央廣網(wǎng)北京5月17日消息（記者 牛谷月）5月17日，由搜狐科技主辦、央廣網(wǎng)作為戰(zhàn)略支持媒體參與的“2021搜狐科技5G&AI峰會”在北京開幕。峰會大咖齊聚，共同探討5G和AI技術(shù)的最前沿發(fā)展以及應(yīng)用落地情況。

　　峰會上午，阿里巴巴集團副總裁、達摩院城市大腦實驗室主任華先勝發(fā)表了《人工智能技術(shù)規(guī)�；瘧�(yīng)用的探索與實踐》的主題演講。華先勝表示，人工智能在近不到十年期間發(fā)生了非常大的變化，不僅僅是在視覺、聽覺、自然語言決策、大數(shù)據(jù)方面有了很多突破，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算力的提升，使得人工智能有了很大的發(fā)展和變化。

　　華先勝認為，AI落地的過程中有三個關(guān)鍵因素， AI的核心技術(shù)、模型、效率、優(yōu)化、規(guī)模等，是否能形成產(chǎn)品和實現(xiàn)規(guī)�；�，最關(guān)鍵的地方是能不能為應(yīng)用場景帶來核心的價值。這個價值可以分為三個境界，首先是錦上添花，再一個境界是雪中送炭，解決了關(guān)鍵的核心問題，第三個境界是無中生有，今天人工智能在落地的過程當中這三種都有。

　　在演講中，華先勝表示，高精準、高效率、高覆蓋仍然是算法的AI中臺的核心之一，把AI平臺化，把算法和生產(chǎn)服務(wù)平臺合在一起，是AI行業(yè)發(fā)展未來的趨勢。城市大腦是目前來看最成熟的行業(yè)平臺，工業(yè)視覺平臺和醫(yī)療健康A(chǔ)I平臺也是重要應(yīng)用，把大量的人工智能能力放在公共云上讓大家調(diào)用則是通用平臺。

　　以下為華先勝演講全文：

　　大家好，非常高興有機會和大家一起來探討，阿里巴巴達摩院在過去很多年一直在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)，到應(yīng)用落地上的一些觀察和探索，以及思考。

　　人工智能在近不到十年期間發(fā)生了非常大的變化，不僅僅是在視覺、聽覺、自然語言決策、大數(shù)據(jù)方面有了很多突破，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算力的提升，使得人工智能有了很大的發(fā)展和變化。我們在真正的行業(yè)落地時候其實并不是一個自然而然的事情，并不是一帆風順，我們在中間提出了“無行業(yè)不AI”。

　　這句話是有兩層含義，第一層含義是第三波人工智能剛剛興起的時候。在2012年的時候，我們看到了人工智能可能給未來各個行業(yè)帶來的變化，這個時候“無行業(yè)不AI”的解釋是，預(yù)計到未來沒有一個行業(yè)不受AI的影響，這是一個預(yù)判。

　　后來行業(yè)里很多人做技術(shù)的研發(fā)落地的時候發(fā)現(xiàn)另外一層含義，“無行業(yè)不AI”就是不深入行業(yè)，就沒有AI的真正落地。今天的AI技術(shù)雖然有很大發(fā)展，但是實際上也有很多局限，我們必須要深入這個行業(yè)才能有真正的落地。

　　這個落地的過程中有三個關(guān)鍵因素，一個是技術(shù)，AI的核心技術(shù)、模型、效率、優(yōu)化、規(guī)模等等，還有要把它形成產(chǎn)品，不僅僅是一個項目，因為項目很難規(guī)模化。

　　最后一點，最關(guān)鍵的地方是能不能為應(yīng)用場景帶來核心的價值。我們通常在新聞里面見到更多的是比賽、論文、融資、估值，但是最關(guān)鍵是能不能給用戶帶來核心價值，這個價值可以分為三個境界。

　　首先是錦上添花，畢竟添了花了，但是如果你有一千個人添一朵花可能有點得不償失。再一個境界叫做雪中送炭，解決了關(guān)鍵的核心問題，沒有它可能不太好使。第三個境界是無中生有，可能之前因為沒有這項技術(shù)想不到這么做事情，今天人工智能在落地的過程當中這三種都有。第三個境界應(yīng)該是介于第一和第二比較多。

　　真正實現(xiàn)價值叫做“畫龍點睛”。因為人工智能是眼睛，它可以讓龍更有生機，飛的更高、更遠，更有活力，它本身要依賴于龍的身體，不是單獨存在的。

　　我們從兩個維度分析，首先尋找不可替代的價值，要深入行業(yè)，深入場景，深入數(shù)據(jù)，深入核心。還有是深入創(chuàng)新，也就是說到第三重境界怎么產(chǎn)生無中生有的價值，可能不見得是原來的流程，可能因為有了這個技術(shù)以后要發(fā)生很大的變化，甚至完全創(chuàng)新的模式。

　　從另外一個角度來看，“眼睛”到底定位在哪里？看看人工智能堆棧、鏈路，最下面一層是硬件，包括計算硬件和智能硬件，再往上是云平臺、數(shù)據(jù)庫、云的基礎(chǔ)設(shè)施，可以是專有云，也可以是廣義的概念。

　　再往上是AI技術(shù)研發(fā)平臺，比如今天看到的大規(guī)模的訓(xùn)練是其中的一種，還有模型的調(diào)整，還有參數(shù)的搜尋、NaaS這是三種不同階段。

　　再往上才是AI能力，包括AI算法，這是今天經(jīng)常見到的。它的基礎(chǔ)是AI生產(chǎn)服務(wù)平臺，這就是這些算法在上面跑。接著才是行業(yè)的應(yīng)用引擎以及行業(yè)應(yīng)用。不同的企業(yè)，不同人在整個鏈路中會有不同的定位，我們通常把它們合在一起，算法和生產(chǎn)服務(wù)通常叫做AI的中臺，也可以是AI的新基建。

　　廣義的定義可以把下面全部叫做AI的新基建，也可以叫做AI的廣義的AI中臺，或者云邊協(xié)同的異構(gòu)計算平臺。上面才是AI技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，這也是一般來說比較容易見到的。下面一層有時候見到不是很多。

　　我們對AI的中臺再說兩句，技術(shù)的研發(fā)平臺經(jīng)�？梢砸姷�，但是容易被混淆的概念。實際分了三個層次，像阿里云的機器學(xué)習(xí)PAI是一個，還有這算法工程師在上面做算法的創(chuàng)新和算法模型的訓(xùn)練。

　　算法這一層也比較好理解，我們有視覺、聽覺語言，多模態(tài)、大數(shù)據(jù)、交互，包括了一些檢測、識別、挖掘，它的衡量標準什么樣才是好的算法？共有三個角度，一個是高精準、高覆蓋、高效率，高精準，準確率要足夠高，有數(shù)據(jù)模型、訓(xùn)練支持方法。高覆蓋要做得全，如果技術(shù)不全有些場景沒法使用。第三個是效率高，涉及到成本，怎么樣做到的速度足夠快，當然有很多不同的角度可以優(yōu)化。

　　高精準、高效率、高覆蓋仍然是算法的AI中臺的核心之一。AI的生產(chǎn)服務(wù)平臺是通常不可見，只有開發(fā)人員，不管是應(yīng)用還是算法開發(fā)人員可以見到這一層。這一層是整個行業(yè)里面比較欠缺的一層，實際是算法跑的東西，是算法依賴的平臺，負責算法優(yōu)化、調(diào)度、流程優(yōu)化、安全性、穩(wěn)定性都在這一層完成，這個生產(chǎn)平臺跟推理平臺也有一定關(guān)系，推理平臺是其中的一部分，復(fù)雜的生產(chǎn)平臺要管整個流程，還有行業(yè)的平臺和通用平臺。

　　后面講四個例子，算法AI中臺的三個行業(yè)，一個通用。

　　城市大腦是目前來看最成熟的行業(yè)平臺，這也是科技部認可的人工智能開放創(chuàng)新平臺之一。城市大腦本身是一個超級復(fù)雜的系統(tǒng)，除了里面的核心技術(shù)和應(yīng)用還有平臺化，這是比較簡單簡潔的平臺化模型，從數(shù)據(jù)接入到平臺、算法和應(yīng)用。

　　正因為有這樣的平臺，我們才在這個基礎(chǔ)上進行規(guī)模化的創(chuàng)新和規(guī)�；�的應(yīng)用落地，像城市的交通、城市搜索、城市管理和城市三維重建都在這個基礎(chǔ)之上逐步形成。其中一個例子，我們能夠把城市級別做三維建模，同時把三維建模和視頻分析融合起來，三維建模屬于靜態(tài)的，今天能夠把視頻融入到三維建模里面去，分析的結(jié)果還原到動態(tài)的三維建模里面，對城市做精準的還原和分析、展示。

　　第二個中臺是工業(yè)視覺平臺。因為我自己本人是做視覺為主的，這也是人工智能量最大的部分。視覺里面目前比較成熟的是質(zhì)檢和場景。這里因為涉及到的行業(yè)非常多，每一個場景不一樣，甚至一個行業(yè)不同場不一樣。同一個場不同生產(chǎn)線不一樣，同一個生產(chǎn)線設(shè)置情況不一樣，一定要平臺化，讓平臺讓算法工程師做更快的創(chuàng)新，讓軟件工程師能夠做超越它AI能力的事情，讓運維管理人員能夠讓系統(tǒng)一直工作下來，不至于有了輕微的改變，還要算法工程師上去做調(diào)整，它自己做樣本的調(diào)整就可以了。像光伏電池瑕疵檢測，廢鋼的定級。過去覺得是機器沒辦法做的事情，今天也做出來了。

　　第三個是醫(yī)療健康的AI平臺，也涉及視覺引擎、搜索引擎、AI制藥，張總提到過AI做分子結(jié)構(gòu)預(yù)測，蛋白質(zhì)預(yù)測，小分子的篩選都是在AI的中臺可以解決的。這個主要解決醫(yī)療健康的醫(yī)保供需不平衡，醫(yī)患供需不平衡的問題，AI在里面能夠起到非常重要的作用，能夠推動這些問題的解決。去年新冠肺炎剛剛起來的時候，我們快速研發(fā)出新冠CT檢測系統(tǒng)，一周部署成功，讓600多個醫(yī)院使用，后來也在國家博物館收藏。還有前基因組的檢測方案。

　　第四個通用平臺的例子，把大量的人工智能能力放在公共云上讓大家調(diào)用，像過去在windows下調(diào)SDK一樣，普通的IT工程師可以實現(xiàn)AI的創(chuàng)新，甚至是創(chuàng)意。這是一個例子，右邊是明顯的提升，有120多項能力。

　　為什么要把它中臺化？要把AI平臺化？把算法和生產(chǎn)服務(wù)平臺合在一起？這是AI行業(yè)發(fā)展未來的趨勢。因為今天第二個階段，無行業(yè)不AI，是技術(shù)為主在推動。

　　第三個階段應(yīng)該是技術(shù)人更多的覆蓋在AI的核心能力和平臺的開發(fā)上，使得更多行業(yè)技術(shù)人員做行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，這樣才能讓AI在各個領(lǐng)域遍地開花結(jié)果，這是“無行業(yè)不AI”的第三個階段，沒有行業(yè)的參與就沒有AI的開花結(jié)果。這個對AI從業(yè)者來講并不是提出了低的要求，其實是提出了更高的要求，要把AI的基礎(chǔ)能力和平臺做的更好，才能讓行業(yè)的IT人員和行業(yè)專家在平臺上能做更多的，更深入的行業(yè)創(chuàng)新。