世界人工智能大會第三年?7月8日,2021世界人工智能大會正式在上海開啟作為本次大會的活動之一,以“以技術智變,創城市質變”為主題的新型智慧城市高峰論壇也成功舉行會上,華為重磅發布了《華為雲AI賦能智慧城市白皮書》,基于 AI技術的城市治理創新變革,探索城市可持續發展和提升人民生活品質的新思路、新路徑，我來為大家科普一下關于世界人工智能大會第三年?以下内容希望對你有幫助!

世界人工智能大會第三年

7月8日,2021世界人工智能大會正式在上海開啟。作為本次大會的活動之一,以“以技術智變,創城市質變”為主題的新型智慧城市高峰論壇也成功舉行。會上,華為重磅發布了《華為雲AI賦能智慧城市白皮書》,基于 AI技術的城市治理創新變革,探索城市可持續發展和提升人民生活品質的新思路、新路徑。

為什麼是上海?關于這個問題,一個獎項可以給出答案。2020年11月,在全球智慧城市大會上,上海榮膺世界智慧城市大獎,這也是全球智慧城市大會舉辦10屆以來,中國城市首次獲得該獎項。作為世界智慧城市優秀标杆,上海的智慧城市秘訣是什麼?

華為雲建設智慧城市新藍圖

回顧上海智慧城市建設的曆程,或許我們可以從中找到這個問題的答案。從全球首個以5G為主題的創新中心——華為上海5G創新中心的建設,到“一網統管”的落地,再到城市數字治理最小管理單元試點的發布,我們不難發現,華為雲在其中扮演了重要的角色。

今年端午假期,上海南京路步行街遊人如織。南京東路河南中路路口,一幢現代主義風格的曆史建築裡,一位遊客被窗外繁華景象吸引,打開窗戶将手機探出窗外拍照——這個看似平常的舉動,卻給節假日街上的人群帶來高空墜物隐患。安裝在窗戶上的傳感器第一時間監測到開窗行為,店内保安佩戴的智能手環立即接到系統自動報警,馬上趕往現場處置,系統随後顯示窗戶關閉。

如此迅速的反應,背後是一整套的數字系統。在此案例中,黃浦區城運中心與華為聯手,選取南京路上的曆史建築——南京大樓作為城市數字治理最小管理單元進行試點,基于城市智能體參考架構,融合華為雲、大數據、AI、邊緣計算、5G等多種技術,聯合多家生态夥伴,共同打造了一個城市智能體數字孿生創新場景,實時監測大樓的生命體征。城有千萬樓,樓是最小城,以此為起點,上海開展城市數字治理最小管理單元的試點。

這隻是華為雲助力上海打造智慧城市的一個縮影。在上海徐彙區,華為雲與區城運中心共同利用人工智能技術,開發徐彙“12345”智能感知系統,從時間、空間和人群三個維度,動态分析熱點話題的關聯。通過将熱點話題曆史處置情況提煉成關鍵模型,構建智能感知發現、數據分析研判、人機協同處置的閉環全流程,提前預判熱點問題趨勢及風險态勢,為“高效處置一件事”提供決策支撐。

如今,智慧城市的建設如火如荼,中國已成為智慧城市試點數量最多的國家,在智慧城市建設方面取得了顯著效果。而在城市智慧化進程正在加速遷越升級的今天,華為也在将自身的技術能力注入到更多城市的智慧化進程中。對此,中國工程院院士、深圳大學智慧城市研究院院長郭仁忠評價:華為提出并積極踐行城市智能體理念,以雲為基礎,以數據為要素,以 AI為核心,融合聯接、計算、雲、AI等新一代信息技術,打造數據驅動、具有深度學習能力的城市級一體化智能協同體系,讓城市發展可持續、善創新、有溫度。基于這一理念及其技術能力,華為在政務、交通、能源、金融、醫療、資源等涉及城市治理、城市民生和城市經濟的諸多領域進行了廣泛的探索并形成了大量成功案例。

在蘇州,華為雲建設了内澇水尺智能識别系統,對城市易澇點和重要場所進行視頻監控,在降雨時對視野中内澇水尺的水對積水情況進行智能識别,不用新建攝像頭隻需增加AI計算能力即可實現城市積水的泛在監控。一方面實現 7*24小時全天候監控,對城市的内澇态勢進行準确評價,進而為建立數據驅動的内澇預測模型積累數據提高城市内澇的預判性;另一方面把内澇監測和紅綠燈調控、泵站調度等進行聯動,在已經或即将出現嚴重積水的橋洞或道路實現紅綠燈常紅,并及時調度泵站等各類資源進行排澇,從而實現城市内澇管理的現代化與智能化。

濃縮中國近代回憶,今日上海正以“全球智慧城市新icon”的新面孔示人。當昨日“魔都”的超現實照進現實,今天我們看到的是一座真正“惠民、興業、善政”的城市所迸發的智慧新“魔力”。站在數字時代大門前,華為雲正在用科技助力上海乃至全國打造智慧城市的經典樣本。

盤古大模型搭建“雲梯”賦智千行百業

智慧城市不僅要讓人充滿想象,更要具有可持續進化的能力。從“基礎設施建設”到“智能應用探索”再到“技術交融帶動産業協同”,AI正成為新一輪産業變革的核心驅動力,通過AI技術為智慧城市賦能,是主動适應社會經濟發展,順應城市發展趨勢,探索城市創新治理手段的重要舉措和可行道路。

今年4月,華為雲發布了一款在AI産業界非常震撼的産品——華為雲盤古大模型。以盤古大模型為基礎,結合行業小數據微調,能夠實現工業化AI開發。針對不同領域,目前已經開發了NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、科學計算大模型,保證AI在千行百業的批量化落地應用。

在無人機智能巡檢AI模型開發上,華為雲盤古CV大模型相對于傳統開發模式,展現了其強大的優勢。在數據标注方面,盤古CV大模型利用海量無标注電力數據進行預訓練,并結合少量标注樣本微調的高效開發模式,獨創性地提出了針對電力行業的預訓練模型,使得樣本篩選效率提升約30倍,篩選質量提升約5倍,以永川每天采集5萬張高清圖片為例,可節省人工标注時間170人天。在模型通用性方面,結合盤古搭載的自動數據增廣以及類别自适應損失函數優化策略,可以做到一個模型适配上百種缺陷,替代原有20多個小模型,極大地減少了模型維護成本,平均精度提升18.4%,模型開發成本降低90%。

在銀行業務的評估監控場景中,通過應用華為雲盤古大模型可以實現一個AI模型在衆多場景通用、泛化和規模化複制。一個大模型就可以完成監管倉庫中收貨、入庫、在庫、出庫各個環節的視覺檢測和異常行為的識别,确保貨物“不調包”,一個大模型實現了對15個小模型的收編,而且識别精度相較小模型提升超過20%。

在空氣質量檢測上,華為雲EI團隊深挖IAQ的儲備技術,通過大數據和AI算法,實現空氣質量的預測,從而精确界定新風開關的時間點。在空氣質量預測項目中,利用華為雲盤古大模型高效融合和聯合優化的優勢,提升了預測精度和效率,并在智能控制和空氣潔淨度指标的預測種發揮了極其重要的作用。

華為雲發布的盤古系列超大規模預訓練模型,包括30億參數的全球最大視覺(CV)預訓練模型,以及與循環智能、鵬城實驗室聯合開發的千億參數、40TB訓練數據的全球最大中文語言(NLP)預訓練模型。後續,華為雲還将陸續發布多模态、科學計算等超大預訓練模型。目前,盤古CV大模型已經在醫學影像、金融、工業質檢等100餘項實際任務中得到了驗證,不僅大幅提升了業務測試精度,還能平均節約90%以上的研發成本。同時,還獲得了ImageNet分類領跑、ImageNet小模型分類領跑等十餘個業界挑戰賽冠軍。

未來,華為雲盤古大模型将持續通過技術創新,加速人才彙聚,提升企業核心競争力,加速産業數字化轉型,推進城市智慧化進程。（張銘陽）

來源： 中國網科學

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