華為吳奇彬：AI大模型+多維感知，賦能城市數智管理
時(shí)間:2024-01-31 11:13:23 來(lái)源:智慧安防網(wǎng) 作者:華為吳奇彬
2024年1月19日，在大數據模型日益成為社會(huì )熱潮的當下，大模型開(kāi)啟數智安防新時(shí)代——第十屆智慧城市建設創(chuàng )新發(fā)展大會(huì )暨深圳市智慧安防品牌推介會(huì )在深圳圓滿(mǎn)舉辦。華為技術(shù)有限公司光產(chǎn)品線(xiàn)首席AI算法專(zhuān)家吳奇彬現場(chǎng)分享了“AI大模型+多維感知，賦能城市數智管理”主題演講。
以下是吳奇彬現場(chǎng)演講實(shí)錄，部分內容智慧安防網(wǎng)做了不改變原意的修改。
尊敬的各位領(lǐng)導、各位來(lái)賓，大家上午好！今天我代表華為公司，和大家分享我們在A(yíng)I大模型時(shí)代以及多維感知時(shí)代，對于城市數智管理的一些理念和思考。
站在2024年的起點(diǎn)，回顧過(guò)去兩百年的發(fā)展，人類(lèi)社會(huì )經(jīng)歷了從第一次工業(yè)革命的機械化，到第二次工業(yè)革命的電氣化，再到信息化、數字化的發(fā)展?，F在，在2023年經(jīng)歷了智能化大模型的元年后，我們可以預見(jiàn)，第五次工業(yè)革命，也就是智能化時(shí)代的正式啟動(dòng)。
從華為的愿景來(lái)看，這個(gè)新時(shí)代可以總結為三個(gè)維度：萬(wàn)物感知、萬(wàn)物互聯(lián)和萬(wàn)物智能。首先我們需要全面感知現實(shí)世界，并將所有現實(shí)世界聯(lián)接起來(lái)，邁入萬(wàn)物智能的新時(shí)代。
我們認為，感知是這個(gè)新時(shí)代的關(guān)鍵入口和抓手。沒(méi)有精準的感知，就沒(méi)有精準的數據來(lái)源；沒(méi)有精準的數據來(lái)源，就無(wú)法實(shí)現高效的決策控制。從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構2.0模型到以“感知-聯(lián)接-計算-存儲”四大核心能力為基礎的ICT產(chǎn)業(yè)，感知是行業(yè)數字化轉型至關(guān)重要的一個(gè)節點(diǎn)。
今天我的演講主題就是“AI大模型+多維感知，賦能城市數智管理”。如果把城市比作一個(gè)龐大的人類(lèi)，城市將具備各種感知器官。這些感知器官由視覺(jué)感知、光纖感知、雷達感知、無(wú)線(xiàn)感知等技術(shù)構成。通過(guò)我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )聯(lián)接，最后匯聚到大腦中。
在感知方面，我們已經(jīng)從簡(jiǎn)單的視覺(jué)感知過(guò)渡到了多維感知時(shí)代。這意味著(zhù)我們從單一的圖像感知，擴展到了圖像、光纖、無(wú)線(xiàn)等立體感知的綜合概念。在聯(lián)接方面，我們從3G、4G到5G，再到未來(lái)的前沿技術(shù)，我們一直在進(jìn)步。至于智能化，2023年最關(guān)鍵的突破是大模型技術(shù)的出現，這標志著(zhù)通用人工智能時(shí)代的來(lái)臨，意味著(zhù)整個(gè)城市智能體可以對其各個(gè)部分進(jìn)行感知，并做出正確的決策。
數字化轉型實(shí)際上我們前面已經(jīng)經(jīng)歷了一波比較大的浪潮，在城市治理領(lǐng)域，我們在大鐵周界、智慧高速和智慧交警等方面，已經(jīng)有非常大的行業(yè)發(fā)展。接下來(lái)我們認為數字化會(huì )進(jìn)一步下沉，進(jìn)入第二波增長(cháng)曲線(xiàn)。
重點(diǎn)延伸包括如下幾個(gè)方面：第一個(gè)是智慧交通。通過(guò)多維立體感知和大模型的決策能力，使得整個(gè)交通的效率得到大幅提升。如城市平均車(chē)速至少提升18%、早晚高峰時(shí)間進(jìn)一步縮短、交通事故處理時(shí)間可以壓縮至少20%。第二個(gè)在生產(chǎn)方面，我們能做到全天候24小時(shí)的立體監測，用智能巡檢代替傳統的人工巡檢，大幅提升巡檢效率，全場(chǎng)景生產(chǎn)效能提升10倍以上。
第三個(gè)在社區這一塊，我們從以前的被動(dòng)防護到數智管理，可以管理社區的方方面面，比如高空拋物、電動(dòng)車(chē)進(jìn)電梯消防通道占用等事件檢測。
在將智能化從概念轉化為實(shí)際商業(yè)應用的過(guò)程中，我們面臨了三大核心挑戰。首先是部署成本問(wèn)題，AI的部署成本相對較高，其中網(wǎng)絡(luò )、算力和存儲的疊加導致整體投資占比達到70%。其次，AI需求場(chǎng)景的多樣性極大限制了智能化的發(fā)展速度，傳統的算法開(kāi)發(fā)往往需要數月時(shí)間。最后，隱私和安全問(wèn)題也是至關(guān)重要的，如何在保障所有參與者隱私的同時(shí)，確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò )和系統的安全，是另一個(gè)我們必須面對的關(guān)鍵挑戰。
如何在各行各業(yè)的復雜場(chǎng)景中快速推進(jìn)智能化，華為推出了盤(pán)古大模型，它以基礎大模型、行業(yè)大模型和場(chǎng)景模型“LO-L2”三個(gè)層次為各行業(yè)提供大模型架構。其中L0基礎大模型包括科學(xué)計算、自然語(yǔ)言處理（NLP）、多模態(tài)、Graph、視覺(jué)五個(gè)基本大型模型，以滿(mǎn)足行業(yè)場(chǎng)景中的多種技能需求?；贚0的大模型，我們進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了L1的行業(yè)大模型。這些行業(yè)大模型是針對特定領(lǐng)域或行業(yè)定制的，例如城市大模型和政務(wù)大模型。此外，我們還針對各行各業(yè)的應用開(kāi)發(fā)了更多的L2大模型。在城市治理方面，L2大模型主要關(guān)注三個(gè)智能化方向：智能發(fā)現，對城市中各類(lèi)問(wèn)題提前發(fā)現或快速識別；運行監測，對各類(lèi)系統運行狀態(tài)進(jìn)行持續監測和預測；聯(lián)動(dòng)指揮，與職能部門(mén)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，進(jìn)行科學(xué)決策和指揮。
其中，基于盤(pán)古大模型的視覺(jué)CV大模型，為AI場(chǎng)景化落地提供了加速引擎。通過(guò)數十億級的數據訓練，賦能行業(yè)客戶(hù)利用少量樣本即可實(shí)現快速開(kāi)發(fā)適應新場(chǎng)景。小樣本學(xué)習能力強大，基本可以達到100-500張集結進(jìn)行訓練。此外，我們的模型尺寸可以根據各行業(yè)的具體需求進(jìn)行定制，確保實(shí)際部署的效果。
在端側，通過(guò)軟件定義架構實(shí)現算力前端部署、算法按需定義、靈活加載，使得前端智能化；同時(shí)通過(guò)好望AI架構降低AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻，縮短AI開(kāi)放周期，實(shí)現將本增效，提供了更高的經(jīng)濟性和實(shí)用性。
在邊緣側，通過(guò)智能邊緣設備承上啟下，從端側把更復雜的場(chǎng)景分析上傳到邊緣節點(diǎn)進(jìn)行計算和決策，實(shí)現AI算法端云協(xié)同。邊緣側設備主要包括網(wǎng)絡(luò )視頻邊緣NVR800、通用性智能邊緣IVS1800、智能交通邊緣ITS800，
它們在就近部署和降低整體部署成本方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。
基于大模型的底座和感知硬件，我們的目標是賦能千行百業(yè)，因此建立一個(gè)良好的生態(tài)至關(guān)重要。這個(gè)生態(tài)需要眾多合作伙伴共同參與建設。目前，我們已經(jīng)發(fā)展了190多個(gè)算法合作伙伴，參與制定了20項智能感知標準，并有600多個(gè)算法和應用。在我們的生態(tài)算法商城中，按照華為標準經(jīng)過(guò)嚴格檢驗測試的算法有50+個(gè)。隨著(zhù)我們大模型的能力逐步賦能給生態(tài)伙伴，這個(gè)數字將會(huì )有顯著(zhù)增長(cháng)。最終我們的目標是在整個(gè)城市治理的各個(gè)方面，包括智慧社區、交通、交警等，都能發(fā)揮出巨大的作用。
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