數(shù)智化時(shí)代到來(lái)，推動(dòng)人工智能行業(yè)發(fā)展

人工智能從模塊上可分為感知、計(jì)算和控制三大部分，由表及里可分為應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、算法層、算力層，而隨著2012年芯片進(jìn)入28nm制程后的量子隧穿效應(yīng)導(dǎo)致摩爾定律失效，“每提升一倍算力，就需要一倍能源”的后摩爾定律或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄軙r(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)邏輯，算力的發(fā)展將極大受制于能源，當(dāng)前全球用于制造算力芯片的能源占全球用電量的約1%，可以預(yù)測(cè)在人工智能大規(guī)模普及的未來(lái)數(shù)十年后，該比例將會(huì)大幅提升至50%甚至90%以上。

人工智能由表及里可分為應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層、算法層和算力層

算力層包括具備計(jì)算能力硬件和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施?；仡櫄v史我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，歷次算力層的發(fā)展都會(huì)顯著推動(dòng)算法層的進(jìn)步，并促使技術(shù)的普及應(yīng)用。21世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模服務(wù)集群的出現(xiàn)、搜索和電商業(yè)務(wù)帶來(lái)的大數(shù)據(jù)積累、GPU和異構(gòu)/低功耗芯片興起帶來(lái)的運(yùn)算力提升，促成了深度學(xué)習(xí)的誕生，促成了人工智能的這一波爆發(fā)。而AI芯片的出現(xiàn)進(jìn)一步顯著提高了數(shù)據(jù)處理速度：在CPU的基礎(chǔ)上，出現(xiàn)了擅長(zhǎng)并行計(jì)算的GPU，以及擁有良好運(yùn)行能效比、更適合深度學(xué)習(xí)模型的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)和應(yīng)用專用集成電路(ASIC)。

算法層指各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果根據(jù)訓(xùn)練方法來(lái)分類，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可以分成“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)”、“監(jiān)督學(xué)習(xí)”和“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”等。按照解決問(wèn)題的類型來(lái)分，機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法(CV)、自然語(yǔ)言處理算法(NLP)、語(yǔ)音處理和識(shí)別算法(ASR)、智慧決策算法(DMS)等。

不同的活動(dòng)類型和等級(jí)，安保技術(shù)怎樣與場(chǎng)景融合?

以環(huán)意賽為例，首先要考慮到視頻圖像采集設(shè)備的視頻流快速接入、秒播問(wèn)題，其次是選手位置和速度的實(shí)時(shí)計(jì)算，另外要保證選手在快速行進(jìn)中，系統(tǒng)能自動(dòng)關(guān)聯(lián)臉部和人體特征的圖像信息，最后還要確保整場(chǎng)比賽下來(lái)，安保要素、重要點(diǎn)位、預(yù)案、信息、時(shí)間的同步多維度維護(hù)。這是聯(lián)合了多類型、多端口、多種硬件及軟件技術(shù)的綜合性場(chǎng)景。

綜上所述，不同活動(dòng)場(chǎng)景下，對(duì)不同數(shù)據(jù)和情報(bào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，根據(jù)實(shí)際需要做分析管理，再到多端口應(yīng)用，存在非常多的技術(shù)融合。只有技術(shù)與場(chǎng)景進(jìn)行深度融合，才能確保萬(wàn)無(wú)一失，為活動(dòng)參與者及觀眾呈現(xiàn)一場(chǎng)繽紛賽事。

在整個(gè)商業(yè)化過(guò)程中，保證技術(shù)高精尖和精準(zhǔn)的同時(shí)，還要把技術(shù)帶入場(chǎng)景，解決真實(shí)問(wèn)題，來(lái)支撐活動(dòng)中的相關(guān)應(yīng)用。所以無(wú)論是可視化技術(shù)、各類數(shù)據(jù)技術(shù)還是AI技術(shù)，最終都是要融于場(chǎng)景，才能做好深度應(yīng)用，解決實(shí)際問(wèn)題。

在未來(lái)，隨著市場(chǎng)的需要、政策的不斷推進(jìn)，技術(shù)的不斷成熟，中國(guó)的 AI數(shù)據(jù)服務(wù)將會(huì)有一個(gè)顯著的加速。云測(cè)數(shù)據(jù)為人工智能提供了高質(zhì)量、場(chǎng)景化的支持，幫助人工智能實(shí)現(xiàn)了極限的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)的落地。它的業(yè)務(wù)是圍繞人工智能三要素中的一項(xiàng)(算法、計(jì)算能力和數(shù)據(jù))進(jìn)行的，我們把它叫做 DPS (DPS, DataProcess Service)。

DPS是一種以數(shù)據(jù)處理過(guò)程為核心的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，利用數(shù)字技術(shù)從現(xiàn)實(shí)世界或者信息系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)應(yīng)用需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和輸出。DPS所提供的服務(wù)主要包括 AI、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)等。DPS的服務(wù)結(jié)構(gòu)主要有數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、內(nèi)容審核、工具平臺(tái)及輔助服務(wù)(例如業(yè)務(wù)訓(xùn)練)等。

DPS在 AI行業(yè)里，就像是淘金熱里的賣家一樣。隨著 AI的不斷發(fā)展， DPS將會(huì)成為逆勢(shì)發(fā)展的首選。正因?yàn)槿绱耍?DPS行業(yè)的發(fā)展前景才會(huì)越來(lái)越好。有 AI相關(guān)技術(shù)背景的創(chuàng)業(yè)者或公司的擴(kuò)展，比如云測(cè);有 AI企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的某一分支機(jī)構(gòu);還有軟件外包、服務(wù)流程外包等外包業(yè)務(wù)?！俺錾怼钡牟町?，使其服務(wù)方式與優(yōu)勢(shì)也不盡相同。云測(cè)數(shù)據(jù)是人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)的領(lǐng)軍企業(yè)，它的發(fā)展模式具有鮮明的產(chǎn)業(yè)特色。