從AI數(shù)羊到“相?!保喝斯ぶ悄軕萌绾蔚烷T檻化?

時間:2022-05-16

來源:腦極體

導語:近日,熱搜上AI數(shù)羊的新聞吸引了一大波網(wǎng)友的關注與討論。新聞中甘肅牧民運用AI技術來數(shù)羊,讓人倍感驚奇;無獨有偶,此前也有新聞報道,養(yǎng)殖戶企業(yè)借助AI技術來“相?!保ㄟ^AI算法來估算活牛的品質與質量。

  AI的應用竟然可以如此接地氣,大家討論的聲音也多集中在AI應用的廣泛普及上。AI經(jīng)過近些年的飛速發(fā)展,經(jīng)過了初始的技術探索期與應用推廣期,從高高在上的產業(yè)應用,如智慧城市、自動駕駛、黑燈工廠等高端應用走下了高精尖的“神壇”,走向了牧區(qū),深入到了產業(yè)的最底層,在我們想不到的一些地方扎根落地。

  在AI這些年的市場教育中,千行百業(yè)對人工智能的應用與價值都有了基礎的了解,也建立了AI助益生產的降本增效共識。但對于整個國內的市場,能夠使用調用AI能力資金雄厚的企業(yè)、大廠畢竟是少數(shù)。中國的企業(yè)中,遍布了無數(shù)如毛細血管的小微企業(yè),這些小微企業(yè)因為成本、技術、人才等局限,AI技術并沒有深入到這些產業(yè)的毛細血管中,對于這些產業(yè)深處的角落, AI如何高效低門檻、規(guī)?;膽闷栈莸竭@些產業(yè)深處的細微單元中?

  AI數(shù)羊與“相牛”:倍增的效率提升

  想要回答這個問題,我們可以從畜牧業(yè)中的AI數(shù)羊和“相?!钡陌咐娢⒅?,看這些困擾畜牧業(yè)的痛點問題,是如何通過低門檻的AI應用解決。

  在傳統(tǒng)的畜牧業(yè)中,因為適度放牧的背景要求,很多牧區(qū)散養(yǎng)戶或小型養(yǎng)殖場環(huán)保不達標、檢疫和驗收等環(huán)節(jié)不合格而被強制淘汰,整個畜牧產業(yè)日趨集約化的發(fā)展。對于大型養(yǎng)殖戶來說,數(shù)量增多的牛羊群對于企業(yè)來說養(yǎng)殖管理的難度增加。

  拿養(yǎng)殖戶最基本的盤點任務來說,傳統(tǒng)的日常盤點羊群數(shù)量靠人力進行,對于蜂擁入圈的羊群,短時間內靠人眼來進行盤點,容易出現(xiàn)清點遺漏、錯誤的現(xiàn)象,耗時費力。

  而部署簡單的AI封裝工具,在草場羊進出的通道上方部署AI相機,就可以對羊群進行出欄量與存欄量的統(tǒng)計。簡單的低門檻AI部署,不僅提高養(yǎng)殖戶統(tǒng)計羊群的效率,也能降低成本。

  AI相牛,也是個離高大上AI較遠的邊緣應用。傳統(tǒng)的牛類交易集中在線下的牛市,在開集日,牛市聚集了許多牛販、買家、“牛經(jīng)紀人”,在牛市中最吃香的是“牛經(jīng)紀人”,他們擁有豐富的相牛經(jīng)驗,可以憑借經(jīng)驗判斷牛的重量與品質,決定著牛議價的關鍵環(huán)節(jié)。一些金牌的“牛經(jīng)紀人”,甚至能將牛只重量誤差控制在5斤以內,可以挑出品質最好、病死率更低的牛。

  這種原始靠人眼積累的經(jīng)驗難以結構化,牛交易的市場定價不清晰透明,交易過程中信息嚴重不對稱。養(yǎng)殖和交易過程中如何可知可控,降低養(yǎng)殖風險,提升收益是養(yǎng)殖戶的集中痛點。如何讓AI習得人眼的能力,將傳統(tǒng)相牛人的經(jīng)驗轉換為算法模型,讓機器也能一眼識別牛的體重、體尺,成為養(yǎng)殖戶們都想獲取的能力。

  養(yǎng)殖企業(yè)最終找的解決方案也是通過在零門檻的 AI 開發(fā)平臺進行訓練,只需要采集牛場中幾百頭牛的數(shù)據(jù),導入到零門檻的AI開發(fā)平臺中。零門檻的AI開發(fā)平臺提供一站式的智能數(shù)據(jù)標注、模型訓練、服務部署等全流程功能,即使沒有算法基礎,養(yǎng)殖企業(yè)的員工也可以輕松上手。通過提高模型精度的訓練,AI系統(tǒng)最終可以做到當牛從過道中經(jīng)過時,過道兩側的攝像頭便可以快速采集到牛的各種體尺數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù),輕松獲取牛的關鍵數(shù)據(jù)。

  從靠人力目測到用機器標準化的測量,即使沒有AI技術的相關能力,也可以解決產業(yè)中最落地的問題,數(shù)羊與“相?!边@類簡單卻耗人力的場景問題,低門檻AI可以有效解決這些細碎的應用。在整個產業(yè)中,這類分散、非標準、獨特的需求很多,接受度友好的平民化AI成為許多行業(yè)細微顆粒的共同需求。低門檻AI的應用趨勢在這些龐大的需求中也有廣闊的發(fā)展天地。

  低門檻AI發(fā)展的“奇點”

  低門檻的AI應用工具,國內以百度飛槳為主,在這些平臺中,開發(fā)者可以自由選擇,對于一些簡單的任務,可以無需代碼基礎,只需要對場景的理解進行數(shù)據(jù)的收集與“投喂”,通過簡單地拖拽平臺封裝的工具就可以使用。開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求進行AI模型的開發(fā)、高效訓練和多端多平臺部署。

  零門檻是一些AI開源平臺工具的主打特色,零代碼基礎的用戶可以實現(xiàn)在電腦本地就進行安裝與高效建模。在百度飛槳平臺中,有許多沒有代碼基礎的個人開發(fā)者,通過“單打獨斗”用低門檻的AI解決了工作中的難題。

  在開源的AI平臺中,我們發(fā)現(xiàn)了一個有趣的案例。一位沒有代碼基礎的武漢鐵路局年輕工人,他的工作內容中有一項重復、枯燥且極易出錯的任務:在貨運列車檢修中,為車輛重新噴涂與核對車號?;疖嚿砩系倪@串號碼,相當于身份證,一旦出錯就會影響列車的調度、運行,甚至會導致行車事故發(fā)生。而每年需要人工維修并重新噴涂車號的鐵路貨車數(shù)量巨大,雖然任務簡單,但是僅靠人力,龐大的工作量下大每年都會發(fā)生車號噴錯的情況。

  這位年輕的鐵路工人在了解到AI在車輛車牌識別中的應用,開始嘗試使用AI工具開發(fā)套件,最終只靠自己在開源的AI平臺上構建鐵路車身檢測項目,實現(xiàn)了鐵路貨運車號的高準確率自動識別。

  在這類傳統(tǒng)且AI難以深入覆蓋的領域中,這些細微的需求不會被龐大的企業(yè)機器看到,身臨一線的基層員工雖然會注意到這些難題,但也因為自身的技術能力局限毫無辦法。而AI開源平臺的低門檻化,也讓這些需求可以僅靠對業(yè)務的理解就能解決。

  我們在這些案例中,也會發(fā)現(xiàn)低門檻AI應用“奇點”起勢的緣由。企業(yè)在數(shù)字化的浪潮中,業(yè)務的基礎場景中存在著大量的簡單問題需要運用AI能力解決,這些問題散落在產業(yè)的角落中,非標準、散碎但又與專業(yè)的領域掛鉤,需要定制化的AI能力解決。對于產業(yè)來說,擁有AI技術能力與人才的企業(yè)是少數(shù),運用封裝的低門檻AI平臺去定制化解決是這類小微企業(yè)的最佳選擇。而從技術的發(fā)展來說,AI能力的開源與工具的模塊與封裝,讓零基礎、低門檻解決這類問題成為可能。

  從數(shù)羊、相牛到各類低門檻的AI應用,行業(yè)內的嘗試越來越多,在科學計算、農業(yè)、工業(yè)、畜牧業(yè)、交通等行業(yè)領域中都有覆蓋。在高校中,一些沒有代碼基礎的學生與老師,也嘗試運用開源的AI平臺解決科研的計算問題來發(fā)表論文。低門檻的AI平臺也為對AI感興趣的人群開展相關內容的教學,線下的討論會與線上的直播教學內容豐富,供對AI感興趣的開發(fā)者學習。

  一直以來,AI是大公司、高級別AI技術人才的“專利”,參與應用的門檻很高,這也極大地影響了AI的產能。而隨著AI在千行百業(yè)中的普及和規(guī)?;瘧?,頭部的企業(yè)與AI開發(fā)人員開始普惠AI的能力,將一些AI的工具與框架開源出來,打包成模塊,集中到開放的AI平臺中,讓越來越多的行業(yè)與人員去參與到AI的開發(fā)應用。

  在AI技術應用門檻不斷降低的背景下,在這些開源的AI平臺上,AI活躍開發(fā)者規(guī)模不斷在增長,平臺中的AI工具應用到實際場景的案例數(shù)量不斷在豐富,應用人工智能的企業(yè)數(shù)量也呈現(xiàn)出多行業(yè)繁榮的景象。

  向外“輻射”的邊界

  對于大部分簡單、邊緣的AI場景需求,都可以使用AI開源的平臺來解決。不過也需要一些限制的條件,畢竟這些平臺也不是萬金油,可以解決任何低頻次的AI場景需求。

  對于數(shù)量眾多的中小企業(yè)來說,零散的AI需求與自身IT能力的限制中,如何將外部的服務能力與業(yè)務場景恰當?shù)娜诤?,為企業(yè)的數(shù)字化進程價值賦能,是其接下來重點思考的方向。不過在引入與使用低門檻AI的應用過程中也會存在一定的邊界。

  1.市場教育的普及。雖然AI的普惠教育已經(jīng)傳遍了大江南北,但對于傳統(tǒng)行業(yè)來說,因為對AI相關技術信息的關注有限,或者對于AI能力的邊界有錯誤的認知。對于低門檻化的AI平臺與工具,仍然存在教育的空白,需要進一步的市場普及與教育。

  2.改革阻力。對于部分企業(yè)來說,引入新的平臺工具可能會改變一些企業(yè)的現(xiàn)有工作流程,甚至是對一部分運用信息差獲取利益的團體造成影響,雖然工具平臺可以降本增效,但對求穩(wěn)的小微團體來說,改變的阻力比較大。

  3. 需求難匹配。對于相較復雜的AI需求,低門檻化的AI平臺并不一定能夠解決復雜的需求,一方面是對使用AI平臺的開發(fā)人員對技術的能力有要求。另外一方面,就是低門檻的AI平臺無法解決較為復雜的需求。低門檻的AI也只適用簡單的場景需求,難度高的需求需要算力與算法模型更加復雜的架構解決。

  對于一些數(shù)據(jù)缺乏、界面效果要求較高、算法復雜、高性能復雜系統(tǒng)架構、要求較高的底層開發(fā)等,都不適合使用低門檻的AI平臺去解決。對于一些簡單的場景,在AI技術普惠的發(fā)展下,AI門檻會越來越低。我們在開源的AI框架平臺中也看到了許多案例。許多開發(fā)者都借助這些AI平臺解決了邊緣的場景問題,改變了曾經(jīng)重復性、危險性、繁重性的一線工作,哪怕沒有代碼基礎,也靠自驅應用上了最前沿的AI工具解決了最接近生活的難題。有了這些平臺,對于小微企業(yè)來說,AI升級轉型也不再是奢望。

  人工智能引領的第四波工業(yè)革命浪潮,已經(jīng)滾滾而來,大企業(yè)擁有隨時入局的能力。但中小微企業(yè)由于資金薄弱,AI人才匱乏,很難邁過智能化的高門檻??葾I的產業(yè)價值又讓無數(shù)人渴望躋身AI領域不被時代拋棄。低門檻AI的應用,給了許多小微企業(yè)、開發(fā)者破浪前行的工具,讓螞蟻雄兵一般的中小微企業(yè)、數(shù)量廣大的個人開發(fā)者,登上“AI號”戰(zhàn)艦,參與到智能未來的建設,普惠未來的智能生活。

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