在美國大選年、平權運動的熱鬧聲里,一篇講述大洋彼岸的中國AI故事意外登上了熱讀榜單。這篇文章來自全球頂級科技商業雜志、美國麻省理工學院主辦的《MIT科技評論》,那些基于百度飛槳,以AI重塑林業,能源、垃圾管理的真實故事收獲了一筐好評,MIT科技評論稱,“百度飛槳深度學習平臺,正在推動工業人工智能崛起?!?/p>
或許你很難相信,就在此時,一批聰明的無人機正盤旋在廣袤的東南亞雨林,為當地155個林業分局提供森林巡檢、火情檢測、盜伐監測等服務。這項服務的供應商是一家年輕的中國公司,普宙飛行器科技有限公司稱,這款人工智能驅動的無人機自主飛行平臺正是運用中國第一個開源開放的深度學習平臺——飛槳高效打造的。
巡檢,是森林管理工作的重要環節。而人工巡檢的高強度和低時效在面對廣袤的原始森林和大量潛在的火情、盜伐隱患時往往有“力所不能及”的時刻?;诎俣蕊w槳性能強勁的圖像檢測、圖像分割等能力,這款無人機森林巡檢系統已幫助東南亞林業局將森林巡檢的范圍從40%擴大到100%,執行效率比人工巡檢提高200%。工作人員表示:“到目前,我們已經制止了十幾次破壞森林的行為。”
為各種水平的開發人員提供快速應用深度學習所需的一切,飛槳的帶來的改變同樣發生在我們的家門口,比如,總量高達7萬億千瓦時的電力行業中。
提到“電老大”,人們的第一印象是巨大的鐵塔、高聳的電線桿和一眼望不到頭的電線,這些設備不分晝夜地將電力輸送到中國的每一個城市和鄉村。有預測稱2020年中國發電量將跳增51%至2073吉瓦,輸電線路總長將超159萬千米,這對電網的安全運維提出了極高的要求。針對這個問題,百度飛槳攜手國家電網和山東信通,打造了出一整套電網智能巡檢方案。
可視化的監拍設備實現了邊緣智能分析,5秒就能識別出吊車、煙火等安全隱患,確率達90%以上。目前方案已在6.5萬臺設備上“就位”,覆蓋了山東省5800余套輸電線路,17個地市。今年3月8日下午5點35分,山東淄博郊區發生火情,飛槳加持的輸電線路監拍裝置第一時間發現并報警,避免了一場災難的發生。
在傳統的林業和電力行業之外,“看看你是什么垃圾?”的垃圾分類正在全社會的積極參與下,成為一個冉冉升起的新領域。在歐洲和美國,計算機視覺技術已被廣泛用以檢測不同類型的廢物,如玻璃、塑料和紙板等,MIT科技評論在文中闡釋道,但現實是,這套技術并非在所有國家都有效。
除了對不同國家垃圾內容兼容性差、檢測品質持續改善能力不足外,最關鍵的是,這套技術識別不了沒有清洗過的垃圾,“外國對垃圾分類的初步處理比較完善,舉例來說日本人會把飲料瓶清洗干凈再丟棄,現階段你不可能要求每個國人都這么做,不現實?!?在行業里浸淫多年的金漉科技CEO張志文解釋道。
決心干好中國垃圾清道夫活計的金漉科技,選擇了在AI領域浸淫最深的百度。運用飛槳PaddleX全流程開發工具,他們很快推出了一套高性能方案:先用檢測判別垃圾種類、再借助分割模型找到垃圾邊緣確定中點位置,然后將結果傳遞給機械臂,分揀!搞定!識別時間在500毫秒以內,效率飛快。
另一個驚喜是,對于沒有經過清洗的瓶子,飛槳模型對比準確率驟降20%的傳統模型,正確篩選率依然堅挺!還能隨著數據積累自我“學習”垃圾分類,不斷提升正確率,這樣強大的AI“熟練工“是傳統方法下無法想象的。
除強大的視覺檢測、分割等能力外,MIT科技評論還重點描述了飛槳在超大規模深度神經網絡訓練方面取得的卓越成果。作為世界首個支持千億特征、萬億參數、數百節點的開源大規模訓練平臺,飛槳除了支持百度內部業務外,還將這項能力向社會開放。受益者之一,就是中國最大的智能手機制造商之一的OPPO,它使用飛槳將自身推薦系統的訓練效率足足提高了80%,為OPPO全球3.5億用戶提供更精準快速的移動互聯網服務。
以上這些,正是各行各業基于飛槳實現變革的一個縮影。 截至2020年5月,百度飛槳已支持超過190萬名開發人員和84,000家企業。 中國各個行業,都在運用這個平臺來為自己的領域構建充滿想象力的智能解決方案。
當下,中國新基建浪潮風起云涌,前不久百度宣布將重磅加碼:在5年內培養500萬AI人才,10年內服務器數量超過500萬臺。在百度堅定、長遠的AI新基建布局中,飛槳無疑是重要的基礎技術底座。無論是通信、電力、城市管理或者工業、民生,面對旺盛的產業智能化需求,飛槳將始終保持開源與創新,幫助各行各業抓住這個狂奔而來的智能時代。
來源:網絡
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小何
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