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[AI实验室]上海站|详解AI技术如何开启智能时代

  6月30日,[AI实验室]第四期在上海举办,来自Face++与UCloud、Video++、思必驰的4位嘉宾带来了关于AI技术以及行业应用的演讲,详解AI技术如何开启智能时代。

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如何利用公有云快速落地AI应用

  (图:UCloud AI专家 宋翔)

  “AI是重资源、重消耗的技术,智能时代需要AI快速与行业结合,并快速实现AI应用的迭代。”UCloud AI专家宋翔表示。

  AI落地过程中,需要考虑的问题:

  一. 什么场景需要AI赋能?

  二. 如何快速、低投入的验证AI技术?

  三. 如何快速展开AI应用业务?

  一. 如何高效实现AI应用迭代?

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AI落地的挑战:   建立的AI框架时常会遇到硬件迭代、算法更新以及算法兼容性等问题,并且还需要考虑整个系统的弹性和容灾能力,保证业务的稳定。

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AI落地技术挑战的解决思路   首先,要做到环境分离和分布式化。环境分离可以分为三层,最上层是AI相关的软件层,中间是硬件,包括GPU的硬件,底层是存储数据。通过容器将分层封装,使得上下期间没有强耦合性,提升整个平台的扩展性。

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如何利用公有云快速落地AI运用?   公有云支持AI应用落地,主要考虑两方面:一是基于公有云平台计算的资源,包括计算、网络、多机房、跨地域;二是基础的架构,包括云主机、容器、负载均衡等基础组建。最后搭建一个PaaS服务平台,包括训练平台和在线服务平台。

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AI助力行业智能

  (图:Face++人工智能开放平台行业产品负责人 胡浩)

  计算机视觉在手机行业的落地:

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Face++人工智能开放平台行业产品负责人胡浩认为,手机行业主要解决安全和娱乐两个痛点。从安全的角度来说,人脸解锁相较指纹、虹膜,具有速度快、非接触、抗干扰的特点,从而更安全。娱乐的角度来说,人脸识别技术在手机上有非常多可以应用的地方,比如美颜、抠图、打光、视线估计、手势、人体骨骼关键点、3D结构光等,可服务于手机上各种有趣的应用,更好的进行人机互动。   计算机视觉在其它行业的落地:

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除手机之外,CV在汽车、教育、营销、制造业都有很大的想象空间。汽车就是做DMS,驾驶员是否疲劳,车内是否有遗留活物;教育行业做打卡、教学评估;营销方面通过人的行为分析,找到精准用户以及利用人脸技术策划线上活动;制造业可做异常检测,如正规的流程是否完整,有没有漏缺等。   技术落地的思路

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一项新技术落地有三个阶段:第一是技术驱动,由技术去找场景;第二考虑现状是什么,即场景驱动;第三是商业驱动,看技术到底能给行业创造多大的价值。如果这三个步骤都能够说通,即是一项技术在一个行业真正的落地,并且有持续的发展,当落地之后才能够收集到更多实验室里面模拟不出来的数据,算法才能够在剩下的所有环节替代人工,实现真正的人工智能。   人工智能在消费级视频中的应用

  (图:极链科技Video++ AI中心运营总监 魏传勇)

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上海极链网络科技有限公司Video++ AI中心运营总监魏传勇介绍,中国超过5亿的互联网视频用户,占总互联网用户比重超过了70%,平均每天花超过120分钟在互联网视频上,包括长视频、短视频、直播视频等,这就是消费级视频。   如何利用AI技术让视频更有趣,更有价值?

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Video++在运用AI技术赋能视频的过程中,不断让视频变得更有趣、更有价值,我们通过对非结构化的视频数据进行结构化处理,实现人脸、场景、物体、品牌等内容的动态追踪识别,进而将视频解构成为更有价值的场景活动单元,再将其应用到如广告、电商、互娱等各种商业化场景中去。   技术落地消费级视频的挑战

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由于视频辨识环境问题,辨识目标遮挡情况、屏幕占比、运动状态都会使视频内容的辨识难度大大增加,而Video++独创的全序列采样识别,在准确率与抓取率上都具有革新性提升,最大化地去除了轨迹流中的抽样与识别噪声,以实现视频动态内容更精准的识别。   商业化落地的应用

  Video++的ASMP系统就是AI技术成功落地并实现大批量商用的产品之一。立足AI技术对视频内容的识别,将非结构化的视频内容经由AI处理后,产出与广告主需求匹配的视频场景单元。此时,广告主结合自身的品牌特性进行投放,会取得更好的效果,经测算这种投放效果的ROI可以提升50%以上。

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智能语音交互在企业中的应用

  (思必驰 北京研发院产品经理 刘博)

  思必驰北京研发院产品经理刘博就语音交互技术在企业中的应用做了相关分享。他认为,目前市面上很火的智能音箱、智能机器人等产品的核心是对话机器人,常见的对话机器人形态主要分为三大类,分别是个人助理、聊天机器人以及智能设备。

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个人助理如siri,可以设定闹钟日程、查询天气等;聊天机器人,比如小冰,可以讲笑话、闲聊;智能设备,比如天猫精灵、车萝卜、小米电视等,通过对话来实现导航、听音乐、讲故事等功能。   刘博称,以上几类对话机器人背后的对话技术主要有任务型对话、基于知识图谱的对话、基于问答对的对话,以及生成式对话。

  但以上几种人机对话中都存在一个问题,那就是用户在提问中占主导地位,机器往往处于被动状态,等待用户提问后,再试图理解用户意图,只有在发现某些必须的参数信息缺失后,机器才会主动向用户发问。这类对话关系中,人是主动方,机器是被动方,适用于人主动且有明确诉求的场景。但这种对话系统会有一个缺陷,就是如果用户想不起来话题或者具体提问方式时,会觉得交互体验很不佳。

  基于此问题,思必驰将推出了一种新的对话技术。刘博表示,在新的对话关系中,机器将成为主动方,而人则成为被机器引导完成对话的一方,这款基于新型对话技术的新产品将用于企业服务中。

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