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        從AI數羊到“相?!保喝斯ぶ悄軕萌绾蔚烷T檻化?
        2022-05-15

        近日,熱搜上AI數羊的新聞吸引了一大波網友的關注與討論。新聞中甘肅牧民運用AI技術來數羊,讓人倍感驚奇;無獨有偶,此前也有新聞報道,養殖戶企業借助AI技術來“相?!?,通過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經過近些年的飛速發展,經過了初始的技術探索期與應用推廣期,從高高在上的產業應用,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,深入到了產業的最底層,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、大廠畢竟是少數。中國的企業中,遍布了無數如毛細血管的小微企業,這些小微企業因為成本、技術、人才等局限,AI技術并沒有深入到這些產業的毛細血管中,對于這些產業深處的角落, AI如何高效低門檻、規?;膽闷栈莸竭@些產業深處的細微單元中?

        AI數羊與“相?!保罕对龅男侍嵘?/p>

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

        在傳統的畜牧業中,因為適度放牧的背景要求,很多牧區散養戶或小型養殖場環保不達標、檢疫和驗收等環節不合格而被強制淘汰,整個畜牧產業日趨集約化的發展。對于大型養殖戶來說,數量增多的牛羊群對于企業來說養殖管理的難度增加。

        拿養殖戶最基本的盤點任務來說,傳統的日常盤點羊群數量靠人力進行,對于蜂擁入圈的羊群,短時間內靠人眼來進行盤點,容易出現清點遺漏、錯誤的現象,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計。簡單的低門檻AI部署,不僅提高養殖戶統計羊群的效率,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、“牛經紀人”,在牛市中最吃香的是“牛經紀人”,他們擁有豐富的相牛經驗,可以憑借經驗判斷牛的重量與品質,決定著牛議價的關鍵環節。一些金牌的“牛經紀人”,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。養殖和交易過程中如何可知可控,降低養殖風險,提升收益是養殖戶的集中痛點。如何讓AI習得人眼的能力,將傳統相牛人的經驗轉換為算法模型,讓機器也能一眼識別牛的體重、體尺,成為養殖戶們都想獲取的能力。

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

        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,也可以解決產業中最落地的問題,數羊與“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展天地。

        低門檻AI發展的“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據的收集與“投喂”,通過簡單地拖拽平臺封裝的工具就可以使用。開發者可以根據自己的需求進行AI模型的開發、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,我們發現了一個有趣的案例。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生。而每年需要人工維修并重新噴涂車號的鐵路貨車數量巨大,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,實現了鐵路貨運車號的高準確率自動識別。

        在這類傳統且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務的理解就能解決。

        我們在這些案例中,也會發現低門檻AI應用“奇點”起勢的緣由。企業在數字化的浪潮中,業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的角落中,非標準、散碎但又與專業的領域掛鉤,需要定制化的AI能力解決。對于產業來說,擁有AI技術能力與人才的企業是少數,運用封裝的低門檻AI平臺去定制化解決是這類小微企業的最佳選擇。而從技術的發展來說,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。

        從數羊、相牛到各類低門檻的AI應用,行業內的嘗試越來越多,在科學計算、農業、工業、畜牧業、交通等行業領域中都有覆蓋。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在千行百業中的普及和規?;瘧?,頭部的企業與AI開發人員開始普惠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,讓越來越多的行業與人員去參與到AI的開發應用。

        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活躍開發者規模不斷在增長,平臺中的AI工具應用到實際場景的案例數量不斷在豐富,應用人工智能的企業數量也呈現出多行業繁榮的景象。

        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。

        對于數量眾多的中小企業來說,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務場景恰當的融合,為企業的數字化進程價值賦能,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的普惠教育已經傳遍了大江南北,但對于傳統行業來說,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。對于部分企業來說,引入新的平臺工具可能會改變一些企業的現有工作流程,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。

        對于一些數據缺乏、界面效果要求較高、算法復雜、高性能復雜系統架構、要求較高的底層開發等,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。許多開發者都借助這些AI平臺解決了邊緣的場景問題,改變了曾經重復性、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革命浪潮,已經滾滾而來,大企業擁有隨時入局的能力。但中小微企業由于資金薄弱,AI人才匱乏,很難邁過智能化的高門檻??葾I的產業價值又讓無數人渴望躋身AI領域不被時代拋棄。低門檻AI的應用,給了許多小微企業、開發者破浪前行的工具,讓螞蟻雄兵一般的中小微企業、數量廣大的個人開發者,登上“AI號”戰艦,參與到智能未來的建設,普惠未來的智能生活。

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