個省份,在取得了不菲成績同時也還存在巨大的覆蓋空間。


閆俊杰表示,目前在單個系統視頻接入量方面,商湯有幾款系統都排名全國前茅。做這種大型的系統不管是對算法的精度,算法的多樣性還是系統的并發和高可用都是巨大的考驗。單個系統的接入量大概每年大一個數量級,現在已經到了10萬,明年單個系統接入量可能會有近百萬。“做這種系統就像商湯內部的雙11,通宵達旦自然少不了,但系統做完之后,可以沉淀非常多的核心能力,后面批量做中小型系統就變得簡單自然。”


展望未來,商湯科技將以智能城市操作系統為核心理念,基于城市視覺中樞的持續演進,為智慧城市的智能化建設賦予更多、更深的價值,用全棧AI原創實力助推智慧城市再升級。


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