導(dǎo)語：誰有更低的成本、更早的布局、更快的技術(shù)迭代，誰就能成為最終冠軍。

AI還能干什么？

1970年，第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法問世，證明了《數(shù)學(xué)原理》前52個中的38項。

此后，AI不斷突破迭代，“折疊”生產(chǎn)力時空，將人類從重復(fù)勞作中解放出來。

近年來，隨著各行各業(yè)高度發(fā)展，信息量和應(yīng)用場景也呈指數(shù)級增加，算法模型逐漸步入深水區(qū)。而AI落地的場景，大多數(shù)仍然有限，并未能發(fā)揮最大效能。

怎樣的AI技術(shù)，能夠持續(xù)賦能行業(yè)，解決更為細(xì)碎但常見的長尾問題？乃至跑向機器“拓荒”思考的“最后一公里”？

AI現(xiàn)在需要“解放自己”，展開一場范式轉(zhuǎn)變。

欲知未來，先看歷史。因此，有必要從人工智能應(yīng)用落地的第一階段，看AI如何一步步構(gòu)建和影響身邊的世界。

教會機器“看臉”

當(dāng)代生活對人工智能最直觀的認(rèn)知，來自人臉識別。

人臉識別，是AI眾多技術(shù)中最早、最為成熟的技術(shù)。現(xiàn)如今，在各個場合“刷臉”已經(jīng)成為一種常態(tài)，比如交通運輸場景中，刷臉登機、入閘、安全檢測等。

但人臉識別被廣為人知的應(yīng)用，當(dāng)數(shù)智能美顏。經(jīng)過智能美顏“點石成金”，照片變得精致動人。

雖然“一切看臉”難免失之狹隘，但人類70%-80%的信息獲取來自視覺。人臉識別讓人工智能具備了識人知物的能力。

簡單來說，視覺AI就是研究如何讓機器會“看”，即用攝影機和電腦代替人眼對圖像進(jìn)行特征提取和分析，并由此訓(xùn)練模型對新的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測、識別等任務(wù)，建立能夠從圖像或者多模態(tài)數(shù)據(jù)中獲取信息的人工智能系統(tǒng)。

作為人腦之外的另一種智能，在認(rèn)識世界之前，先要認(rèn)識人類。模仿人腦學(xué)習(xí)過程的深度學(xué)習(xí)的內(nèi)核，也是構(gòu)建特征模型。人的面部信息，是社交及傳播行為的重要載體，具有豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和重要的應(yīng)用化需求。

因此，人臉識別成為人工智能誕生60年來的爆發(fā)“奇點”。深度學(xué)習(xí)從人臉識別開始，劈開一條道路。

此后，人臉識別技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域，都得到了應(yīng)用。在商業(yè)樓宇，可用來錄入門禁考勤系統(tǒng)；互聯(lián)網(wǎng)APP為面部設(shè)計出好玩的濾鏡，創(chuàng)造新奇社交體驗；銀行系統(tǒng)用上了便捷且具有高安全性的刷臉支付；而智能手機廠商的人臉解鎖和智能美顏，大概是日常最頻繁的應(yīng)用。

人臉識別在諸多領(lǐng)域的應(yīng)用，打開了廣闊的藍(lán)海市場，也滋養(yǎng)了一批AI技術(shù)企業(yè)和應(yīng)用企業(yè)，誕生了商湯（0020.HK）、曠視科技、云從科技等AI企業(yè)，同時百度（BIDU.O）、阿里（9988.HK）等互聯(lián)網(wǎng)廠商也積極切入人工智能領(lǐng)域。

發(fā)展到現(xiàn)在，AI人臉識別技術(shù)已非常成熟，甚至被打上基礎(chǔ)技術(shù)的符號。以精度、準(zhǔn)確度為導(dǎo)向的技術(shù)驅(qū)動力量正在減弱，而用戶對產(chǎn)品使用場景適配度的要求，卻越來越高。

而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，遠(yuǎn)不止于此。

在長尾場景中，重識世界

隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)如今AI的應(yīng)用已經(jīng)突破了識別人自身的第一階段，進(jìn)入了第二階段——即對人周邊已知領(lǐng)域的探索，體驗人能感知到的現(xiàn)實世界。

在第二階段，人工智能的使命，和第一階段有所不同。

從人臉識別，過渡到識別萬物、實現(xiàn)萬物互聯(lián)；從標(biāo)注圖像中的單一要素，到識別物體組合和場景，甚至是物體與場景的關(guān)系。

從數(shù)據(jù)化到結(jié)構(gòu)化，乃至可交互化，是人工智能第二階段的使命。

只有將時間、地點、人物關(guān)系有機串聯(lián)，才能真正令A(yù)I“理解”和學(xué)習(xí)人類世界的真實狀態(tài)，以解決在第二階段大量出現(xiàn)的長尾問題。

所謂長尾問題，即AI應(yīng)用中出現(xiàn)的差異化、碎片化和細(xì)節(jié)化的需求。現(xiàn)在的應(yīng)用場景中，80%都是此類低頻、長尾的需求。能否解決這些長尾需求，是AI大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵。

以城市管理為例，城市是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，要想讓城市真正實現(xiàn)有序地運轉(zhuǎn)、高效的治理，僅僅依靠人的力量是不夠的，借助人工智能的力量，可以讓治理更高效。

如今，雖然“智慧城市”方案已在很多地區(qū)落地應(yīng)用，但真的利用AI技術(shù)去解決細(xì)節(jié)問題，需要面臨成千上萬的治理元素，比如共享單車亂停亂放、消防通道被占、垃圾桶滿溢、積水阻礙通行等。

商湯試圖挑戰(zhàn)這個問題，并取得了新進(jìn)展。2020年，他們與上海市進(jìn)行合作，基于商湯SenseFoundry方舟城市級開放視覺平臺，構(gòu)建了多場景、一站式的解決方案。長寧區(qū)的AI+一網(wǎng)統(tǒng)管試點，“智慧巡屏”等功能，就是AI研判處置全閉環(huán)管理的案例。

AI打通城市管理閉環(huán)后，有效地解決了城市暴露垃圾識別、共享單車亂停亂放的痛點，不僅能幫助城市管理者發(fā)現(xiàn)問題，還能在案件被處置后自動核查，甚至將管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃影l(fā)現(xiàn)。

商湯SenseFoundry方舟企業(yè)開放平臺，還將AI應(yīng)用于上海徐匯濱江水岸的生態(tài)管理中。

上海徐匯濱江岸線長達(dá)11.4公里，沿線入駐近500家企業(yè)，有近20多萬人員通勤，以及每天數(shù)以萬計的游客。如此大面積、多人流、偶發(fā)事件頻繁的環(huán)境，日常運維管理難度極高。

但現(xiàn)在的水岸區(qū)域，是具有“城市生命體征”的智慧水岸——針對各種“突發(fā)事件”，均可構(gòu)建從自動發(fā)現(xiàn)、預(yù)案觸發(fā)、任務(wù)分派和復(fù)查的一體化管理體系。

從區(qū)域內(nèi)座椅、燈桿、井蓋、綠植、草坪、建筑等16000+資產(chǎn)建檔，到自動告警派發(fā)工單，甚至花花草草的養(yǎng)護(hù)需求，都能有條不紊一一照顧到，這種“能感知、主報告、有溫度”的“智慧公共空間管理平臺”，由SenseFoundry Enterprise商湯方舟企業(yè)開放平臺的AI賦能而來。

見微知著。一個個AI長尾問題背后映射出的，是AI發(fā)展趨勢。

根據(jù)Gartner發(fā)布的《2021年AI成熟度曲線》顯示，AI發(fā)展主要面臨4個趨勢，具體包括：負(fù)責(zé)任的AI、小而廣的數(shù)據(jù)方法、AI平臺運營化、高效使用數(shù)據(jù)、模型和計算資源。也就是說，AI的發(fā)展最終要走向高效使用數(shù)據(jù)、模型和計算資源方向。

成熟曲線顯示，目前很大比例的AI創(chuàng)新，依舊在上升型的技術(shù)萌芽期，AI工具還無法達(dá)到最終用戶需求所具備的能力。這其實意味著，大部分AI的應(yīng)用依舊處在研發(fā)環(huán)節(jié)。

2021年AI成熟度曲線，來源：Gartner（2021 年 9 月）

當(dāng)前AI還在以快速的步伐發(fā)展，“成熟度曲線”上大部分技術(shù)，有希望在2年至5年內(nèi)得到業(yè)界采用。邊緣AI、計算機視覺、決策智能和機器學(xué)習(xí)等在內(nèi)的創(chuàng)新，都會在未來幾年對市場產(chǎn)生革命性的影響。

與真實世界的擬合度越高，越需要構(gòu)建高復(fù)雜度的識別算法模塊。對下游行業(yè)來說，這無疑是巨大的難題。即使需要AI技術(shù)，也很難再投入重資產(chǎn)開發(fā)。

具有行業(yè)精深的專業(yè)知識、甚至掌握客戶資源在手，但苦于缺乏開發(fā)能力和項目管理經(jīng)驗，而無法施展所長，這是諸多垂直類行業(yè)解決方案的中小企業(yè)的核心痛點之一。顯然，他們需要能快速上手、能輔助項目盡快落地、提升項目研發(fā)效率的產(chǎn)品。

Gartner 高級首席分析師Shubhangi Vashisth認(rèn)為，平均而言，將基于 AI 的模型集成到業(yè)務(wù)工作流程中，并交付，需要大約8個月的時間。”

因此，對下游企業(yè)來說，如果有了強大的深度學(xué)習(xí)通用模型和眾多模型組件，并能與行業(yè)屬性相結(jié)合，無疑是最為便捷、成本最優(yōu)的AI解決方案。

另外，某些低頻次但高“賠率”的場景，如火災(zāi)、危化品泄漏防范等，也是非常核心的需求。如能解決這樣的問題，便能帶來巨大的商業(yè)價值。

應(yīng)對上述需求的深度學(xué)習(xí)模型，參數(shù)規(guī)模也相當(dāng)可觀。相應(yīng)地，對算力這一基礎(chǔ)設(shè)施的要求也越來越高——過去幾年翻了100萬倍，幾乎是以平均每年十幾倍的速度增長。

商湯AI大裝置就是這樣的算法與算力模型“工廠”，能有針對性地解決行業(yè)痛點，即長尾問題。

商湯AI大裝置：AI突破行業(yè)成本紅線

2019年，商湯便開始了SenseCore商湯AI大裝置研發(fā)， 這是一種高效率、低成本、規(guī)模化的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。目前，已經(jīng)為長三角區(qū)域大量科研單位和頭部企業(yè)提供了算力、數(shù)據(jù)、算法全領(lǐng)域的核心能力服務(wù)。

SenseCore商湯AI大裝置核心架構(gòu)，由計算基礎(chǔ)設(shè)施、模型層和深度學(xué)習(xí)層三部分組成。

計算基礎(chǔ)設(shè)施，即是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)堅實基礎(chǔ)的算力“基建”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的新型生產(chǎn)力。

坐落在上海臨港的商湯人工智能算力中心（AIDC），為亞洲最大，峰值算力可達(dá)3740P，可同時接入850萬路視頻，1天內(nèi)即可完成23600年時長的視頻處理工作。

“P”即 PetaFlops，指每秒千萬億次浮點運算。數(shù)字越大，運算速度越快；算力也越高，能訓(xùn)練的模型數(shù)據(jù)也更多。

算法方面，AIDC具備超大規(guī)模的AI模型生產(chǎn)能力，可以進(jìn)行更為通用的大模型訓(xùn)練。

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)，快速生成穩(wěn)定可靠的模型十分重要。商湯的SenseSpring“模型工廠”，已經(jīng)開發(fā)數(shù)萬個人工智能模型。這些模型將用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的各個領(lǐng)域，如數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智慧城市智能汽車、商業(yè)領(lǐng)域等等。

除模型工廠外，開源算法體系OpenMMLab平臺，也將與外部資源協(xié)同，共建新型生態(tài)。由商湯參與打造的OpenMMLab， 在世界上最大的代碼平臺GitHub上，已經(jīng)獲得超過58，000個Stars。

算法訓(xùn)練平臺，是商湯SenseParrots深度學(xué)習(xí)層。該平臺采用領(lǐng)先的視覺訓(xùn)練框架，具備接近90%的并行處理效率，可以實現(xiàn)900倍計算提速，也就是，僅需要1塊GPU，就能實現(xiàn) 1000塊的工作效率。

這樣的巨無霸型AI裝置，如何賦能下游行業(yè)呢？

在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能尚未取得較高的效益。一個原因是，工業(yè)數(shù)據(jù)雖然量大，但是相互關(guān)系十分緊密。數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間，有明確的邏輯，本質(zhì)上屬于小數(shù)據(jù)的范疇。

由于需要特定的高性能AI模型，因此生產(chǎn)成本高昂，模型開發(fā)效率低，導(dǎo)致市場大量需求無法滿足。另外，某些低頻發(fā)生、規(guī)模量小的數(shù)據(jù)集，難以訓(xùn)練出高性能的AI模型，也成為工業(yè)級人工智能落地的一個障礙。

而SenseCore商湯AI大裝置，通過整合強大的算力基礎(chǔ)和領(lǐng)先的算法能力，能以高效、自動化、集約化的方式，讓高質(zhì)量的AI算法實現(xiàn)“量產(chǎn)”。

比如，通過向企業(yè)開放算法模型工廠進(jìn)行定制化生產(chǎn)，大幅降低人工智能的生產(chǎn)要素成本，實現(xiàn)高效率、低成本、規(guī)模化的AI創(chuàng)新和落地，進(jìn)而打通商業(yè)價值閉環(huán)，解決長尾應(yīng)用問題，乃至構(gòu)建出物理空間的數(shù)字化搜索引擎。

更有意義的是，AI企業(yè)在垂類領(lǐng)域的商業(yè)影響力越強，越有利于AI多元化落地的發(fā)展，最終搭建起輻射多行業(yè)的AI商業(yè)生態(tài)。

在能源、基建、物流等行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨很多痛點。大到工業(yè)園區(qū)的統(tǒng)籌、生產(chǎn)與運營資產(chǎn)的安全和運行維護(hù)，小到對工業(yè)品質(zhì)檢，場景多，需求復(fù)雜且細(xì)碎。

而商湯AI大裝置的“能力圈”，不僅在于分布地域廣闊的工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，鐵路、電網(wǎng)等設(shè)備運營維護(hù)，即便是安全規(guī)范的車間生產(chǎn)區(qū)域中，AIDC也能通過智能化的AI感知，實現(xiàn)對車間、廠房、產(chǎn)線、車輛的實時智能安全管理，使用自動化預(yù)警措施，降低安全事故的發(fā)生率。

國家電網(wǎng)“多站融合”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，國網(wǎng)綜合能源服務(wù)集團(tuán)有限公司得以被商湯AI賦能，成功提升了運維體驗和效率，推動了現(xiàn)有變電站資源的整合。

另一個頻繁可見的工業(yè)場景在汽車行業(yè)。

汽車產(chǎn)品質(zhì)檢環(huán)節(jié)，也是一個長尾場景，很多細(xì)微的瑕疵，需要被快速精準(zhǔn)定位。

無論是商湯協(xié)助一汽青島汽車廠開發(fā)的業(yè)內(nèi)首條“5G+AI”沖壓件表面質(zhì)量在線檢測線，還是與發(fā)動機廠商康明斯合作研發(fā)的深泉質(zhì)檢推訓(xùn)平臺，都在零部件的表面缺陷和工藝過程檢測效率，以及質(zhì)檢結(jié)果輸出的一致性上，有了極大改善。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼大裝置首席科學(xué)家林達(dá)華表示，當(dāng)人工智能進(jìn)入到這個行業(yè)時，會發(fā)現(xiàn)它整個生產(chǎn)鏈條非常長，商湯遇到了很多長尾場景，在響應(yīng)每個具體需求的時候，成本和代價都是非常高的。

因此，要讓人工智能成為未來整個國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本，就需要突破一個新的紅線，即成本紅線。

SenseCore商湯AI大裝置的出現(xiàn)，在某種程度上，意味著AI助力下游行業(yè)走到了成本下降的關(guān)鍵節(jié)點。

顛覆式創(chuàng)新，猜想未來

2016年，AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中擊敗了韓國圍棋冠軍李世石。

2020年，開源人工智能系統(tǒng)AlphaFold測出35萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，解決了困擾生物學(xué)界50多年的蛋白質(zhì)測序難題。

2022年，谷歌旗下人工智能企業(yè)DeepMind使用“深度強化學(xué)習(xí)”，首次在模擬環(huán)境下實現(xiàn)了控制核聚變。

在人類有能力探知的領(lǐng)域，人工智能可縮短工作時間、提高工作效率。

例如，在澳門鏡湖醫(yī)院，SenseCareCardiac心臟冠脈智能臨床系統(tǒng)，能全自動完成高精度的心臟分割、冠脈提取與三維重建，大量減少醫(yī)生手動后處理的工作量。

但人工智能貢獻(xiàn)不僅限于此，更大的意義在于，它能夠探索“不知道自己不知道”的領(lǐng)域，依靠未知數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)和利用，以令人類驚嘆的方式，重繪新世界的圖景。

癌癥至今是人類的世紀(jì)未解難題之一。而肝細(xì)胞性肝癌（HCC）是全球第六大最常見的惡性腫瘤，死亡率僅次于胃癌和食道癌。

在手術(shù)切除HCC后，仍有60%-70%的患者五年內(nèi)出現(xiàn)復(fù)發(fā)。腫瘤異質(zhì)性（腫瘤的生長速度、侵襲能力、對藥物的敏感性、預(yù)后等產(chǎn)生的差異）的存在，使患者預(yù)后生存情況，與治療期與治療方式的相關(guān)性不高，難以預(yù)測，給肝癌精準(zhǔn)治療帶來極大挑戰(zhàn)。

但基于人工智能方法建立的預(yù)測預(yù)后模型，能夠兼顧精準(zhǔn)度與實用性，且與現(xiàn)有的臨床工作流程完全兼容。

浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院放射科胡紅杰教授團(tuán)隊，聯(lián)合溫州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院楊運俊教授團(tuán)隊和商湯科技，基于364例多中心數(shù)據(jù)建立CT影像組學(xué)模型，預(yù)測HCC患者在手術(shù)切除后的無復(fù)發(fā)生存期（RFS），幫助臨床進(jìn)一步篩選可能從術(shù)后輔助經(jīng)動脈化療栓塞術(shù)（PA-TACE）獲益的患者。

最重要的是，使預(yù)后預(yù)測方式，從宏觀的腫瘤形態(tài)分級，進(jìn)入到通過人工智能細(xì)化腫瘤的微觀生物學(xué)信息，這將有助于降低HCC患者術(shù)后復(fù)發(fā)率，提高總體預(yù)后。

在這些提高診療效率措施的基礎(chǔ)上，新藥研發(fā)同樣被AI賦能，從而大幅度縮短研發(fā)周期、降低藥品研發(fā)成本以及提高新藥研發(fā)成功率，突破人類創(chuàng)造力邊界。

2021年，商湯發(fā)布以AI技術(shù)“猜想”新藥的研究成果，全面覆蓋藥物研發(fā)、臨床研究、臨床試驗、新藥上市后等多個環(huán)節(jié)。

其中，最為“驚艷”的是輔助新藥發(fā)現(xiàn)。靶點是藥物發(fā)現(xiàn)的開端，而新作用靶點的機制，建立在對蛋白質(zhì)相互作用（protein-protein interactions，簡稱PPI）的研究上。

傳統(tǒng)PPI研究方法耗時漫長，且難以有效對PPI分類；即便后來進(jìn)步到計算機模擬，仍是一種“已知推算未知”的底層邏輯，無法直接泛化應(yīng)用于未知新蛋白及PPI。

針對此點，商湯團(tuán)隊有兩個創(chuàng)新方案。一是訓(xùn)練出一套能夠?qū)W習(xí)PPI的GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型，優(yōu)化了在未知PPI上的預(yù)測性能；二是重新劃分?jǐn)?shù)據(jù)，衡量模型在跨數(shù)據(jù)集和未知新蛋白的性能效果。

商湯的創(chuàng)新方案，比傳統(tǒng)方法提高了36%的預(yù)測精度。

高魯棒性的基于GNN的PPI分析框架，來源：商湯公眾號

不只醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在游戲訓(xùn)練中，商湯的AI智能體，也有優(yōu)秀作戰(zhàn)能力。

《星際爭霸2》是業(yè)界公認(rèn)的具有超高游戲難度、公平競技性的即時戰(zhàn)略游戲。給AI玩家?guī)硖魬?zhàn)的是，需要多個智能體在復(fù)雜環(huán)境中的相互競爭、相互協(xié)作，且并不存在唯一的最佳策略。

不同于圍棋、象棋等規(guī)則明確的游戲，在《星際爭霸2》中，對局存在大量隱藏信息，有高度不確定性。即使是一局對戰(zhàn)里，也需要頻繁切換策略、把握長短期目標(biāo)，控制宏觀與微觀的單體平衡。

這對AI機器人造成了挑戰(zhàn)。因為僅依靠堆積算力解決不了問題，強大的直覺、預(yù)測、推理等模糊決策能力同等重要。

依靠SenseCore商湯AI大裝置海量算法和卓越的算力，商湯以較低成本開發(fā)出原創(chuàng)游戲AI生產(chǎn)平臺。

在分布式訓(xùn)練流程中，AI“左右互搏”，不斷博弈，生成大量對局。歷經(jīng)不斷進(jìn)化后，AI智能體像AlphaGo一樣，最終達(dá)到了戰(zhàn)勝人類高手的對戰(zhàn)水平。

最有意思的是，這些平臺不僅能應(yīng)用于游戲中的“人機對戰(zhàn)”，還能進(jìn)一步延伸到現(xiàn)實生活中的城市管理、交通調(diào)度、自動駕駛等智能決策交互難題，探索“顛覆式”創(chuàng)新。

探索未知，不僅僅是延伸，更是模型重構(gòu)。從某種意義上，產(chǎn)業(yè)價值得以再造，甚至顛覆原有格局，推動AI商業(yè)化進(jìn)入一個新的上升螺旋通道。

探索元宇宙“生存”，如何能“真實”地在消費場景中應(yīng)用，帶來新鮮的消費體驗？

在廣州悅匯城的周年慶中，商湯給出了答案。基于商湯SenseMARS火星混合現(xiàn)實平臺，帶來更多“元宇宙”超現(xiàn)實體驗。

空中盤旋的巨大冰龍、夢幻的冰雪城堡、可愛的動物冰雕、AR紅包雨、AR集圖打卡等有趣的功能，營造出超現(xiàn)實的氛圍感，令人沉浸其中，忍不住想?yún)⑴c進(jìn)來。在周年慶的10多天里，廣州悅匯城全場銷售額提升了196%，會員增長74%。

元宇宙，還可以是“汽車元宇宙”。

2021年7月，商湯發(fā)布智能汽車解決方案SenseAuto絕影智能汽車平臺，此后不斷迭代，到目前已完成從智能座艙到智能駕駛（L2-L4）以及V2X業(yè)務(wù)的全面覆蓋。

商湯絕影平臺（SenseAuto）由五大產(chǎn)品組成：即SenseAuto ADAS、SenseAuto Cabin、SenseAuto Empower、SenseAuto RoboX及SenseAuto V2X。

“corner case”指在復(fù)雜系統(tǒng)的測試或是除錯過程中，由極值參數(shù)構(gòu)成的邊角案例。但這些邊角案例的發(fā)生，往往是智能駕駛中不可接受的行駛風(fēng)險。

SenseCore商湯AI大裝置提供的強大的算法和算力支持，令商湯絕影團(tuán)隊能夠順暢迭代針對性模型，化解掉各種邊角案例的極端場景。

比如車輛出入車庫，穿行于林間道路時，強烈的光線反差導(dǎo)致駕駛員出現(xiàn)的“陰陽臉”，包括眼鏡反光、大角度側(cè)臉場景等，都給感知算法帶來極大挑戰(zhàn)。

在本田中國近期發(fā)布的兩款首發(fā)車型——東風(fēng)本田e:NS1與廣汽本田e:NP1中，借助車艙內(nèi)置的紅外單目攝像頭，商湯絕影平臺SenseAuto Cabin-D駕駛員感知系統(tǒng)，可實時感知駕駛員的表情、視線、姿態(tài)動作，準(zhǔn)確判定疲勞、分心、危險動作等危險駕駛隱患，并及時預(yù)警。

目前為止，SenseAuto絕影智能汽車平臺已有累計超過30家汽車行業(yè)客戶，累計前裝定點數(shù)量達(dá)2300萬臺，覆蓋未來五年內(nèi)量產(chǎn)的60多款車型。

在高工智能汽車研究院近期公布的“2021年度中國市場乘用車前裝座艙AI軟件供應(yīng)商標(biāo)配搭載量”排行榜單中，商湯以9.47萬輛搭載上險量、15.79%的市場份額高居第一。

日前，商湯科技與廣州汽車集團(tuán)有限公司簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方圍繞智能駕駛、智能車艙、智能網(wǎng)聯(lián)、汽車元宇宙、AI工具鏈、超算中心等多個領(lǐng)域展開合作。

今年和明年，商湯與廣汽傳祺、廣汽埃安合作的多個車型，將陸續(xù)量產(chǎn)上市。未來，還將有更多車型搭載商湯絕影智能汽車平臺。

但AI的終極議題，是普惠人類生活。

共生時代，AI普惠生活

8月9號，商湯正式發(fā)售由中國象棋協(xié)會權(quán)威認(rèn)證的“元蘿卜SenseRobot”AI下棋機器人。

可愛的外形、酷酷的機械臂看起來科技感十足。人機對弈、象棋教學(xué)、殘局闖關(guān)等有趣的功能，讓無論是初學(xué)者還是具備一定象棋水平的玩家，都能找到適合自己的對弈等級。與元蘿卜一起學(xué)習(xí)，甚至能考取中國象棋協(xié)會認(rèn)可的棋士等級證書。

這是商湯首款家庭消費級人工智能產(chǎn)品，也是AI的一步普及性探索。未來AI的發(fā)展，必將惠澤萬家。

但探索真正未知宇宙的前提，仍然是算力和算法的“基建”設(shè)施，足夠完滿。

電力、汽車、醫(yī)藥、消費、城市管理……這些案例，幾乎觸摸到了各行業(yè)疑難雜癥的邊界，但仍然只是AI能做的冰山一角。

千行百業(yè)都能實現(xiàn)智能化升級的前提條件，即萬物數(shù)字化、智能化。而AI行業(yè)發(fā)展到新階段的必要條件，即是打通閉環(huán)、解決長尾問題。

誰能以更低的成本、更早的布局、更快的技術(shù)迭代解決好這個問題，誰就能成為人工智能跑向“最后一公里”的決賽冠軍，打開巨大的商業(yè)空間。

8月19日，恒生指數(shù)公司宣布截至2022年6月30日的恒生指數(shù)系列季度檢討結(jié)果，所有變動將于2022年9月5日（星期一）起生效。其中，商湯-W被納入恒生中國企業(yè)指數(shù)成份股。

恒生中國企業(yè)指數(shù)，反映的是在香港上市的大型中國企業(yè)的表現(xiàn)，涵蓋50家市值最大、交易最活躍的港股中國企業(yè)。

在產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元、企業(yè)數(shù)量超過3000家的人工智能行業(yè)，不僅有小而美，還有大而強。

當(dāng)虛擬世界真正映射到現(xiàn)實世界，人類對機器的“驅(qū)使”，也將轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器對人的照料。

AI在這一過程中，所賦能的功能意義，是使機器“接地氣”，變得有溫度，有人文情懷，也更有力量和智慧，參與到人類社會歷史的進(jìn)程當(dāng)中。

從高深莫測的黑科技，變身為輔助工作、生活不可或缺的重要組成，持續(xù)提供創(chuàng)造力的靈感，是人類世界對人工智能最深切的愿景。

審核編輯 ：李倩