2019-8-30 13:11

打造上海“人工智能高地” 中国电信秀出“硬核实力”

8月29日,浦江两岸再次成为全世界“智商”最高的地方之一,在上海召开的2019世界人工智能大会(2019WAIC)上,顶尖人工智能公司正集中展示各种已来或即将到来的“AI生活”。

与这些“AI弄潮儿”共舞的还有中国的电信运营商。

“AI网络建设者、AI产业驱动者、AI技术应用者、AI服务提供者”,是中国电信在AI时代的自我定位。中国电信的“野心”,与上海不谋而合。

即将迈入21世纪20年代的上海,正以面向全球、面向未来的视野,全力打造人工智能创新策源高地、应用示范高地、制度供给高地、人才集聚高地, 而依托高速带宽、高性能算力、海量数据、10万+边缘节点、开放中台、场景挖掘等强大的AI“硬核实力”,中国电信正努力让自己成为打造AI“上海高地”最夯实的基础。

共享的算力  开放的中台

AI领域创业公司的数量正以指数级上升。数据显示,截至2018年底,全球AI企业数达15916家,近5年新增企业9892家。

上海更是人工智能企业最青睐的“试验场”。最新数据显示,上海已拥有人工智能核心企业1000余家,泛人工智能企业超过3000家,相关产业规模超700亿元,位居全国第一梯队。

无论独角兽公司,还是初创企业,数据、算法、算力,都是绕不过去的三道门槛。“算法是一家AI公司的核心竞争力,数据是确保结论准确的关键因素,但没有足够算力,前二者都是空中楼阁。”一家AI创业公司人士表示,目前人工智能的主流应用集中在图像和视频AI识别等方面,其所采用的算法对大规模算力有着天然“渴望”,然而,算力背后的潜台词是“投入”,一块普通GPU便需要数万元,这让自建算力池成为人工智能公司的“难以承受之重”。

建设信息网络基础设施恰恰是电信运营商优势所在。

除了正在建设的5G网络和逐步普及的千兆光纤宽带,作为全国最大宽带网络服务提供商、IDC基础设施服务提供商以及全国领先的云计算服务提供商,中国电信目前已打造了重点覆盖4大区域(华东、华南、西部、北方)的“2+31+X”全网云资源,即内蒙古、贵州两大航母级数据中心、全国31个省级核心资源池以及下沉至城市边缘的X个云计算节点,并在今年6月发布的《中国电信人工智能发展白皮书》(简称《白皮书》)中明确提出,以建设服务于AI的云计算资源、打造高性能的AI计算能力池为目标。

目标正在逐步实现。“上海已经搭建一个GPU算力池,实现了主流深度学习框架全覆盖,用户可以在共享平台上进行单机或者分布式深度学习模型训练和预测。”上海电信相关人士称,其算力池支持多租户模式,可以实现AI算力的复用,比如白天为商场用户提供人脸识别、客流分析服务,晚上则处理特殊场所的红外监控数据,甚至凌晨还可以监控有没有老鼠出现,“随着GPU虚拟化技术的进一步演进,不久之后,人们将可以像购买云服务一样自由采购AI算力,从而节省大量硬件成本,降低AI创业门槛。”

算力池只是上海电信AI能力池的一部分。据了解,初建成的AI能力池已实现云呼叫中心、AI能力引擎池、智能化应用分层部署,同时上海电信采购了大量算法授权以及人脸识别,客流分析,视频结构化和行为识别等视觉领域的典型算法,具备语音转写、语义分析、情绪识别、声纹识别等AI能力,通过集约建设、能力开放和资源共享,可以帮助AI应用企业大幅减少研发投入。

根据规划,中国电信将打造一个自主可控的、开放的人工智能通用赋能平台。这个集人工智能模型算法、计算集群等软硬件于一体的通用研发平台,更像一个中台,电信将很多AI能力打包封装一个个成熟的微服务,提供人工智能能力输出,使用者仅需要使用简洁的操作命令即可在平台上调用各种人工智能算法,进行模型训练、预测和评估,从而达到降低人工智能应用研发难度、提高研发效率的目的。

“沉”下去,沉到网络边缘

“AR应用场景跟算力紧密相关,比如跟计算机视觉有关的大规模识别,大多采用本地和云端相结合的方案来处理,但未来云端的算力无疑更有想象空间。”国内知名AR企业亮风台相关人士称,尤其在MEC(边缘计算)方案上,与电信运营商有过很多讨论。

依图、小蚁科技、商汤……在人工智能成熟的“视觉”赛道,上海已有多家AI独角兽落子,而建设多年的“平安城市”和“雪亮工程”,不仅让人们生活更安心,也为人工智能积累了海量数据。但随着城市管理者提出高智能的需求,新的挑战是:当海量数据涌来时,想真正实现端到端毫秒级的速率,算得过来吗?

下沉,AI突破算力瓶颈的另一个关键需求。

传统AI应用的计算过程是中心化的。以主流的人脸识别为例,即便是高端监控摄像头,目前也只能做到抓拍识别,将视频中的人脸以图片形式传输回中心算力池,通过系统比对之后,再将结果反馈回用户端。来回往返间,不仅增加了时延,视频中的很多细节也可能被忽略掉。

分层计算是AI界普遍认为可行的解决方案,通过边缘计算,将算力下沉至终端附近,将大大减少对带宽和时延的压力,但这同样意味着巨大投入。

4月26日,中国电信在5G创新合作大会上对外展示了自主研发的边缘计算MEC平台,从现场来看,部署在MEC平台与公网的360度VR视频直播之间,有大约数秒的延迟,现场工作人员告诉记者,这个平台支持固定、移动多种网络方式接入,而且可以作为边缘能力对外统一输出。

边缘云平台并非电信运营商“独门兵器”,但中国电信却拥有独一无二的优势。数据统计,中国电信在全国拥有3000多个边缘机房和10万多个综合接入局房,通过快速改造,这些物理空间可以作为网络边缘基础设施快速部署MEC。

“通过分级化部署的云资源,我们可以满足不同客户的智能化业务需求,按需交付不同层级的AI服务能力。”中国电信在《白皮书》中的这句话描绘出一幅AI企业未来可能采用的分布式计算热力图:通过在“2+31+X”三层架构的机房中部署AI能力,用户可以根据需求选用不同层级的算力,比如集约化的服务可以向核心机房提出算力需求,而无人驾驶等对时延要求更高的服务则直接在边缘机房或综合接入局房完成计算。

场景化,“接地气”的第四元素

全球AI技术投入和市场规模正在高速增长,据Gartner预测,2022年AI衍生的商业价值将达到3.9万亿美元。

全自动的无人“黑灯工厂”、买菜不出门的新零售、机器人远程操作的5G手术……上海的AI应用场景已成气候。

2018年IDC发布的《人工智能白皮书》预计,全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币,未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元,占全球整体支出的12%,未来五年内,人工智能将提升金融、医疗、制造、零售、教育行业的效率分别为58%、52%、64%、71%、82%。

“计算机视觉智能已迈过技术拐点,走向应用普及。”上海电信相关人士表示,目前图像识别已经普遍高于人眼(97.53%),旷视、商汤、依图、云从、阿里、百度等识别率普遍在99%左右,视频结构化可以提取实时监控视频或录像中的视频信息,并提取结构化数据,可以实现快速搜索。

随着技术快速成熟,场景化,正成为AI生态中不可或缺的第四元素。

5G+AI将改变社会,已成为全球共识,但怎么改变,如何在具体业务场景中提供匹配的能力,利用AI把问题简单化,释放生产力,同样是全球共同的思考题。

目前,在各类垂直行业中,人工智能渗透较高的领域是医疗健康、金融、商业、教育和安防等,而在制造业和工业领域,却面临着融合不足的挑战,原因之一,应该与这些领域的场景更加复杂和个性化有关。

“场景落地,应该是电信运营商在AI时代的另一大优势。”一位通信业人士认为,多年积累的政企市场服务经验和强大的网络资源,让中国电信在将技术赋能产业时,比科技公司有更多的经验,而这将是双方合作的重要基础。

不久前,上海电信成立了视觉AI技术创新基地,其研发方向之一,便是如何利用AI技术解决具体的场景化需求。

经过数十年发展,电信称得上是“最接地气”的行业,对于政府、企业和公众的需求痛点,客户经理们都如数家珍,这让他们在寻找AI可以赋能的场景时,有着得天独厚的优势。一位视觉AI技术创新基地工作人员告诉记者,正在研发的很多方案都直击用户痛点,“比如虽然监控探头很多,但有些时候,摄像头会被有意无意遮挡,基于这个场景,我们会利用图像识别技术,对结果进行分析报警。”

类似这种并没有标准解决方案的特定场景,将随着AI技术和5G网络的逐步成熟,日益被激发,但同时需求愈复杂,对生态的需求也更高。《白皮书》中,中国电信表示将成立人工智能发展联盟,以电信网络和业务的切实需求与具体场景为驱动,通过资本合作、项目合作、数据和平台共享、成立联合实验室等方式,合作开展原型研发、测试评估、现网试验等工作,输出原型、产品和解决方案,并力争将成果转化为实际应用落地,进行商业推广。

据了解,目前在智慧客服、智能家庭、智能视频、智慧园区、美丽家园、智慧零售、智慧党建等方面,上海电信均已有相对成熟的AI个性化方案,可结合光纤网络和5G双千兆宽带,通过AI通用能力平台对外赋能。

作者:郝俊慧   来源:IT时报

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本评论 更新于:2019-10-16 1:43:26