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共達地自研AutoML,實現(xiàn)AI算法自動化生產(chǎn)

過去十年,AI算法的落地集中在人臉識別、車牌識別等社會治理領域,安防、交通是AI技術(shù)最快實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化、市場化的行業(yè)應用。

但其實,AI在更廣闊的領域,比如工業(yè)、教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領域,還有很大的市場空間正待開發(fā),未來各行各業(yè)將涌現(xiàn)出大量的AI算法生產(chǎn)需求。

然而,AI算法開發(fā)生產(chǎn)過程周期長、專業(yè)門檻高、成本高的問題,一直是制約AI成功落地的一大因素。一個AI算法從提出規(guī)劃想法,到模型最終上線,需要10-15人的開發(fā)團隊,整個開發(fā)周期長達數(shù)月,其效率和成本都無法應對未來大規(guī)模AI場景落地的需要。

目前,各行業(yè)的軟件開發(fā)商或系統(tǒng)集成商,在實際項目中都需要定制化開發(fā)AI算法。共達地高級市場總監(jiān)李蘇南認為,作為軟件開發(fā)商,為了完成項目的定制化開發(fā),花費巨資、人力和時間,組建、培育自己的AI開發(fā)團隊,這明顯是不現(xiàn)實的,對比項目落地的實際產(chǎn)出,投資回報往往并不理想。

據(jù)統(tǒng)計,AI領域的人才缺口在2022-2024年將達到150萬,專業(yè)算法工程師的培養(yǎng)門檻、培養(yǎng)成本極高。另一方面,目前行業(yè)主要通過“堆人頭”的方式進行算法訓練,效率低、周期長,導致AI超大規(guī)模與精細化的商業(yè)落地陷入瓶頸。

為了解決這個行業(yè)痛點,基于AutoML建立的AI自動化訓練平臺,推動算法生產(chǎn)自動化,成為不少軟件開發(fā)商和系統(tǒng)集成商的睿智之選。

0代碼,成本低,精度高

近日,共達地高級市場總監(jiān)李蘇南在接受OFweek維科網(wǎng)·電子工程編輯采訪時表示,通過AutoML自動化AI訓練平臺,把AI算法的開發(fā)效率,從過去以月為單位,縮短至以小時為單位,整個項目不需要AI工程師參與,不需要寫一行代碼,而且算法精度高于行業(yè)平均水平。

AutoML自動化AI訓練平臺就是通過“AI生產(chǎn)AI”,實現(xiàn)算法生產(chǎn)自動化,解決過去AI落地難、算法生產(chǎn)周期長、成本高等問題,已成為行業(yè)公認的解決方案。

李蘇南認為,AI算法“場景定制化”的特點,決定了AI算法不太可能被標準化,但我們可以做到AI算法生產(chǎn)流程的標準化,通過AutoML自動化機器學習,用AI訓練AI,把算法生產(chǎn)過程中十幾個步驟用自動化的方式,標準化地進行訓練,包括自動超參調(diào)節(jié)、自動的神經(jīng)網(wǎng)絡選擇、自動模型壓縮和裁剪,自動的遷移學習、知識蒸餾等技術(shù)。

AutoML平臺把這些技術(shù)封裝平臺當中,用戶只需要做到AI場景的定義和數(shù)據(jù)的采集,隨后整個模型的訓練和生產(chǎn)過程都可以由AutoML平臺自動化的去完成。簡單來說,就是“進去的是數(shù)據(jù),出來的是算法”。

目前,共達地自主打造的AutoML自動化AI訓練平臺,通過全自動數(shù)據(jù)工程,可以在數(shù)小時內(nèi)完成AI模型訓練,面向行業(yè)提供規(guī);腁I算法定制能力。過往實踐經(jīng)驗顯示,共達地AuotML自動化AI訓練平臺可在1周內(nèi)從0到1定制算法并完成交付,精度超出行業(yè)平均水平。

在算法精度方面,共達地的算法超市提供5000+種“即買即用”的AI算法,算法精度達到92%以上,可以媲美8年以上經(jīng)驗的算法工程師

李蘇南認為,算法要做到高精度,無非是需要更多的精確適配場景的數(shù)據(jù),以及持續(xù)的、高頻次的優(yōu)化迭代。AutoML的自動化機器學習可以24小時“不眠不休”進行自我優(yōu)化和訓練,效率會高很多,最終呈現(xiàn)的算法精度也會更高。

在算法落地部署方面,共達地的AI自動化訓練平臺,可以快速適配行業(yè)90%以上的主流芯片和硬件,比如華為昇騰、Intel、高通、英偉達等主流廠商的芯片和硬件設備,共達地都進行了預先的適配,算法落地部署做到靈活、快速。

據(jù)了解,共達地目前已適配100多款芯片,對比行業(yè)平均水平,在適配性上有相當大的優(yōu)勢,在項目落地的時候,讓客戶可以更主動更寬泛地選擇硬件設備。

解決AI大規(guī)模商業(yè)化落地難題

共達地成立于2020年,是國內(nèi)領先的人工智能自動化訓練平臺服務商,專注于通過AutoML自動化機器學習實現(xiàn)AI的大規(guī)模商業(yè)化落地。

李蘇南表示,共達地是行業(yè)首個實現(xiàn)了“端到端”自動化機器學習的服務商,推出第一個“端到端”的AutoML平臺。所謂“端到端”,是指從需求定義開始,一直到模型的下發(fā),整個過程實現(xiàn)了自動化,不需要人工參與,也不需要寫任何一行代碼,共達地在行業(yè)中第一個做到了這一點

在產(chǎn)品理念上,李蘇南認為,要真正把行業(yè)的門檻降低,讓更多人可以使用和創(chuàng)造AI,就需要做到“端到端”,做到AI算法開發(fā)全流程的自動化,不需要算法工程師的參與。

目前,共達地已與智慧城市、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)以及AIoT行業(yè)的諸多企業(yè)達成合作。

李蘇南介紹,共達地主要面向行業(yè)提供三類服務:

1.平臺服務:客戶可通過共達地AutoML自動化AI訓練平臺自行建設算法生產(chǎn)能力,適用于算法需求量較大,對訓練效率要求較高的客戶;

2.算法定制服務:主要面向算法需求不常見或需求量較少、完全不具備AI能力的客戶;

3.算法商城服務:即市面上的主流算法需求,可通過共達地算法商城直接采買,一天內(nèi)即可部署;

以平臺服務為例,共達地與一家專注于計算機視覺深度研發(fā)的人工智能公司合作,對方使用共達地AutoML自動化AI訓練平臺快速生產(chǎn)算法,并通過其深耕多年的行業(yè)渠道,將算法集成為行業(yè)解決方案交付給終端客戶。

基于自動化AI訓練平臺,該公司將算法開發(fā)周期從原本數(shù)月縮短至了數(shù)小時內(nèi),并且在常規(guī)數(shù)據(jù)集下算法精度可媲美人類工程師。兩家的合作已入選信通院2022“人工智能平臺應用優(yōu)秀案例”,同樣入選的還有中國聯(lián)通研究院、中國移動通信集團天津有限公司、華為云計算技術(shù)有限公司、百度網(wǎng)訊科技有限公司等十八家企業(yè)。

在智慧交通的應用場景中,湖南省某市的交通管理部門在建設相關項目時,便使用了共達地的AutoML自動化AI訓練平臺,定制了“行車未系安全帶識別”、“行車打電話識別”等有關安全駕駛的一系列相關AI視覺算法。在幾乎沒有投入AI算法工程師的情況下,兩周之內(nèi)便完成了各類復雜交通場景下的AI算法模型訓練。

并且,基于共達地自動化AI訓練平臺對于芯片的廣泛適配,快速將算法部署到基于其芯片的硬件設備之中,僅用三周時間便完成算法定制開發(fā)和下發(fā)部署整套流程。

除此之外,基于這次合作,通過共達地自動化AI訓練平臺訓練出來的定制化算法,也被用于智慧城市監(jiān)控、智慧金融網(wǎng)點安防等場景。

李蘇南認為,城市管理是非常典型的超大規(guī)模AI應用的場景,其中業(yè)務場景非常復雜,算法數(shù)量非常多,算法開發(fā)需要精細化適配各種場景,用AutoML自動化AI訓練去解決這種問題,就顯得非常有必要,對客戶來說也能產(chǎn)生最大的價值。

下一步規(guī)劃

提及下一步的規(guī)劃,李蘇南回答,共達地首先會把客戶服務好,同時提升平臺的易用性,提升算法輸出的完善度和可靠度,以及把硬件生態(tài)伙伴“朋友圈”建的更加完善。幫助現(xiàn)有客戶解決他們的痛點問題。

目前,共達地AutoMl自動化AI訓練平臺已經(jīng)支持99%以上的視覺場景,包括檢測、分割、分類、動作識別、單目3D等等。未來,共達地會引入更多更新的視覺場景,比如包括3D點云、事件識別等,這些都會放在未來的產(chǎn)品規(guī)劃當中。

李蘇南稱,世界上能夠用肉眼去解決的視覺問題,都可以用自動化機器學習平臺做出AI算法,這是我們的一個縱深的目標。

此外,共達地將會大力發(fā)展生態(tài)社區(qū),讓AI從業(yè)者,甚至是各行各業(yè)對AI有興趣的人都可以參與進來的社區(qū),大家通過算法生產(chǎn)能力標準化的平臺,用自己的行業(yè)知識與AI技術(shù)相結(jié)合,不斷創(chuàng)造出新的AI算法,讓AI應用到更廣闊的千行百業(yè),解決更廣泛的問題,創(chuàng)造更核心的價值。

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