人工智能AI未来会于更多产业融合,发挥其最大价值!

近日,联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁贺志强“登陆”联想未来云课堂,分享联想以及联想创投被投企业人工智能技术在产业中的应用。

贺志强认为,AI已经成为这轮科技创新的核心领域,但只谈AI远远不够,必须与物联网、边缘计算、云、大数据一起融合到产业中,才能发挥最大的价值。

他表示,人工智能需要数据,数据的前端采集需要物联网来连接各种智能设备,获取最重要、最有价值的数据。边缘计算变得越来越重要,很多数据和人工智能算法在前端就要处理。但只有边缘计算是不够的,还需要云计算,需要超大规模的AI计算能力、数据的处理能力才能支持未来人工智能的发展

此外,没有数据人工智能算法就发挥不了作用,因此大数据以及大数据平台为人工智能提供了非常重要的“燃料”。这五个关键技术集成在一起赋能到各行各业,就是我们现在所说的智慧交通、智慧工业、智慧医疗、智慧教育、智慧城市、智慧家庭等等。

贺志强展示了多个“行业+AI”的成功例子。以联想助力深圳深南大道改造为例,通过人工智能、大数据等技术的综合应用,这一路段的通行效率提升了14%,仅支出900万就达到了传统改造10亿元的效果,让网友喊话“减少了9亿的GDP”。

未来,贺志强认为, 人工智能未来将与行业深度融合,无处不在。

以下为课堂内容精华版:

联想成立35年,经历了非常重要的四个发展阶段,1984年-1993年是联想创业的初期,那时候联想最核心的产品是联想汉卡,联想汉卡解决了中国人用PC最重要的汉字输入、显示和打印的问题,我有幸作为一名刚刚毕业的工程师参与了联想汉卡研发。

1994年-2003年,我们开始打造联想自有品牌PC,起初一年销量仅有几万台,在中国市场的份额很小。但到了2003年,联想已经成为全亚太地区销量第一的PC厂商,那时候联想最重要的代表作就是英特网电脑,它的推出大大地提升了国人使用互联网的效率。

2004年-2013年是联想全球化发展非常重要的时期,也是从PC互联网向移动互联网转型的重要时期。2005年,联想收购IBM PC,成为了全球化企业。2010年,我们推出了中国市场第一款智能手机乐Phone。我有幸参加了第一台中国智能手机联想乐Phone的研发,并推出了创新的笔记本电脑——YOGA笔记本电脑的设计。在全球化的过程中,联想不断地提升自己的研发、制造以及质量水平,到今天,联想已经是全球PC市场绝对的领导者,全球市场份额第一。

2014年,联想进入了多元化发展阶段,从PC拓展到智能手机业务和服务器业务。2019年,联想推出了两个标志性的产品:Moto Razr折叠式智能手机和联想折叠式屏笔记本电脑,它们都是全球首创,得到了全世界的高度评价。以上就是联想四个发展最重要的阶段。

2019年,联想发布3S战略:Smart IoT(智能物联网设备)、Smart Infrastructure(智能基础架构)、Smart Vertical(行业智能)。联想3S战略就是如何发挥联想的优势来支撑各行各业的智能化变革。第一,智能物联网,通过前端设备获取高质量的数据。第二,智能基础架构,用来支撑智能化所需要的计算力、存储力、网络的能力。最后一个是行业的智能,人工智能和大数据等技术如何应用到行业,带动各行各业变革。2016年,我有幸开始领导联想创投集团,围绕联想3S战略在智能互联网进行投资,截止目前,我们已经投资了120多家公司。

以更广阔的视角看人工智能

接下来,我想通过介绍联想创投的被投企业,以及这些被投企业所做的工作、赋能各行各业带来的效果,来讲讲人工智能的产业应用。

这张图展示了人工智能发展的历程,实际上人类从有了计算机开始就一直在想,机器能不能像人一样思考,能不能有认知能力、感知能力和推理能力,能不能有情感。过去五六十年来,人类一直在追求这个梦想,直到有了深度学习和高性能计算、存储能力,以及大规模的数据,人工智能才开始发挥作用。目前,人工智能已经大规模应用,真正大幅提升行业效率。我将通过几个案例,分别给大家介绍我们在这方面的思考。

首先,要以更广阔的视野去看待人工智能。人工智能真正赋能各行各业,要涉及到几个非常关键的技术要素,而不仅仅是大家读书所看到的算法。

第一,人工智能需要数据,数据的前端采集需要物联网来连接各种智能设备,获取最重要、最有价值的数据。第二,边缘计算变得越来越重要,很多数据和人工智能算法在前端就要处理。第三,只有边缘计算是不够的,还需要云计算,需要超大规模的AI计算能力、数据的处理能力才能支持未来人工智能的发展。第四,大数据,没有数据人工智能算法就无法发挥作用,因此 大数据以及大数据平台为人工智能提供了非常重要的“燃料”。最后是人工智能算法。这五个关键技术集成在一起赋能到各行各业,就是我们现在所说的智慧交通、智慧工业、智慧医疗、智慧教育、智慧城市、智慧家庭等等。

下面,我就给大家讲人工智能产业应用,通过技术维度、行业应用维度,以及创业公司实际案例,让大家看到人工智能是如何改变各行各业的。

物联网:高质量的数据是AI的基础

首先介绍的第一个案例与物联网有关,高质量的数据是人工智能的基础。联想创投的被投企业中科慧远,是由中国科学院自动化所的一些教授、研究员创立的,将光、机、电、软件和算法等技术结合,来检测透光材料的表面缺陷,比如手机玻璃盖板。

全球大概十几亿部智能手机的玻璃盖板基本都是由中国生产的,例如中国的蓝思科技就是其中一家,为苹果、华为、联想等手机厂商提供玻璃盖板。过去检测都是由人工来解决,中国大概有15万女工专门检测玻璃盖板,她们在蓝色光线的暗房里进行抽检,用肉眼看玻璃的盖板有没有缺陷,如果抽检通不过,那么这一批就都不能用了。但是更大的问题是,在蓝光环境下检测玻璃特别伤眼睛,有失明的风险,这些女工大概从事玻璃检测三个月就要换岗位。

中科慧远利用机器自动化全面检测玻璃盖板问题,通过明场、暗场、不见光、可见光、不可见光等多状态的成像,一至两秒就能完成11宗高频的光谱的闪频的图像,通过拼接来找到所有的缺陷分类,使误差小于5%,与人工检测相比,综合效率提升了20倍。更重要的是,它完全是机器检测,保护了很多劳动者的健康。

边缘计算、云计算:数据处理的基础设施

第二例子来讲一讲边缘计算,以自动驾驶场景为例,实际路面的情况非常复杂,在红绿灯路口能够实时知道是该踩刹车还是加油,在行车中实时判断是否能变换车道,在紧急情况发生时能够避让行人,需要非常高性能、复杂的本地计算,并需要感知所有的雷达信息,包括多路雷达和摄像头信息处理。此外,车载环境非常恶劣,包括高温、低温、沙尘、潮湿等环境下,保证百分之一百的可靠,因此边缘计算在一些应用环节变得十分关键。

除了边缘计算之外,如果要更大的算力,那么就必须有云计算,需要超大规模的计算中心,通过云来解决大量高性能数据的处理以及AI算法训练的问题。到今天为止,云计算最重要的是通过软件定义的数据中心来为AI提供灵活的、大规模的、高性能的基础设施。我们的被投企业云杉科技,主要在数据中心进行网络流量的管控和自动调整,为高性能计算中心提供了一个非常好的灵活、大规模、可管理的基础。

人工智能三要素:算力、算法、数据

下面我想给大家介绍大数据。以工业大数据为例,我们认为应当获取广义的大数据,包括生成经营数据,如工厂订单数据、存储数据、生产计划数据;市场外部的数据,如宏观经济、消费者、社交网络和竞争对手的数据等等。只有以更广阔的视野来收集和处理数据,才能够看到大数据对企业经营决策全局的重大影响。

举一个案例,是联想数据智能业务集团帮助某钢集团解决供需预测的问题。但在预测时,只有厂家的数据是不够的,比如不锈钢钢板,可能要供给汽车生产厂,还要叠加汽车销量数据、宏观经济数据、消费者数据等一起分析。通过大数据和算法的应用,该钢铁集团的供需预测的准确率从60%提升到了92.2%,一年节约了上亿元成本,库存的周期也降低了20%。如果有优质的、广义的、全面的数据,AI的算法就可以大规模地为企业节省成本、提高效率。

最后我们来讲人工智能,首先不得不提算力, 如果没有足够的计算能力和足够的数据,人工智能就是无源之水、无本之木,特别是目前在进行训练的时候,所需的计算能力越来越强。我们的被投企业寒武纪是由中科院计算所两位年轻的研究员创立的企业,陈天石、陈云霁两个兄弟其实是科学界中首次把人工智能算法做成标准化处理器的提出者,他们在2008年发表了一篇题为《DaDianNao》的论文,讲的是人工智能算法如何能够直接变成一个标准的指令集、变成一个芯片。他们是全世界真正的NPU理论的首位提出者。三年前,他们创立了寒武纪,现在,哥哥陈云霁仍然在计算所做研究员,陈天石已经是寒武纪的CEO。

投资这兄弟俩的时候,我心里有一个最大的疑问:这两位科学家能不能经营一家企业?我跟他们见了很多次面,探讨的问题不是技术问题,因为我相信他们的技术和创新能力,我相信在NPU领域是持续的领导者。但是,经营一家企业只有技术是不够的,他们必须变成企业家,所以我和他们讨论、了解最多的就是他们是否有足够开阔的学习能力,能把自己变成企业家。至少到今天为止,我认为陈天石带领寒武纪经营得非常好,现在已经是有2000人左右的大规模AI芯片制造企业了。

人工智能的产业应用

人工智能未来将与行业深度融合、无处不在,将会大幅度提升各行各业的效能,会在各行各业里中有非常重要的应用,下面我给大家简单介绍几个应用。

智慧交通:深南大道改造

先讲智慧交通,交通对城市效率的提升非常重要。智慧交通主要将新兴的传感器、大数据和AI技术,应用到交通管理领域,通过在线的仿真推导,来高效能地进行交通管理。深南大道是深圳最繁忙的一条街道,深圳市政府最早计划再建一条路来解决拥堵问题。联想创投被投企业深圳交通规划研究院通过大数据的分析,包括每个小区居住人数、用电及用煤气数据、出租车数量、居民工作地点等,重新设计了道路的使用情况,整个工程只支出了900万人民币,如果要修一条新路至少需要9个亿。所以,大家可以看到人工智能在行业应用中如何真正地提升了城市的效率。

智慧医疗:AI读取肺片

下面给大家讲讲智慧医疗。影像是医疗中非常重要的一块,影像放射科医生每天通过影像图片来诊断病人情况,读片时间要超过10个小时,而且放射科的每个医生都需要经过训练,所以真正有经验的放射科医生非常少,这些都是非常大的挑战。联想创投的被投企业视见科技,是由香港中文大学王平安教授带领的团队,有着20多年医疗影像学方面研究,主要通过人工智能、标定大数据训练,进行AI读肺片。对于小于3毫米的肺小结节,机器检出率能达到90%,因为面积太小,而且人容易疲劳,人眼检出率仅有45%,但是机器却不易疲劳。从这个角度来讲,人工智能在辅助影像诊断上的应用非常重要,例如最近很重要的一个应用,就是用人工智能诊断新冠肺炎,机器检出效率和准确度非常高,而且检出时间很短。

智慧城市:安防、物流行业大规模应用

2012年,印奇就跟他们十几位创业的同事讲,要做中国最好的AI企业,三个人一起配合,一路走到今天,带领旷视科技由小到大,我还是非常自豪的。联想创投是他们天使轮的投资人,而且一直都陪着他们一起成长,在这个过程中,我们也和他们一起学习进步,对人工智能的理解也越来越深。

最后,我想介绍一下联想创投。大家看到联想创投投资了很多优秀的科技创业企业,联想创投是联想集团的Corporate VC(企业创投),是一个全球的科技产业基金,一直通过风险投资和内部孵化投资未来的科技。同时,联想创投也在推动被投企业和联想一起成长、一起进步。

原创文章,作者:AIIAW,如若转载,请注明出处:https://www.aiiaw.com/4077.html