Bay Huang Yongzhen: Galaxy Water'ın yapay zeka sanayileştirme uygulaması
21 Aralık 2018 tarihinde, "Innovation · Enablement | The Second Management Innovation Summit Forum", Tsinghua School of Economics and Management Weilun Uluslararası Konferans Salonu'nda başarıyla gerçekleştirildi. Bu forum, Tsinghua Üniversitesi Teknoloji İnovasyon Araştırma Merkezi, Tsinghua Ekonomi ve Yönetim Okulu Mezunları Geliştirme Merkezi, Tsinghua Ekonomi ve Yönetim Okulu EMBA Eğitim Merkezi, Tsinghua Ekonomi ve Yönetim Okulu Yönetici Eğitim Merkezi tarafından ortaklaşa düzenlenen ve Çin kurumsal dönüşümünün arka planını ortaklaşa arayan Tsinghua Management Review tarafından desteklenmektedir. , Bilgeliğin güzelliğine, iş dünyasının güzelliğine, endüstri yeniliğine ve zamanın gelgitine öncülük eden seçkin yönetim alimleri, iş liderleri ve seçkin işletmeler. "Tsinghua Management Review", "değer, yenilik, ileriye dönük, büyüme ve son teknoloji" boyutlarından 2018'in en iyi on yönetim inovasyon liderini, 2018'deki ilk on yönetim modeli inovasyon liderini ve Tsinghua Yönetim İncelemesini seçti 2018'in ilk on kitabı (kitap listesini görüntülemek için tıklayın).
"2018 İlk On Yönetim Modeli İnovasyon Öncü İşletme" Listesi
Yinhe Waterdrop Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su ve Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nün yardımcı araştırmacısı Bay Huang Yongzhen foruma katıldı ve "Yinhe Waterdrop'un Yapay Zekasının Sanayileşmesi Uygulaması" başlıklı harika bir konuşma yaptı. Konuşmanın tam metni aşağıdadır.
Bay Huang Yongzhen
Yinhe Waterdrop Başkanı ve CEO'su
Yardımcı Araştırmacı, Otomasyon Enstitüsü, Çin Bilimler Akademisi
Yinhe Waterdrop'un yapay zeka sanayileştirme uygulaması
Herkese merhaba, burada bir paylaşım raporu hazırlama fırsatına sahip olmaktan onur duyuyorum Davet için teşekkür ederim Profesör Chen Jin. Bugün Yinhe Waterdrop'un yapay zekasının sanayileşme pratiğinden bahsetmek ve ayrıca yapay zeka teknolojisi inovasyonu ve yönetimi hakkındaki düşüncelerimden bahsetmek istiyorum. Katıldığım ilk yönetim forumu bu. Daha önce birçok akademik ve teknik konferansa katıldım. Yapay zeka yönetimini paylaşmadan önce kişisel durumumdan ve ne yaptığımızdan bahsetmek istiyorum. Bunlar sayesinde neden böyle bir şirket yapısını ve böyle bir yönetim modelini benimsediğimizi görebiliriz.
Yeni nesil yapay zeka şirketleri
Öncelikle temel durumumdan bahsedeyim. Geçtiğimiz on yılda, esas olarak Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nde çalıştım ve temel başarılarımdan bazıları aynı zamanda akademik dünyadaki bazı işlerdi.
Yinhe Waterdrop Technology'yi kurduğumuza göre, nasıl bir şirket konumlandırılıyor? Kendimizi yeni nesil yapay zeka şirketleri olarak konumlandırıyoruz Bilgisayarla görme endüstrisinde 20 yıldan fazla araştırma biriktirdik ve dünyanın en gelişmiş yürüyüş tanıma AI teknolojisine sahibiz. Bu araştırma birikimlerimizin yardımıyla akıllı güvenlik, ulaşım ve endüstri alanlarında başvurduk. Bir sorunuz olabilir. Bu üç alan arasında pek bir ilişki yok gibi görünüyor ve boşluk görece büyük. Startup'larımız neden bu tür şeyleri erken aşamada yapabiliyor? En temel neden, altta yatan teknolojiyi paylaşmamız ve endüstri hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmamızdır, ancak bu tek başına yeterli değildir. Daha sonra, bir yapay zeka şirketinin endüstriyle nasıl derin bir ilişki kurduğunu paylaşmak için bazı endüstri uygulamalarını birleştireceğim. kombine.
Şimdi, güvenlik alanındaki ilerlememizin bir kısmını tanıtmak istiyorum. Çin'in güvenliği aslında çok büyük bir pazar. Çin'deki toplam kamera sayısı, yıllık ortalama% 20 büyüme oranıyla 30 milyon. Videoların çoğu depolama için kullanılıyor. Daha sonra, devasa videoda hedefin nasıl bulunacağı çok büyük bir katı ihtiyaç, sorun noktası ve güvenlik için zorluktur.
Örnek olarak on yıl önceki Zhou Kehua cinayet davasını ele alalım Bu, Çangşa'da kaçan Zhou Kehua'nın fotoğrafı Çangşa'daki binlerce polis memuru 830.000 filmin videolarını izledi ve sonunda Çangşa'dan kaçtı. Zhou Kehua'nın soruşturma karşıtı çok güçlü bir duygusu var ve yüz tanıma ile etkili bilgileri yakalamak zor.Bu yüzden polis onu aramaya sevk etti.Tüm vücut yürüyüşü bilgisi çok açık.
Öldürücü özelliğimiz uzun mesafe yürüyüşü tanıma.Bu, en zor biyometrik teknolojilerden biridir. Bir kişinin vücut şekli ve duruşuyla tanımlanmasını ifade eder. Bu alandaki dönüm noktası rüzgar gülü, 2000 ABD Ulusal Savunma İleri Araştırması'dır. Planlama Bürosu (DARPA), uzun mesafeli yürüyüş tanımayı finanse etti. 2000 yılında, şirketimizin teknik kurucusu Akademisyen Tan Tieniu, Çin'in Çin'deki ilk yürüyüş tanıma araştırma ekibini kurdu. 18 yıldır çalışıyoruz. Bu yıl On dokuzuncu yıl. Yürüyüş tanıma, güvenlik için neden önemli bir araçtır? Kameradan yaklaşık on metre uzakta olan yüz bilgisinin çok belirsiz olduğunu görebiliyoruz ve yüz tanımayı kullanmak hiç imkansız, ancak yürüyüş tanıma için çok net olacak. Teknik açıdan bakıldığında, yürüyüş tanıma özelliğinin avantajının, 50 metre uzaklıktan fark edilebilen uzun mesafede ve 360 derecelik tanıma özelliğinde yattığını görüyoruz. Kameranın elli metre uzaklıkta nerede olduğunu göremezsiniz, ancak kamera sizi net bir şekilde tanıyabilir. Yinhe Waterdrop'u kurmadan önce, Çin'de yürüyüş tanıma özelliğini geliştiren ilk ekibdik ve yürüyüş tanıma konusunda dünyanın ilk İngilizce monografisini yayınladık. Yinhe Waterdrop Teknolojisinin kurulmasından sonra, daha fazla ilerleme kaydettik. 2017'de, Sonuçlarımız yapay zeka alanındaki en iyi dergi olan IEEETPAMI'de yayınlandı ve dünyadaki ikinci sıraya göre% 30 daha yüksek bir doğruluk elde ettik.
Prof. Xiaohan Zhong ve 2018'de En İyi On Yönetim Modeli İnovasyon Öncü Girişim Şirketi nin temsilcileri
Bu yılki Avrupa Bilgisayar Tanıma Konferansı, Uluslararası Model Tanıma Konferansı ve gelecek ay Amerika Birleşik Devletleri'nde Küresel Yapay Zeka Konferansı yürüyüşü tanıma eğitimleri düzenleyeceğiz. Yapay zeka uzun yıllardır etrafta ve şimdi ne kadar zor olduğunu da kanıtlayan bir yürüyüş tanıma eğitimi var.Firmamız, büyük ölçekli uygulamalara yürüyüş tanıma uygulayan dünyadaki tek şirkettir.
Algoritmalara ek olarak, veri tabanı birikimimiz de var Birinci nesil yürüyüş veri tabanını yaptık.Şimdi beşinci nesil veri tabanı, o zamanki en büyük ikinci yürüyüş veri tabanının 100 katından fazla bir milyon videoya sahip ve hala en büyüğü. Aynı zamanda, patentlerde de çok birikimimiz var.Şimdi 50'den fazla patentimiz var ve önümüzdeki yıl yaklaşık 130'a ulaşacağız.Bilimsel ve teknolojik başarıların dönüşümü için Pekin Belediye Bilim ve Teknoloji Ödülü ikincisi ve Çin Bilimler Akademisi birincilik ödülünü kazandık. Ödüller.
Elbette bu teknolojik gelişmelere sahip olmak, ürünlerde ve pazarda uygulama alacağınız anlamına gelmiyor. Gerçek ürünlere bir göz atalım ve üzerimize çok soğuk su döktü. 2016 yılında şirketi kurduğumuzda pazara çok yakın olduğumuzu düşünüyorduk ama aslında hala çok uzaktaydı. Bir örneğe bakalım. Bu iki kişi muhtemelen gerçek sahne. Onlar sadece kırk ila elli metre mesafede çok küçükler. Bu gerçek bir durum. Bir altın dükkanı soydu ve bize bunu verdi. Videoda, birkaç ay süren sıkı çalışmanın ardından, 800 kişiden 23'ünü kilitleyebiliyoruz ve bunlardan beşi de şüpheliler. Zhou Kehua'nın davasına on yıl önce cevap verebiliriz O zamanlar, kamera altında görünen insanlar bundan daha büyüktü, bu nedenle izleme için yürüyüş tanıma teknolojisi kullanılabilir. Dünyanın ilk yürüyüş tanıma ve erişim entegre makinesini piyasaya sürdük.Bu makine 360 derecelik tam görünüm tanımayı destekleyebilir ve bir uygulama ürünü etrafında oluşturulmuştur. Bulut ve terminal ürünlerini hızla geliştirdik. Terminalin genel olarak yerleştirilmesi 300 yuan'dan daha düşük bir maliyete sahip olabilir ve bu da nispeten düşük kaliteli ev aletleri robotlarının gökyüzü gözünü ve video işlemesini çözebilir.
Bu ilgili ürün çıktıktan sonra "New York Times", "Washington Post" vb. Tarafından bildirildi. O zamanlar yurt içi siparişlerden daha fazla yurtdışı sipariş aldık. Bu da böyle bir teknolojiden kaynaklanıyordu. Hatta 2000 yılında Çin ABD ile aynı başlangıç çizgisinde, ancak Çin şu anda bu alanda ABD'yi geride bıraktı.
İlk etapta güvenlikten bahsettim, sonra başka bir örnek verelim. İkincisi ise demiryolu taşımacılığı. Bu çok büyük bir pazar. Sağdaki resimde 1990'dan 2020'ye kadar açılan tren yolu metro sayısının açıldığını görebilirsiniz. Çin'de son iki yılda açılan metro sayısı, son 50 yılın toplamından% 20 daha fazla. Bu çok büyük bir endüstri ve katı ihtiyaçlar da var. Örneğin, metro tünellerinin elden geçirilmesini ele alalım Bugün bir makale gördüm Pekin'deki metrolar her gün kapatıldıktan sonra, on binlerce çalışan çok ilkel yargılara dayanarak, geceleri çalışıyor ve gündüzleri dinleniyordu. Bu tür sorunları çözmenin bir yolu var mı? Bu, demiryolu transit pazarına girmek için ilk yönümüz. Bunun etrafında, tünelde tespit edilmesi gereken tüm sorunların yerini alabilecek bir demiryolu geçişi akıllı algılama aracı geliştirdik.Yaşam döngüsü 60 milyon yuan işçilik maliyetini düşürebilir, ancak yaptığımız donanım maliyeti 2 milyondan az, bu çok yüksek Verimlilik konularında, ray kilidi algılama, demiryolu iç algılama, tünel ortamı anormallik algılama, iletişim ağı algılama, sayaç algılama, tüm hattı ölçmek on günden fazla sürebilir. Artık yalnızca bir gece sürüyor. Bu sorunu çok verimli bir şekilde çözün.
Dalian'da araştırma ve geliştirme yaptığımızda çok sayıda hata bulduk. İlk ray yüzey hatası çok ciddi, ikincisi kilidin kaybı, üçüncüsü sınır, dördüncüsü tünel ortamı ve beşincisi Katener yüzeyinin incelenmesinde altıncı ray ölçüsüdür. Bu, kestiğimiz ilk ürün.
Ayrıca, üç vardiyada sekiz ila on kişinin çalışmasını gerektiren akıllı bir güvenlik denetim analizörü de yaptık Bu çok zor bir iş. İçerideki kaçak malları tespit etmek için böyle bir güvenlik denetleme cihazı kullanıyoruz Bu bir resim tanıma teknolojisi ama o kadar basit değil Yapay zeka çok önemli ve temel bir nokta.
Üçüncü senaryoda, yapay zekaya dayalı tren destekli sürüş ve otonom sürüş sistemleri yapıyoruz. Dünyanın dört bir yanında otonom arabalar çok sıcak, ancak aynı zamanda (dünyanın en büyük şirketleri dahil) otonom araçların hala gidecek çok yolu olduğuna inanan birçok analist var. Gidilecek yol. Herkes otomatik tren yolculuğunun çok büyük bir pazar olduğunu ve aynı zamanda nispeten kolay olduğunu görmezden geliyor. Demiryolu taşımacılığı alanına ilk girdiğimizde, özellikle birçok Avrupa şehrinde metro sürüşünün çok fazla tramvaya sahip olduğunu keşfetmiştik. Eylül ayında Berlin Demiryolu Transit Fuarı'na gittim ve dünyanın ilk insansız tramvayını buldum. Siemens halihazırda sergiledi. CRRC'nin trenleri halihazırda dünyanın en büyüğü, Siemens ve Alstom'un toplamından daha fazla, ancak Çin'in hala Siemens gibi sürücüsüz teknolojileri takip etmesi gerektiğini düşünüyorum, aksi takdirde geride kalacak. .
30 kilometrelik bir hatta otomatik sürüş benimsenirse, bu sistem 100 milyon yuan tasarruf sağlayabilir.Çin'de yaklaşık 400 sistem var.
Birkaç düşünce
Pek çok ürün ürettiğimizi duyabilirsiniz, bu ürünler arasındaki ilişki nedir? Akademideki araştırmalarımızla şirketteki araştırmalarımız arasındaki fark nedir? Bunlar, daha sonra paylaşacağım bazı düşünceler.
Bay Huang Yongzhen
İlk şeyi uzun süre düşündüm. On yıl önce akademide araştırma yaptım ve son zamanlarda endüstride araştırdım ve geliştirdim. Sektöre gelince daha acımasız geliyor çünkü bebek sahibi olmanın ve ürün üretmenin en önemli göreviniz olduğunu göreceksiniz. Şirketinizin patronu sizi her gün bebek sahibi olmaya çağırıyor. Bebek sahibi olmanın iyi olduğunu düşünüyorsunuz, ancak ilk baskı çıktıktan sonra göreceksiniz Çok fazla sorun var. Kullanıcılar bundan hoşlanmıyor. Cilalamaya ve eğitmeye devam etmeniz gerekiyor. Çocuk büyüdüğünde yaşlısınız, ancak ürünü gördüğünüz için yine de çok mutlu oluyorsunuz (Kaynak: Profesör Yan Shuicheng).
Belki de problemi çözme sürecinde akademiden çok daha fazla çaba sarf ettik Yukarıda bahsettiğimiz ürün için tüm ekibimiz birkaç aydır tünelde ... Bu çok acı, kışın Dalian'daki metro gibi. kalp. İlk ürün çıktıktan sonra herkes onun dört farklı olduğunu gördü. Tüm işlevler yapıldı. En karmaşık olduğunda sistemimiz Baidu Apollo otopilotundan daha karmaşık olacak şekilde tasarlandı. Apollo sisteminin tamamını kendi ihtiyaçlarımıza göre yaptık. Tekrar yazarsak, bu iş yüklerinin akademinin ilgilenmesi gereken bir şey olmadığını hayal edebilirsiniz. Akademik araştırma ile endüstriyel araştırma arasındaki farktan, ne tür bir teknik mimariye ihtiyacımız olduğunu görebiliriz Bu benim kişisel özetim.
Daha önce de bahsettiğimiz gibi hem güvenlik hem de ulaşım yapabiliriz aslında biz de endüstri, tıbbi bakım, akıllı ev ve daha birçok yönden yapıyoruz.Bence en büyük fark akademik çevrelerin çemberin orta kısmına önem vermesi. AI algoritması yeniliği, aslında, algoritma ile birlikte, ilk adım performansı optimize etmektir ve ikinci adım standartlaştırmaktır Algoritmanız farklı platformlarda ve farklı donanımlarda iyi çalışmalıdır. Kırmızıyla işaretlenen yer, yapay zeka ile yazılım ekibi arasındaki orta yol olan ve aslında çatışma içinde olan üçüncü alandır. Şirketimizin AI ekibi ve yazılım ekibi arasında çatışmalar olacak. Yazılım normal çalıştığımı söylüyor ve AI ekibi de veritabanı üzerindeki testlerimin normal olduğunu söyleyecek. Hem yazılımı hem de algoritmaları anlayan böyle bir grup insan olması gerekiyor. Yazılımın ön uç, arka uç ve teste ihtiyacı vardır ve donanımın tasarım, görünüm ve test edilmesi gerekir. Bir yapay zeka şirketinin olgun bir ürünü tamamlamak için beş katmanlı bir teknik mimariye ihtiyacı vardır. Beni en çok rahatsız eden şey yazılım ve algoritma mücadelesiydi.Son olarak bu sorunu daha iyi çözmek için bir ara katman ekibi kuruldu.
Üçüncü düşünce seviyesinde, Tsinghua Economic Management'ın EMBA sınıfında öğrenciyim. Şimdi satıyorum. Size de rapor vereceğim. Profesör Li Jie kızarmış yumurta modeli önerdi. Sarının kendisi ve yumurta akı hizmetin değeridir.Her yumurtanın sarısı benzer ve yumurtanın akı çok farklıdır. Yalnızca ürün üretebiliyorsanız, elde ettiğiniz pay çok azdır. Profesör Li Jie, Endüstri 4.0 ve 2025 gibi dünyanın birçok ülkesinde danışman olmuştur. Bize öğrettiği kavram, Almanyanın Endüstri 4.0ın çok gelişmiş olduğunu düşünmemizdi ve Lider, evet, ama aynı zamanda çok çaresizlik de var Almanya 4.0'ın nedeni, Almanya'nın geçmişte sadece yumurta sarısına değer vermesidir.Ürünlerinde pek çok gizli şampiyon var, ancak büyük sistemlerde ve hizmetlerde iyi değil.
Neyin yanlış olduğunu görmek için alıştırmamızı yapın.Önce bu hepsi bir arada makineye bakın.İşlevimiz insanları videodaki kilitlemek peki müşteri, yani protein ne istiyor? Kamu güvenliğinin istediği, ülkenin kamu güvenliğini sağlamaktır.Genel Sekreter Xi'nin 2017'de söylediği videodan alınabilecek kişilerin yanı sıra malzeme, teknoloji, ekipman, yetenek, yönetmelik, mekanizma vb. Ülkenin kamu güvenliğini sağlamak için yumurta sarısı ürünlerinden proteine kadar gidecek daha çok yol var ... Bunları düşünmeden sadece ürün yaparsanız, pazarınızın küçüldüğünü göreceksiniz.
Finansman yaparken bir yatırımcı bize ülkede kaç polis karakolu, her polis karakolu bir tane satıyor, ne kadar yeriniz var, her sattığınızda bir tane daha az yeriniz var mı diye sordu bu soru beni gerçekten uçuruyor. , Durum böyle görünüyor. Örneğin 10.000 polis karakolu için 10.000 birim var ve bir istasyon 200.000 birimdir.Bu 2 milyarlık bir pazar alanıdır. Bir istasyon satarsanız, polisin sadece insanların bulunmasını istemediğini göreceksiniz, Ayrıca verileri analiz etmenizi ve geldikten sonra sistemi nasıl daha da geliştireceğinizi gerektirir.
Başka bir örnek vermek gerekirse, kapsamlı izleme aracı, içerideki kusurları, rayda çatlak olup olmadığını vb. İnceliyoruz. Lider, trenin güvenli bir şekilde çalışıp çalışmadığından endişe duyuyor, kontrol etmeniz, onarmanız ve izlemeyi sürdürmeniz vb. Bu soruları dikkate alırsınız ve bu soruyu aynı anda cevaplayabilirsiniz. Bu araba bir tünel satmaz ve bir müşteri eksiltmez, ancak müşterilerin ihtiyaçları etrafında çeşitli şeyler inşa eder. Bu temelde, yapay zeka inovasyonu için İşletmeler için sadece tek bir yumurta sarısı değil, aynı zamanda çoklu bir yumurta sarısıdır. Örneğin, metro güvenlik ve bakım, otonom sürüş ve güvenlik denetimi gerektirir, ancak tüm metronun tüm gereksinimleri toplum, personel, sözleşmeler, hatlar, klima, asansörler gibi bir dizi büyük şeyi içerecektir. Sadece bir tane yaparsak Güvenlik inceleme araçları pazarımız gittikçe küçülecek, ancak müşterilerin genel ihtiyaçlarını hesaba katarsak, bu yumurta sarılarını birbirine bağlamanın çok büyük bir yumurta akı olabileceğini görürüz. Bu, Profesör Li Jienin kızarmış yumurtaları hakkındaki kişisel teorim ve Sanayileşme pratiğimizden sadece yumurta sarısı ürünleri yapmakla kalmıyor, aynı zamanda müşteri ihtiyaçlarını analiz etmek için ürünleri birbirine bağlıyor, müşteri ihtiyaçlarını ürünlerle ilişkilendiriyor ve yapılabilecek birçok şey olduğunu keşfediyoruz.
Patent ekibimiz bu yılın Temmuz-Aralık ayları arasında 6 ayda 103 patent başvurusunda bulundu.Müşteri ihtiyaçlarını ürünlerimizle ilişkilendirirsek, 103'ten bir büyüklükteki patentlere başvurabiliriz.
Sonunda, on milyonlarca hedef izleme, IoT platformu ve çeşitli teknolojileri kullanarak, büyük veri derin madenciliği uygulayarak kapsamlı bir metro akıllı operasyon platformu tasarladığımızı görebiliyoruz, bu tür şeyler mevcut metro iştiraklerini kırıyor Aralarındaki operasyon bilgi adasını kırar. Her metro bilet ofisi, bilet satış ofisine, güvenlik denetim yönetimine, güvenlik denetim yönetimine ve hat yönetimine aittir.Her biri ayrı bir yan kuruluştur. Bağlı şirketler kendi ekiplerini, bilgi işlem platformlarını ve veri merkezlerini kurmalıdır. Metro liderlerinin ve müşterilerinin istediği budur.Bu bizim yapay zekadan akademik liderliğe, tek nokta ürünlere ve nihayet müşterilerin gerçek ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik atılımımızdır.
Burada hesaplanabilecek bazı verilerimiz var: Sadece akıllı bir denetim aracı yaparsak, ölçek üç yılda yaklaşık 15 milyar olacak, ancak son akıllı sistem yaklaşık 100 milyar ölçek olacak. Yumurta akı ile yumurta sarısı arasındaki fark, öncü teknolojiye ve ürünlere sahip olmamız gerekir, ancak nihai hedefimiz müşteri ihtiyaçlarına hizmet etmek, bugün hakkında konuşmak istediğim şey bu, hepinize teşekkür ederim!
E-posta: zhouyang@sem.tsinghua.edu.cn
