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工业AI平台四大平台产品，吴运声，让AI成为原子能力

【工业AI平台四大平台产品，吴运声，让AI成为原子能力】IT时报采访人员 郝俊慧
打开“随身码”进入人脸识别环节 ， 还在疑惑为什么不需要对着镜头“眨眨眼”“张张嘴”时 ， 一圈绿光闪过 ， 身份确认成功 。
这道“神奇的绿光”来自优图实验室 。 “我们是国内做活体检测最多的公司 ， ”顿了顿 ， 吴运声在后面加了个“之一”“谦虚一点 。 ”
作为国内顶尖计算机视觉实验室掌门人 ， 7月10日 ， 出席2020世界人工智能大会（云端峰会）的吴运声接受了包括《IT时报》采访人员在内的多家媒体专访 。 此前 ， 他刚刚在论坛的“新基建新生态下的计算机视觉”主题演讲中 ， 正式发布AI泛、广电传媒AI中台、内容审核平台、工业AI平台四大平台产品 。
论坛演讲最后 ， 吴运声用培根的一句话作为结尾 ， “科学真正的、合法的目标不外是这样：把新的发展和新的力量惠赠给人类生活 。 ”
某种意义上 ， 这句话可以理解为对优图实验室定位的“注脚”站在科技、企业与用户之间 ， 扎根基础研究 ， 深化产业落地 ， 让AI普惠大众 。
用AI满足更加离散型需求
工业AI平台四大平台产品，吴运声，让AI成为原子能力
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以视觉AI为例 ， 工业视觉正成为重要生产力 。 制造业中质量检查、质量控制原本需要消耗大量人力 ， 而基于优图的视觉AI算法 ， 云联合合作伙伴打造的AI自动缺陷分类 ， 识别单张图片只需要500-600毫秒 ， 对比人工判片 ， AI识别速度提升5-10倍 。 应用此的华星光电 ， 每年可节省超过千万元的成本 。
打造一个工业AI开放平台是最可行的解决方案 。 结合在工业AI项目中积累的经验与行业认知 ， 优图沉淀了一套标准的工业AI平台产品 ， 可快速满足缺陷检测、备件拍照识别、工厂工效优化等场景的工业客户需求 。
平台大大降低了工业智能化的门槛 。 吴运声告诉采访人员 ， 优图工业AI平台包括了数据搜集标注、自动化训练、模型自动封装、自动部署、自动评测的完整流程 ， 企业用户只需要搜集数据 ， 并在平台上完成相应标注后 ， 便可以由平台自动完成剩下所有流程 ， 甚至包括模型上线以及最后回流评测 。
在B端市场上 ， 视觉AI在满足监控、车牌识别、身份确认等集中型需求后 ， 开始尝试进军需求更加分散、订单更加个性化的工业领域 ， 这是一个需要技术与产业进一步加速融合的广袤市场 。
让AI成为“原子能力”
然而 ， AI场景方案的难以复制性是AI加速落地的一大痛点 。 以通用型平台的方式推动AI下沉 ， 是科技从实验室走向应用的必经之路 。
回溯信息技术历史 ， 每一次技术转型升级 ， 无论是信息化还是互联网化 ， 都是企业个性与产业共性的不断对抗与共生 ， 能否成功的核心要义 ， 在于共性对个性能否有足够的“包容度”AI化也是如此 。
从2017年开始 ， 无论是互联网大厂还是AI独角兽企业 ， 均陆续推出自有AI开放平台 ， 对外开放面向不同行业用户的基础AI能力 。 基于背景 ， 每家平台产品和业务特点各有千秋 。
相较同行 ， 吴运声认为 ， 的优势在于 ， 技术并非只在“象牙塔”中 ， 而是经过内部很多场景应用打磨而成 ， 以疫情期间广泛使用的会议为例 ， 无论光线明暗都不会影响与会者辨识度 ， 是实验室在各种场景中经过反复的 。 同时 ， 云的产品矩阵、在C端的沉淀与积累以及小程序的普及 ， 都让优图的通用型平台在使用的便捷性、性能的通用型和调用的速度上有很大优势 。
当然 ， 更大的优势在于对生态的开放心态 。
事实上 ， 随着这两年市场不断成熟 ， AI技术和产品日益同质化 ， 尤其在视觉AI领域 ， 只靠技术形成的护城河正不断收缩 ， 同时 ， 传统的安防、银行等领域市场已逐渐饱和 。 AI作为新基建的基础能力 ， 靠单点作战已不足以获得足够的市场先机 ， 而基于某个领域的通用型平台 ， 固然降低了该领域的AI门槛 ， 有利于AI普惠 ， 同时也是互联网企业提前打造生态圈、进行资源整合的重要抓手 。


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