WAIC看点大航海时代前夜，AutoML扬帆起航

9月3日，2022世界人工智能大会（WAIC 2022）暨AI商业落地论坛在上海世博中心顺利举办，来自研究机构、科技公司、投资机构的十余位领军人物出席，围绕人工智能的大规模商业化应用进行探讨。共达地生态合作负责人李尚霖作为全场唯一AutoML领域的代表应邀出席活动并以《大航海时代前夜，AutoML扬帆起航》为主题进行分享。

本文对分享内容进行了不改变原意的编辑整理。

共达地生态合作负责人李尚霖

从AI1.0到AI3.0

尊敬的各位来宾，大家上午好。

为什么现在开始谈论AI大航海前夜，因为我们观察到很多关键数据，这些信号让我们认为，当下AI产业可能处于某个关键节点。

我前两天去上海宝山区，看到宝山区的一个数据中心，接了5万路摄像头。整个上海市的数据中心，大概是接了100万-200万路摄像头。这意味着 “万物互联”基本完成，现在要做的是“万物智联”。

同时，我们也留意作为人工智能三大要素之一的“算力”正在变得越来越便宜。一个最典型的体现是，所有的三代芯片厂商都有“AI 加速器”。

伴随着万物互联的完成和算力的低价化，AI进入了大规模商用的关键节点。如果把这个节点放到人工智能半个多世纪的发展中，我们会发现，当下其实正处于从AI2.0到AI3.0的过渡阶段。

从“人工智能”概念的提出到其后几十年的发展，完成的主要是AI的工程化，这是AI1.0时代。在这期间，从业者以博士学历的AI研究员为主，主要面向单一场景，以人脸识别为主，算法数量较少，算法交付周期以年为单位且成本往往在千万级别，AI渗透率也极低。AI四小龙是这个阶段的代表公司。

进入AI2.0时代，AI方案化了，成为深入具体场景的完整解决方案。在这个阶段，AI所服务的场景丰富起来，算法数以千计并不断上涨。与此同时，从业人员门槛不断降低，交付周期也缩短至以季度为单位，单个模型的应用成本下降至十万至百万级别，商用性大大提升。

但AI3.0时代更进一步，导向的是AI的产品化。基于一个成熟的、可广泛开放的平台，让没有AI背景的产品经理、项目经理等角色，能以零代码的方式生产AI算法，以应对超大规模应用场景中数以十万计的算法需求，并实现以周为单位的快速交付。通过工具的提升，让算法的生产效率大幅提升，让应用门槛大幅下降，就是共达地正在做的事情。

从AI2.0过渡到AI3.0，是很多一线人工智能公司能“体感”到的变化。比如我们在业务中会接到很多餐饮公司的需求，希望上线“明厨亮灶”的算法包。这个算法包在早期可能只有一两个算法，比如检测是否失火、是否有老鼠等，但到后期逐渐细化到厨师是否佩戴厨师帽、是否有非工作人员闯入、是否有违规操作等等。

但AI3.0并不是终点，我们认为在可预见的未来还会有AI4.0的诞生，即AI服务化。举个例子，早期人们需要花高价买一辆车，但如今打车、租车可以让更多人体验到便宜的私人驾驶服务。这就是典型的“产品服务化”过程。同样的，当AI从一款产品变为一种服务时，算法将以更细腻的方式融入我们的生活，如丝丝细雨润万物一般。而那个时候，算法量级一定是浩瀚的，算法的生产能力也将分散在每一个对场景有想法、对AI有想象的人的手里。

AutoML，通向AI3.0的桥梁

如何通向AI3.0时代，共达地有一些探索可以分享给大家。

传统的算法生产其实是一个手工作业的过程，主要包含13个核心步骤，从数据采集和标注、算法方案设计、超参调节到算法-芯片适配等，这些工作主要都由专业算法工程师完成。客户需求不断涌进来，不断“等排期”，最终一套商用算法的交付周期往往以季度来衡量。这成为AI客户和AI厂商共同的痛点。

共达地自主打造了“AutoML自动化AI训练平台”，把这13个流程都自动化，即“用AI生产AI”。在这种技术路径下，目前视觉领域99%的算法需求，我们都可以在一周内完成商用交付。

目前这个产品已经在三四百个场景中应用落地了。比如，会有很多AI厂商来跟我们建立平台性合作，以提升算法的生产效率。我在接触这些客户的过程中，经常听到这样一句话，“以前没有你这个产品，我很多需求是不接的”。事实上，这句话很有场景性，它代表的是一种产业结构，即生产力跟不上市场需求时导致的市场空缺，背后的需求方和生产方都是无奈的。

前不久在信通院2022“人工智能平台应用优秀案例”的评选中，共达地与人工智能公司千视通的合作，与来自华为、百度等优秀企业的案例一起入围了。在这项合作中，千视通基于共达地AutoML自动化AI训练平台快速将算法落地到智慧交通、智慧园区、智慧金融网点等领域。

例如在某智慧城市项目中，湖南某步行街需要对撑伞/桌椅占道经营、游摊小贩违规占道经营、垃圾桶满溢识别等场景进行识别，如果按照传统的操作方式，需要有专门的工作人员去完成数据采集、数据标注、模型结构设计、超参调节、芯片适配、迭代优化、部署应用等13大环节，耗费专业算法工程师团队约数年时间才能完成。这是千视通难以承受人力、时间成本，也是客户无法接受的交付周期。

但通过共达地AutoML自动化AI训练平台，千视通工作人员通过实地监控录像，异地完成了数据的采集与标注，在数小时内完成了AI能力的建构，并在一周内进行了有效交付。

除了AI公司外，我们也有很多集成商客户。共达地AutoML自动化AI训练平台支持零代码的算法生产，也就是说用户不需要懂技术，只需要定义好场景需求，然后进行托拉拽。

从目前已有的业务数据来看，即使是非专业客户通过这个平台也能在数小时内训练一套精度在85%左右的算法。平台会根据训练结果给出优化建议，比如补充一些数据，然后以天为单位自动迭代，最终算法平均精度会超过92%。这是我们在算法的自动化生产环节给行业带来的全新体验。

在交付环节，共达地AutoML自动化AI训练平台预适配了百余款主流芯片，这是行业上任何一家公司都没有达到的水平。在这个基础上，客户可以在训练算法前进行选择，平台会根据终端所使用的芯片的算子结构进行模型训练，从而在部署环节实现5秒一键下发。

未来，市场对AI算法的需求会不断增长。比如，智慧城市中的高空抛物、垃圾外溢，智能制造中的瑕疵检、非法闯入，这些都是随着万物互联、产业智能升级已经产生的细分需求。中国是唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，在世界500多种主要工业产品中，有220多种工业产品中国的产量占居全球第一。未来当这些细分工业链条中不同环节的AI需求涌现出来时，将是无法通过几家头部人工智能公司解决的。而这还仅仅只是工业领域。所以我们把AI的训练能力产品化封装，开放给行业，让传统AI厂商的生产效率与市场需求的增长速度匹配，让富士康、比亚迪这类终端客户也具备自主的、高效的、适配场景需求的AI算法生产能力。

由此，大家也能发现，共达地并不是只面向某个垂直领域做解决方案的人工智能公司，而是一家面向行业上下游提供底层能力的AI3.0时代的团队。

国家《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能是带动我国产业升级和经济转型的主要动力，对智能社会的建设发展会带来了重大和积极的影响。人工智能作为新兴科技产业的通用型信息技术，将从生产效率、生产要素、产业结构等维度对国民经济产生重大促进作用。在这里，我们也呼吁与更多行业伙伴达成生态合作，让AI真正成为一种服务，实现整个行业的价值共赢。