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不设限的依图进化史:从算法到算力

砺石商业评论 2020-11-03 11:10:11

文章经授权转自公众号:砺石商业评论(ID:libusiness)作者:砺石商业评论

自2010年IBM的“智慧城市”理念问世,这一词汇被全球大多数国家的官方、企业、机构进行了无数次的讨论、定义并积极践行。在国内,近期由上海社科院智慧城市课题组与复旦大学智慧城市研究中心合作研究制定并发布的《全球智慧之都报告(2020)》显示,上海、北京上榜“智慧之都”,在智慧城市的整体建设上已经提升到接近世界一流的水平。

上海,作为中国智慧城市建设水平的最高代表,在智慧城市这一课题上的创新探索,也出现在央视《新闻联播》的“十三五”成就巡礼专题报道中:

遍布城市的井盖、路灯、消防栓等1500多万个部件,26000多公里的地下管网都被连接在线,城市变成了具有丰富神经元和感知器的智能体。在浦东新区,149个老旧小区已经率先实现了智能场景全覆盖应用。小区治理正从被动处置到主动发现,从经验判断到数据分析,从人力密集到人机交互型的转变升级,映射出城市管理水平的跃迁。

想象力在人类身上所耗费的能量几乎可以忽略不计,然而在物理世界中,为了支撑上海这样一座城市的感知,就得掀起一场计算革命。

掀起计算革命的主角,独角兽企业——人工智能算力公司依图科技正是其一。依图科技首席创新官吕昊说,“依靠我们自研的芯片,(为这个系统)提供了高密度的人工智能算力。‘一网统管’它能够带动很多的技术,往真正能够管用的方向上去走。”

AI软硬双引擎,加速搅动大市场

以上海为突出代表的中国的城市管理正在加速迈向智能管理新时代,这将是一个千亿级的市场。

而依图,在其中抓住的机会不仅仅是上海。

2019年12月,依图就在贵阳全城地铁站、30个BRT站点上线刷脸乘车功能,实现了全球首次在城市公共交通领域正式运行全线路、全通道刷脸无感支付。今年5月,依图和福州地铁的合作令城市级“刷脸乘车”更臻于成熟。

福州市常住人口780万,加上流动人口,预计刷脸应用用户将超过1000万。而千万人同时刷脸,并不是一件简单的事情。要在一秒钟之内在千万级库里精准地比对出人脸,还要关联起支付,这背后的算力同样来源于依图。

千亿级的大市场,是兵家必争之地。

大市场不一定只有大公司,但要从中分一杯羹,必然要有足够匹配野心的实力支撑。

城市级的项目规模大、环境复杂、技术极具挑战。如果没有强劲的算力和世界级的算法加成,一切都是天方夜谭。

在这条算力链上,不能依靠单点的技术创新就能破局,依图的做法是将人工智能算法和算力耦合设计,带来性价比更高的智能算力,并根据不同的行业特性在算法层、软件层、云端、边缘端和终端硬件产品上提供人工智能解决方案,助力多种应用场景降低成本、增强能效,推动产业创新。

凭借着AI软硬双引擎,在这场全局性的竞争中,依图从海康、华为等传统巨头的口中抢下了属于自己的蛋糕。

做AI的做芯片,“破壁”动机几何?

提到依图,很多人想到的可能更多是常年霸榜的计算机视觉(CV)冠军,是一家算法属性的AI创业公司。

在依图的官网上这样写道:“我们不是为了把大公司或实验室的技术拿来快速套利,我们参与人工智能领域的基础性科学研究,致力于全面解决机器看、听、理解的根本问题,相信能在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等技术领域作出突破性贡献。”

过去的几年中,这段话确实见证了依图的一路前行。在计算机视觉领域,公司曾连续三年在代表工业界最高水平的美国国家标准技术局组织的人脸识别测试中获得冠军。今年,在业界最具影响力的三大行人重识别数据集上,依图将六项核心指标的纪录全部刷新。

视觉是依图的老本行,取得任何成绩都不足为奇,但接下来依图突破CV边界,“一路开挂”式的在语音识别、自然语言理解、芯片等领域陆续亮出一系列优异成绩单,藏拙的“学霸”开始小露锋芒:

进军中文语音技术领域,在全球最大开源中文数据库的词错率测试上刷新纪录,一举跻身行业前列;在全球顶级医学科研期刊《自然医学》(Nature Medicine)首次发表NLP处理EMR的研究成果;在全球权威声纹识别竞赛VoxSRC上,依图算法夺得第一,大幅领先第二名……计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等多个人工智能算法技术上均占据了业内绝对领先的优势,并将这种技术上的优势复制到了商业落地上,涉足的行业也扩张到了智能城市、智能商业和智能医疗多个领域。

最引人瞩目的还是2019年5月,依图在上海正式发布了首款云端芯片“求索”。作为一家AI算法领域起家的企业,依图为什么要进入到算力领域呢?成立了八年的依图是否在寻找下一个增长点?

依图造芯,绝非偶然。

过去几年来,算法性能高速发展和机器算力提升缓慢的矛盾,导致各公司要么牺牲算法性能,削足适履;要么没有先进算法,空耗资源。在推动人工智能技术和产品落地的实践过程中,依图很早就意识到针对应用场景和业务逻辑定义人工智能芯片的必要性和迫切性。

从场景出发,预判芯片的应用场景,并准确预判该场景下最适合的智能算法,更好地发挥依图算法和软件的性能,再投入场景中为客户提供针对特定场景优化的性能、功耗和成本最优的一体化解决方案,带来极致的性价比。这对一家单纯做算法的AI公司来说,无疑可以在商业化成功路径上更进一步。

搭载依图发布的第一颗芯片“求索”的AI算力产品,以现场和英伟达直接对比的方式,展现了超低的功耗与超强的算力:一台装有求索服务器的依图高密度机柜能支持1万路视频解析,可以代替原本需要16台机柜的方案,实现数据中心的整体建设成本减少50%,运维成本降低80%,不仅大大助力了依图先进算法优势的发挥,还可以大大降低企业IT基础设施领域投入。

与之对应的是依图在智能城市、智能商业领域多年的深耕,明确的应用场景和累积的客户体量最终令依图造芯成为意料之外又情理之中。

在AI落地的商业场景上,算力,让依图做得更深。

从计算机视觉到全栈人工智能,再到自研芯片布局人工智能算力,依图积极投身于人工智能基础设施革命。今天以结果倒推来看,过去8年中,依图战略布局环环相扣,几乎没有走过任何弯路。这种“一帆风顺”,如果不是来自于命运在暗中牵引的玄学,那必定是因为某种科学的方法论支撑下对未来战略的准确预判。

多样性算力时代,谁与争锋?

当年的CV热至今还令人心潮澎湃,作为人工智能最早成熟的领域,在To B市场上孕育了百亿规模的市场。第一次的选择无疑是成功的,甚至带动了业内在To B领域做CV的风潮。几年后,被统称为AI四小龙的商汤、旷视、云从,主营业务几乎都是To B的CV。因为做得很成功,依图理所当然地被刻上了CV的烙印。

进入2019年,形成一个鲜明的节点,AI行业正式进入了下半场。这一年,AI四小龙形成鲜明的差异化战略,但是相比四小龙的其他三家,依图的路线显然更加奇诡。

依图,成为了其中第一个自主研发AI芯片并真正开启商用,定位AI算力的公司。

作为公认的超高难度领域,芯片行业周期长、门槛高、机会少、竞争惨烈,大部分公司都会在前进过程中被淘汰。无论是设计还是流片,不仅需要巨额的资金注入,还要承担高额的风险。芯片发布之后,客户体量和迭代速度等挑战也会接踵而来。

芯片是科技行业的最底层,也是最复杂的一层,想要在芯片领域占据一席之地,至少需要做到行业前两名甚至行业第一。种种困难都是不可想象的,然而,依图早在2017年初就开始布局芯片,当时全公司不过是百人左右的规模。

何以走到今天?

或许,依图创始人朱珑在技术水平上的“三层解构”可以揭示。

朱珑认为,技术发展有三个层次:Vision(远见,预测发展趋势、定义未来方向,想象对生活、生产的影响)、Insight(洞见,算法本质和客观世界分布规律的理解)和Execution(执行)。最基础的Execution一层可以看到技术做到什么水平,是否做到顶级水平。Insight,考察对技术的深刻认知,这层决定了一家创业公司能不能比Google做得更好,或者能保持同一发展节奏。Vision对未来结果有着决定性,除了需要对技术的深刻理解,还需要对技术的创新能力,以及技术商业价值的想象力、创造力。Vision如同雷达,破除盲区,让你看见。不仅以此获得战略优势,还有定力,排除诱惑和干扰。

因为有了Insight,已可以看到依图在单项AI任务上持续超越拥有算法、算力、数据条件的互联网巨头。而多年前后一致的投入和深耕,正在隐隐揭示着依图这家公司的Vision。

如今,X86的CPU架构不再一统天下,新的算力霸权正在重新分配。算法系的公司延伸入局做算力,到底能不能成?依图在诸多城市级项目上的落地实践正在验证。

行业中也看到这样的观点:“通过综合对比AI芯片初创企业的竞争力,亿欧认为在AI芯片初创企业中,AI算法系企业比AI芯片系企业的芯片产品更容易落地。这也得益于目前多数AI算法系厂商已经通过系统集成的方式成功将算法产品落地,AI算法公司参与到芯片设计会让他们在产品优化上具有主导权,更重要的是基于原先的业务,AI算法系厂商研制的AI芯片在实际落地上拥有更大优势。”

至此,这个起始于机器视觉,破解了造芯难题的依图,让市场嗅到了它或许是在下一盘大棋。

从成立至今,相比起其他人工智能公司,依图的形象始终是低调沉静的。数月前,证监会的官网上突然披露了依图接受上市辅导的信息,外界猜测生长于上海的依图大概率将选择科创板作为上市第一标地,“AI第一股”由此再添悬疑,也令行业视线再次聚焦在这家做事低调、定位高远的人工智能公司身上。

辅导公布信息显示,“算力”已成为依图这家公司的战略方向,结合依图既往积累的世界级算法,构成软硬件一体化的多元产品和端到端的解决方案,纵向打通产业链上下游,正在向市场规模大、智能化价值高的领域纵深挺进。细观“依图式”的横纵发展,这背后的商业想象力空间无疑是巨大的。

AI远未到终局,人工智能产业的版图刚刚开始绘制,反应迅速的“搅局者”、“破壁者”或许会更快占据有利地形,“不安分”的依图显然正在加速。

乾坤未定,皆为黑马。

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