原標(biāo)題:從AI數(shù)羊到“相牛”:人工智能應(yīng)用如何低門檻化?
近日,熱搜上AI數(shù)羊的新聞吸引了一大波網(wǎng)友的關(guān)注與討論。新聞中甘肅牧民運用AI技術(shù)來數(shù)羊,讓人倍感驚奇;無獨有偶,此前也有新聞報道,養(yǎng)殖戶企業(yè)借助AI技術(shù)來“相牛”,通過AI算法來估算活牛的品質(zhì)與質(zhì)量。
AI的應(yīng)用竟然可以如此接地氣,大家討論的聲音也多集中在AI應(yīng)用的廣泛普及上。AI經(jīng)過近些年的飛速發(fā)展,經(jīng)過了初始的技術(shù)探索期與應(yīng)用推廣期,從高高在上的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用,如智慧城市、自動駕駛、黑燈工廠等高端應(yīng)用走下了高精尖的“神壇”,走向了牧區(qū),深入到了產(chǎn)業(yè)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(yè)對人工智能的應(yīng)用與價值都有了基礎(chǔ)的了解,也建立了AI助益生產(chǎn)的降本增效共識。但對于整個國內(nèi)的市場,能夠使用調(diào)用AI能力資金雄厚的企業(yè)、大廠畢竟是少數(shù)。中國的企業(yè)中,遍布了無數(shù)如毛細(xì)血管的小微企業(yè),這些小微企業(yè)因為成本、技術(shù)、人才等局限,AI技術(shù)并沒有深入到這些產(chǎn)業(yè)的毛細(xì)血管中,對于這些產(chǎn)業(yè)深處的角落, AI如何高效低門檻、規(guī)?;膽?yīng)用普惠到這些產(chǎn)業(yè)深處的細(xì)微單元中?
AI數(shù)羊與“相?!保罕对龅男侍嵘?/strong>
想要回答這個問題,我們可以從畜牧業(yè)中的AI數(shù)羊和“相?!钡陌咐娢⒅催@些困擾畜牧業(yè)的痛點問題,是如何通過低門檻的AI應(yīng)用解決。
在傳統(tǒng)的畜牧業(yè)中,因為適度放牧的背景要求,很多牧區(qū)散養(yǎng)戶或小型養(yǎng)殖場環(huán)保不達標(biāo)、檢疫和驗收等環(huán)節(jié)不合格而被強制淘汰,整個畜牧產(chǎn)業(yè)日趨集約化的發(fā)展。對于大型養(yǎng)殖戶來說,數(shù)量增多的牛羊群對于企業(yè)來說養(yǎng)殖管理的難度增加。
拿養(yǎng)殖戶最基本的盤點任務(wù)來說,傳統(tǒng)的日常盤點羊群數(shù)量靠人力進行,對于蜂擁入圈的羊群,短時間內(nèi)靠人眼來進行盤點,容易出現(xiàn)清點遺漏、錯誤的現(xiàn)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(tǒng)計。簡單的低門檻AI部署,不僅提高養(yǎng)殖戶統(tǒng)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(yīng)用。傳統(tǒng)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(jīng)紀(jì)人”,在牛市中最吃香的是“牛經(jīng)紀(jì)人”,他們擁有豐富的相牛經(jīng)驗,可以憑借經(jīng)驗判斷牛的重量與品質(zhì),決定著牛議價的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。一些金牌的“牛經(jīng)紀(jì)人”,甚至能將牛只重量誤差控制在5斤以內(nèi),可以挑出品質(zhì)最好、病死率更低的牛。
這種原始靠人眼積累的經(jīng)驗難以結(jié)構(gòu)化,牛交易的市場定價不清晰透明,交易過程中信息嚴(yán)重不對稱。養(yǎng)殖和交易過程中如何可知可控,降低養(yǎng)殖風(fēng)險,提升收益是養(yǎng)殖戶的集中痛點。如何讓AI習(xí)得人眼的能力,將傳統(tǒng)相牛人的經(jīng)驗轉(zhuǎn)換為算法模型,讓機器也能一眼識別牛的體重、體尺,成為養(yǎng)殖戶們都想獲取的能力。
養(yǎng)殖企業(yè)最終找的解決方案也是通過在零門檻的 AI 開發(fā)平臺進行訓(xùn)練,只需要采集牛場中幾百頭牛的數(shù)據(jù),導(dǎo)入到零門檻的AI開發(fā)平臺中。零門檻的AI開發(fā)平臺提供一站式的智能數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署等全流程功能,即使沒有算法基礎(chǔ),養(yǎng)殖企業(yè)的員工也可以輕松上手。通過提高模型精度的訓(xùn)練,AI系統(tǒng)最終可以做到當(dāng)牛從過道中經(jīng)過時,過道兩側(cè)的攝像頭便可以快速采集到牛的各種體尺數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù),輕松獲取牛的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
從靠人力目測到用機器標(biāo)準(zhǔn)化的測量,即使沒有AI技術(shù)的相關(guān)能力,也可以解決產(chǎn)業(yè)中最落地的問題,數(shù)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(xì)碎的應(yīng)用。在整個產(chǎn)業(yè)中,這類分散、非標(biāo)準(zhǔn)、獨特的需求很多,接受度友好的平民化AI成為許多行業(yè)細(xì)微顆粒的共同需求。低門檻AI的應(yīng)用趨勢在這些龐大的需求中也有廣闊的發(fā)展天地。
低門檻AI發(fā)展的“奇點”
低門檻的AI應(yīng)用工具,國內(nèi)以百度飛槳為主,在這些平臺中,開發(fā)者可以自由選擇,對于一些簡單的任務(wù),可以無需代碼基礎(chǔ),只需要對場景的理解進行數(shù)據(jù)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(fā)者可以根據(jù)自己的需求進行AI模型的開發(fā)、高效訓(xùn)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(chǔ)的用戶可以實現(xiàn)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(chǔ)的個人開發(fā)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(fā)現(xiàn)了一個有趣的案例。一位沒有代碼基礎(chǔ)的武漢鐵路局年輕工人,他的工作內(nèi)容中有一項重復(fù)、枯燥且極易出錯的任務(wù):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(dāng)于身份證,一旦出錯就會影響列車的調(diào)度、運行,甚至?xí)?dǎo)致行車事故發(fā)生。而每年需要人工維修并重新噴涂車號的鐵路貨車數(shù)量巨大,雖然任務(wù)簡單,但是僅靠人力,龐大的工作量下大每年都會發(fā)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(yīng)用,開始嘗試使用AI工具開發(fā)套件,最終只靠自己在開源的AI平臺上構(gòu)建鐵路車身檢測項目,實現(xiàn)了鐵路貨運車號的高準(zhǔn)確率自動識別。
在這類傳統(tǒng)且AI難以深入覆蓋的領(lǐng)域中,這些細(xì)微的需求不會被龐大的企業(yè)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(shù)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(yè)務(wù)的理解就能解決。
我們在這些案例中,也會發(fā)現(xiàn)低門檻AI應(yīng)用“奇點”起勢的緣由。企業(yè)在數(shù)字化的浪潮中,業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)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(chǎn)業(yè)的角落中,非標(biāo)準(zhǔn)、散碎但又與專業(yè)的領(lǐng)域掛鉤,需要定制化的AI能力解決。對于產(chǎn)業(yè)來說,擁有AI技術(shù)能力與人才的企業(yè)是少數(shù),運用封裝的低門檻AI平臺去定制化解決是這類小微企業(yè)的最佳選擇。而從技術(shù)的發(fā)展來說,AI能力的開源與工具的模塊與封裝,讓零基礎(chǔ)、低門檻解決這類問題成為可能。
從數(shù)羊、相牛到各類低門檻的AI應(yīng)用,行業(yè)內(nèi)的嘗試越來越多,在科學(xué)計算、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、畜牧業(yè)、交通等行業(yè)領(lǐng)域中都有覆蓋。在高校中,一些沒有代碼基礎(chǔ)的學(xué)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(fā)表論文。低門檻的AI平臺也為對AI感興趣的人群開展相關(guān)內(nèi)容的教學(xué),線下的討論會與線上的直播教學(xué)內(nèi)容豐富,供對AI感興趣的開發(fā)者學(xué)習(xí)。
一直以來,AI是大公司、高級別AI技術(shù)人才的“專利”,參與應(yīng)用的門檻很高,這也極大地影響了AI的產(chǎn)能。而隨著AI在千行百業(yè)中的普及和規(guī)模化應(yīng)用,頭部的企業(yè)與AI開發(fā)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(yè)與人員去參與到AI的開發(fā)應(yīng)用。
在AI技術(shù)應(yīng)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(fā)者規(guī)模不斷在增長,平臺中的AI工具應(yīng)用到實際場景的案例數(shù)量不斷在豐富,應(yīng)用人工智能的企業(yè)數(shù)量也呈現(xiàn)出多行業(yè)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(shù)量眾多的中小企業(yè)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(wù)能力與業(yè)務(wù)場景恰當(dāng)?shù)娜诤?,為企業(yè)的數(shù)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(yīng)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(jīng)傳遍了大江南北,但對于傳統(tǒng)行業(yè)來說,因為對AI相關(guān)技術(shù)信息的關(guān)注有限,或者對于AI能力的邊界有錯誤的認(rèn)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(yè)來說,引入新的平臺工具可能會改變一些企業(yè)的現(xiàn)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(wěn)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(fù)雜的AI需求,低門檻化的AI平臺并不一定能夠解決復(fù)雜的需求,一方面是對使用AI平臺的開發(fā)人員對技術(shù)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(fù)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(fù)雜的架構(gòu)解決。
對于一些數(shù)據(jù)缺乏、界面效果要求較高、算法復(fù)雜、高性能復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)、要求較高的底層開發(fā)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(shù)普惠的發(fā)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(fā)者都借助這些AI平臺解決了邊緣的場景問題,改變了曾經(jīng)重復(fù)性、危險性、繁重性的一線工作,哪怕沒有代碼基礎(chǔ),也靠自驅(qū)應(yīng)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(yè)來說,AI升級轉(zhuǎn)型也不再是奢望。
人工智能引領(lǐng)的第四波工業(yè)革命浪潮,已經(jīng)滾滾而來,大企業(yè)擁有隨時入局的能力。但中小微企業(yè)由于資金薄弱,AI人才匱乏,很難邁過智能化的高門檻。可AI的產(chǎn)業(yè)價值又讓無數(shù)人渴望躋身AI領(lǐng)域不被時代拋棄。低門檻AI的應(yīng)用,給了許多小微企業(yè)、開發(fā)者破浪前行的工具,讓螞蟻雄兵一般的中小微企業(yè)、數(shù)量廣大的個人開發(fā)者,登上“AI號”戰(zhàn)艦,參與到智能未來的建設(shè),普惠未來的智能生活。
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