AI|华为云到底用AI做了什么?从少坐一趟机场摆渡车谈起
机器之心原创
作者:张倩
「Everyone’s talking about AI. Huawei is making it happen.」
你坐飞机的时候有没有想过一个问题:「为什么我坐的飞机总是不靠廊桥,还要拿着行李去挤摆渡车?」
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通常,相关人员会告诉你:廊桥资源比较珍贵,因此飞机靠桥的几率要低于停在远机位的几率。
其实,这个答案只说出了一部分原因。
随着机场航班数量的不断增加,「靠桥率」成为了衡量机场运行管理水平 的重要指标。要在这个指标上有所提高,除了改善硬件之外,「调度」也是一个突破口。
在国内,深圳机场率先找准了这个「突破口」。
深圳机场的廊桥机位与远机位的比例为 1:3。按照这个比例,很大一部分乘客都需要乘坐摆渡车。那么,如何让更多的航班停靠在廊桥呢?深圳机场给出的解决方案是:AI 智能调度。
在 2018 年之前,深圳机场使用的调度方案主要是人工和系统配合的,每天 1000 多个航班的机位分配需要花掉 4 个小时。从 2018 年 11 月开始,深圳机场开始建设机位资源智能分配系统,2019 年正式上线。该系统将靠桥率提升了 10 个百分点,每个廊桥每天能多保障一个航班,一年之内为 400 万旅客省去了坐摆渡车的麻烦。同时,它还将机位分配的时间缩短为 1 分钟。
在刚刚结束的华为云 TechWave 人工智能专题日上,华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow 田奇向我们讲述了华为云 EI 运用 AI 技术带来的诸多智能化变革,深圳机场智能机位分配只是其中的一个例子。类似的例子还有很多,比如通过智能调配路上的信号灯缩短停车等待时间、利用智能防暴力卸货方案防止工作人员对快递进行暴力分拣等。
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华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow 田奇
【 AI|华为云到底用AI做了什么?从少坐一趟机场摆渡车谈起】AI 是一个需要长期积累的行业,事实上华为早就开始了 AI 相关研究,但一直比较低调,诺亚方舟等实验室也很少出现在「台前」。与之形成鲜明反差的是,华为手机的 AI 技术却屡次成为大众热议的话题。近几年,华为云全栈全场景 AI 强大的行业落地能力,在华为云 EI 企业智能体现得淋漓尽致。虽然成立还不到三年,华为云 EI 已经在 10 多个行业的 600 多个项目探索和落地。
而这一切,都离不开 AI 基础研究的支撑。
作为一个横跨学界和业界的研究者,田奇博士的加入为华为云 EI 的基础研究制定了新的规划。在他的带领下,华为云 EI 将专注于计算机视觉、决策优化和语音语义三大方向,并于近期在这三个方向上取得了多项世界第一的成绩。
计算机视觉:顶会论文近百篇,登顶 ImageNet、COCO 等权威数据集
计算机视觉是 AI 领域应用最广泛的技术之一,很多行业痛点都可以通过计算机视觉算法来解决,如道路拥堵诊断分析等。为了解决这些痛点,田奇博士带领的视觉研究团队从图像分类、检测、分割、多模态数据处理等多个方向入手,在基础研究领域取得了多项突破,有近百篇论文被 ICCV、ECCV、CVPR 等顶会收录。
图像分类:登顶 ImageNet、WebVision 数据集
作为人类最基本的能力,大脑可以对眼睛看到的常见目标进行精准的识别,比如猫、狗、车等。但是,由于每个人知识的局限性,常人很难完成成千上万类的物体识别。
为了解决这个问题,华为视觉团队从 2019 年年底开始发力,自研出了基于知识蒸馏与数据增强的分类算法,大幅提升了图像分类的性能。今年 3 月份,在 ImageNet-1000 大规模图像分类数据集上,该团队的 EffNet+CAKD 算法 top-1 精度达到了 85.8%,超越了长期以来霸榜的谷歌。
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其实,图像分类并没有看起来那么简单,标注数据中会存在很多噪声。在这些噪声的「误导」下,模型很容易出错。
为了让 AI 像人类一样更鲁棒地去处理有噪声数据的任务,华为视觉团队提出了新的 AI 模型学习范式,旨在提升 AI 模型对数据中错误样本的容忍度。
在由苏黎世联邦理工、Google Research、卡内基梅隆大学等共同组织的人工智能「世界杯」——WebVision 大规模网络图像数据识别竞赛中,华为以 82.97% 的精度击败了来自世界各地的 94 支参赛队伍,达到业界第一。
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在无监督学习方面,华为视觉团队自研的无监督学习算法在无标签的 ImageNet 数据集上达到了 72.4% 的精度,比 Facebook 何恺明组的 MOCO v2(71.1%)还要高出 1.3 个百分点。
图像检测与分割:登顶 COCO 数据集
不同于图像分类技术,图像检测和分割旨在让计算机可以像人一样识别到图片中更高层次的语义信息,比如检测目标的位置、理解目标的相互关系等。
为了解决这一类问题,华为视觉团队自研了自适应数据增强技术,在包含 16 万张图像的 COCO 数据集上实现了单模型 56.8%、多模型 58.8% 的检测精度,两项指标均达到了世界第一,打破了谷歌等公司在该领域多年的垄断。
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