至顶网服务器频道 11月22日 新闻消息(文/刘新萍): 人工智能(AI)并不是一个新概念,在其超过60年的发展史中经过了三起三落,过程可谓跌宕起伏。早在上世纪50年代就已经被学术界提出来,第一代神经网络Perceptron的发明也将AI推向第一个高峰,但计算能力的缺乏导致系统没有能力完成大规模的训练和复杂任务,并在1970年左右进入低谷。1986年BP算法出现,使大规模神经网络训练成为可能,在当时主要研究机构DARPA的推动下,AI进入了第二个黄金时期,并开始致力于语音识别和图像理解。此后,受限于其准确率,相关技术迟迟未能形成大规模应用,陷入第二个低潮期。在2006年后,深度学习和云计算技术的应用,使智能算法性能获得了突破性进展。在2016年,以谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石为标志,AI进入了第三个黄金期。而随着996发文和平安城市建设的深入,公共安全成为AI落地商用的主要领域之一。多家创业公司获得大量资金投入,包括商汤、依图等业内顶尖专业算法厂商,总计获得了超过50亿人民币的投资。随着政策的重视和资金的注入,相关算法也进入了快速更新换代的高速发展期。以人脸识别为例,3年前还仅应用于静态识别,如1:1人证比对、1比多的身份证查找等。如今在很多城市已经在试点动态识别,并产生了一定的实战效果。可以预见,未来会出现每隔1-2年准确率上升一个台阶,每隔2-3年产生新的识别内容。
换个角度从实战业务来看,技战法是实战业务的核心。技战法的总结和传承,是向科技要警力非常重要的落脚点。支撑技战法的应用系统通常追求稳定,以减少用户的学习成本,传承经验,提升操作效率。那么,智能算法的快速更新换代和技战法的稳定传承在一定程度上,就将产生矛盾。同时,随着视频数据规模越来越大,对算力的需求也越来越强。一次性投资建设一个能满足未来所有算力需求的硬件基础设施,无疑是不现实的。这意味着,一个对上接口稳定,对下可灵活更新算法、扩展和分配算力的基础平台就成为了项目建设成功的关键因素。传统的视频监控平台,通常是软件与硬件绑定,数据与系统绑定,算法与应用绑定,无法解决这一矛盾,建成就意味着进入淘汰期。
今年安博会上,不少厂商以智能和云计算为主要着眼点,推出了自己的视频云解决方案。这种方案的理念,就是以云计算为核心,用开放的智能算法和数据接口,来解决上层应用稳定、中间智能算法快速迭代、底层硬件设备随需扩展之间的矛盾。通过云操作系统,将硬件设备虚拟化,根据算法和应用系统的需求,进行插件式更新。不仅硬件可以随需扩展,算法也可以灵活更新。而且可以很好的支持算力灵活调度,支撑平战结合的高效应用。而视频云也并非全新概念,在国内部分地市建设过程中,也采用了相关技术,并取得了良好的应用效果。相信随着AI在公共安全领域的深化应用,视频云架构将成为基础设施的建设标准。
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Gartner预测,到2030年所有IT工作都将涉及AI技术的使用,这与目前81%的IT工作不使用AI形成鲜明对比。届时25%的IT工作将完全由机器人执行,75%由人类在AI辅助下完成。尽管AI将取代部分入门级IT职位,但Gartner认为不会出现大规模失业潮,目前仅1%的失业由AI造成。研究显示65%的公司在AI投资上亏损,而世界经济论坛预计AI到2030年创造的就业机会将比消除的多7800万个。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
人工智能正从软件故事转向AI工厂基础,芯片、数据管道和网络协同工作形成数字化生产系统。这种新兴模式重新定义了性能衡量标准和跨行业价值创造方式。AI工厂将定制半导体、低延迟结构和大规模数据仪器整合为实时反馈循环,产生竞争优势。博通、英伟达和IBM正在引领这一转变,通过长期定制芯片合同和企业遥测技术,将传统体验转化为活跃的数字生态系统。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。