北京日報客戶端 | 記者 孫奇茹
7月15日，在京舉行的2022曠視技術開放日上，曠視發布自研演算法生產平台AIS（AI Service），20項技術DEMO（技術原型）也在開放日上亮相。
曠視聯合創始人、CEO印奇介紹，曠視目前建立了以「基礎演算法科研」和「規模演算法量產」為兩大核心的AI技術體系，以「計算攝影學」為核心的「演算法定義硬體」IoT（物聯網）技術體系，這套AIoT核心技術科研體系，將成為支撐曠視AIoT（人工智慧物聯網）商業化的重要基石。
車輛行駛在道路上，行人、車輛、路障等等均被實時識別出來，而這些計算過程竟然只用一個充電寶的功率就能實現。在技術開放日現場展示的這一低功耗嵌入式L2自動駕駛感知方案，令不少參觀者駐足。
技術人員介紹，車載感知模型對算力需求很高，比如進行大解析度輸入下的行人、車輛3D感知時，計算量巨大。曠視研究院提出模型超級壓縮演算法，通過軟硬協同設計進行演算法和硬體聯合優化，整套系統的AI計算部分功耗保持在3瓦左右，因而僅用充電寶就能供嵌入式晶元正常工作，成功實現了低功耗的L2級別自動駕駛感知方案。
除此之外，VR裸手交互、手繪人物轉動畫、用充電寶能跑起來的AI模型訓練等20項技術DEMO當天亮相。
在這些技術的背後，研發人員的「雙手」正逐漸被解放。當天，曠視正式發布了自研的演算法生產平台AIS（AI Service）。AIS基於曠視Brain++體系，構建了一套覆蓋數據處理、模型訓練、性能分析調優、推理部署測試等演算法生產全鏈路的零代碼、自動化的生產力工具平台，讓演算法量產真正成為可能。
據悉， AIS 演算法生產平台提供多種功能支持演算法快速生產部署，可以大幅降低演算法生產的門檻，提升演算法生產效率。目前，該平台已經能夠支持100多種業務模型訓練，最快2小時即可完成，而且模型產出精度指標遠高於業界平均水平。經驗證，演算法研發人員使用BrAIn++和AIS平台，可以實現智能標註平均加速30倍，自動學習訓練加速4至20倍。
在技術開放日展示的眾多DEMO中，「運動猿小剛」背後的技術就是通過AIS演算法生產平台研發而成的。該技術可以在人們進行仰卧起坐、跳遠、跳繩等運動時，自動進行高精度測距、測速和計數。研發人員介紹，它主要通過自研模型快速精準地檢測超過30個人體骨骼點，由此準確描述人體運動過程中的各個動作姿態，從而完成高精度的測距、測速和計數。
曠視研究院演算法量產負責人周而進說，演算法量產不是單一的產品，而是對AI生產模式的理念革新和生產力進化。希望通過AI演算法生產的標準化以及AI生產力平台的構建，極大地降低演算法生產的成本和門檻，讓更多人可以參與進來，促進演算法在更多行業落地。
從去年開始，越來越多的企業提出了AIoT的戰略。基於商業實踐，印奇認為AIoT的產業落地需要有三個要素的結合：一是AI，AI在過去10年裡面以深度學習的演算法為崛起，AI是不斷演進的演算法的能力，這樣的演算法會在各種行業、各種場景構建更多的靈魂和大腦；二是IoT，如果AI是大腦，IoT就是軀殼和真正的骨幹；三是空間，過去二三十年里，虛擬經濟更多是把線下的東西搬到線上，而產業互聯網最重要的是如何能夠真正在物理空間當中定義應用和定義場景。
