海尔、南方电网:这个AI引擎,装它!
商汤工业引擎,用完直呼过瘾
金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
最近的AI工业圈,竟流行起来装引擎。
这不,家喻户晓的海尔,便在自家工厂装了一个。
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然后通过快速扫描,就能对工厂车间进行三维重建。
进进出出的车辆,车间里的设备、产品,就这样“啪的一下”,全部囊括到了模型里。
原先偌大的现实空间,现在就立体地出现在你面前,出现了什么问题一目了然。
这种赛博朋克式地管理,可以说是既省时又省力,效率直线上升。
不仅如此,海尔在操作工艺和检验工艺上,还实现了100%一致性“自由”。
装引擎的除了海尔,还有南方电网。
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南方电网把引擎的劲儿,主要使在了换流站(负责电能的接收和分配)。
要知道,一个输电系统能够保证稳定运行,换流站起到的作用可以说是至关重要了。
因此,巡检换流站的工作成为了日常且关键的一环。
但你肯定想象不到,现在的南方电网做巡检工作,是有多么的丝滑。
瞧,AR眼镜一戴,工作人员就get到了自动识别现场环境的技能。
如此一来,巡检员就能避免误入带电危险区域,还能全程记录工作过程和数据,事后还能自动分析处理,一键生成报告。
甚至在远程的情况下,专家也可以在电脑前标记,身临其境般地指导巡检员的检修工作。
可以说是极大程度地降低了人力、物力的成本了。
……
说了这么多,你肯定会问了:
它们到底装的引擎是个啥?
简单来讲,它其实是一个让AI在工业里,能以“多快好省”方式用起来的利器。
但毕竟AI技术在工业圈里的渗透,并不是什么新生的趋势,事实上这条路已经有了数载的延伸。
那么接下来的一个问题便是:
为什么AI工业需要这种“引擎”?
正如刚才提到的,现在越来越多的行业和企业,倾向于将AI技术与自身业务做结合。
这样做的目的,就是我们经常说的“数字化转型”,更实际一些来讲,就是要达到降低成本和提高效率的效果。
然而在这种转型的过程中,无论是聚焦到单个企业,亦或放眼整个行业,总归会面临两方面的困扰。
首先,就是AI技术本身。
因为AI技术,虽说顶着“智能”的光环,但它并不是真的全知全能。
它也需要一个“打怪升级”的过程,在行业的无数历练中,不断提高、优化自己的能力。
但也就是在这个过程中,第二个难点便随之浮现。
AI在解决单一实际问题的能力是毋庸置疑的,例如我们在各大AI赛事上,频频能看到诸如识别任务的精度,已经超越人类水平的消息。
但在实际的工业场景中,任务的复杂度往往要比这些单一任务高得多,更多的是那种细碎、零散的小问题。
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即便是将这些个小问题逐个击破,还有一种更加棘手的问题待解决,这便是长尾应用问题。
不像交通管理这类问题,不仅“需求频次高”、“流量大”,可以说是投入产出比较高的应用。
但长尾应用问题,往往都拥有“需求频次低”、“高定制化”、“场景较为分散”等特点。
而工业,正是一个非常典型的长尾应用场景。
例如刚才提到的南方电网,工厂如何保障工人安全地巡检,如何降低人力成本来管理厂房、检修设备等,便是长尾应用问题。
而像澳柯玛这样的老牌公司,也时常会在仓储管理上犯难,包括在同样面积的仓库,怎么放东西才能放得更多。
再例如长途运输场景中,火车怎么从不同的仓库里取不同的产品给不同的客户;如何装车、卸货才能保证货运的效率等。
而只有解决了这些个长尾问题,我们才能说某个行业真正完成了AI数字化。
……
那么,此局又该如何破解?
建立一种超大的通用范式模型。
这就好比OpenAI的GPT-3,任务的输出是确定的,但与以往的小模型相比,输入的参数量却庞大了不少。
而这种大模型的魅力,一言蔽之就是:
小模型能解决的问题,大模型也能解决;小模型不能解决的问题,大模型一样能够hold得住。
同理,超大通用范式模型想要达到的效果,也是如此。
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它要打通的是AI在工业界发挥实力的“任督二脉”,无论是高频、高需求,还是长尾应用。
就好比电被发明出来后,电厂就出现了,而且它能够统筹与电相关的所有业务。
而这种超大通用范式模型的覆盖面,可要比电厂广得多。
它应当更类似于一种引擎,像搜索引擎将互联网推向繁荣那般,它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题,全部串联起来,并起到加速发展的作用。
那么,这样的AI工业引擎,又该去哪里找?
AI工业引擎,这里有现成的
其实,刚才提到海尔和南方电网所用到的,便是一个现成的AI工业引擎:
商汤工业引擎,了解一下。
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我们先来看下商汤工业引擎长什么样。
剖其内部不难发现,它主要分为一个底层架构和两个平台:
- SenseCore:AI大装置
- SenseMARS:火星混合现实平台
- SenseFoundry Enterprise:方舟企业开放平台
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SenseCore AI大装置可以说是商汤引擎的底层架构了,可以类比为整个引擎夯实有力的地基。
具体而言,先从算力角度来看,商汤通过结合AI芯片以及AI传感器,构建了亚洲最大的人工智能智算中心(AIDC)。
这个AIDC的计算峰值可以达到3740Petaflops (1 petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算),相当于一天处理时长达到23600万年!
而这却只是AI大装置中的一隅,再从算法角度来看,商汤把自己在各行各业“摸爬滚打”累积下来的模型都释放了出来。
据了解,目前AI大装置能够提供22000万多个算法模型,如此一来,AI大装置在面对新行业的时候,也就是排列组合的问题了。
而且还是规模化形成算法的迭代和升级的那种,这也让新场景下长尾模型的训练变成了可能。
除此之外,从平台角度来看,AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算,以及模型部署等等各个环节。
而且不同于其它厂商采用开源工具,商汤这“一整套”都是自研的,具备更强的适配性,更利于模型的部署和应用。
这“三位一体”下的AI大装置,明显区别于以往“小作坊”式的模型打造,它更像是一条流水线工厂,可以通过高效率、自动化、集约化的方式,量产高质量的工业AI算法。
基于此,人工智能生产要素的成本将可以大幅降低,从而实现更大规模的落地应用,全面覆盖工业中的各种长尾需求。
同时,它还能串联场景之间的关联,把原本分散、独立的场景联系到一起,打通应用闭环,帮助企业挖掘更多价值。
在AI大装置之外,商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。
一个是SenseMARS 火星混合现实平台,主要是通过AI感知、三维数字化和工业AR等技术,实现虚拟世界与现实世界的精准交互。
这种能力能够非常高效地应对工业行业中,各类资产数字化管理以及空间设计规划问题。
例如仅需要十几分钟时间,就能对一个厂房进行全方位的扫描,快速形成三维模型。
同时再通过AI能力,可以将不同的区域进行分块标注和分类,快速进行三维高精模型搭建。
生成这样一个高精模型,不光只是一个模型而已,它更是一个有语义、可分类、可交互的数字化模型。
如此一来,便可以快速提升很多行业的资产远程管理,以及数字化运维等工作的效率。
商汤工业引擎的另一个平台,则是SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台,它是基于AI大装置核心能力做综合AI,专注各种长尾能力平台建设。
商汤方舟企业开放平台可以快速为这一个场景构建大量算法库,而后可以解决这一个场景中,各种元器件、巡检过程当中带来缺陷检测流程自动化的难题。
而从另一种角度来看,商汤工业引擎所实现的,还有打通现实世界与虚拟世界的壁垒,构建了一个“工业元宇宙”:
有SenseCore AI大装置这样的底座,能将工业场景的每个角落“由实到虚”,创建数字孪生,真正使其数字化、智能化;在此基础上,又有SenseMARS平台提供的AR能力,“由虚到实”,让虚拟元素可以真正理解现实空间,让想象力走进现实。
……
了解完商汤工业引擎的全貌,接下来的一个问题便是:
好用吗?
毕竟实践是检验真理的唯一标准,好不好用,效果说了算。
例如在列车运行过程当中,接触网悬挂系统是列车运转非常重要的一个安全环节。
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以往都是通过人工的方式,一点一点的看设备图片,排查其中是否存在一些安全隐患。
而即使是派出“最能干”的工作人员,他的效率天花板也就是2.5公里每人/天了。
但基于商汤工业模型,这个长尾应用难题就变得迎刃而解了。
据了解,目前商汤工业模型已经可以对101种不同零部件、57种缺陷,做到快速分类检测。
它的效率达到了12.5公里/小时,足足比人类效率提升了几百倍之多!
这就在降低了人力成本的基础上,还大大提高了铁路列车的安全运维可行性。
再例如许多行业中都会面临的零碎且繁琐问题——看仪表记数据。
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以往巡检员的工作无非就是抄写抄录各种仪表,看有没有异常并长期记录下来。
巡检工作也是工业中长期存在的长尾应用问题。
而商汤工业引擎,便提供了OCR识别、仪器仪表盘识别、标识识别等能力。
在这些能力的加持下,繁琐且低效的工作得到了良好的改善,提升了整个业务运转的效率。
……
再结合之前提到的海尔和南方电网等案例,我们不难看出商汤工业引擎对工业圈已经在发挥的价值。
而在此背后更深一层的意义,便是充分发挥人类自身的创造价值。
正如商汤科技CEO徐立所坚信的那般:
AI正在进入下一个时间点,一个从技术创新周期转入商业创新周期的时间点。
所以,站在这样的时间节点来看,工业界确实急需能够打通数据全链路,尤其是解决长尾应用难题的利器。
那么商汤工业引擎,便是已经成熟且能上岗的那一个了。
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