媒体视角丨大模型技术如何深入城市肌理

近日,36氪2024 AI应用标杆案例揭晓,云天励飞凭借“城市CT(智慧道路巡检)解决方案”,在200多个报名案例中脱颖而出,成为55个AI应用标杆案例之一。

人工智能引领的变革正深刻发生,它的价值不再局限于技术本身,更在于技术能否广泛普及、深入行业,成为推动各行各业效率提升、解决难题的关键力量。

在36氪的视角下,云天励飞作为CV资深玩家,如何用大模型做“城市CT”?不妨一探究竟。

媒体视角

2024年,云天励飞智慧交通行业专家张磊,在深圳过了一个特殊的春节。

时值春运高峰。40天内,超过2600万辆车驰过深圳的主干道、省道、国道和高速,4次冷空气侵袭上空,不同强度的5次降水让路面变得更为湿滑——极端的客运压力,和潮湿的天气,让深圳的路面更容易受到损伤,坑槽、网裂、沉陷、积水等路面病害,也进入了高发期。

这也是云天励飞智能交通巡查系统,首次面临实战大考的时刻。

经历为期一年的实地调研,云天励飞为深圳市交通运输局献上的新春礼物,是一套从软件到硬件,再到培养新型产业工人的智能交通巡查系统。

AI从狂练大模型技术,到应用落地的一年,也是云天励飞“城市CT(道路智慧巡查)解决方案”,在深圳道路上跑起来的一年。

从春节的“高压测试”至今,已有60辆搭载着由高清云台相机、车载智能主机、高精度定位模块组成的“AI大脑”的巡查车辆,驰骋在深圳道路上。AI技术的发展,让云天励飞为深圳道路巡查带来的,是4倍道路巡查效率的提升、50%道路病害检出成本的降低,以及管养业务决策效率的提升。

在36氪于2024年4月发起的“AI Partner·2024 AI应用标杆案例”评选活动中,云天励飞“城市CT(道路智慧巡查)解决方案”在200多个报名案例中脱颖而出。从技术到应用,从自动到智能,六十多辆各式安装上云天励飞“AI大脑”的巡查车,是AI技术赋能城市治理的标杆样本。

一盒一人一车,把巡查成本降低50%

道路,是城市的毛细血管,连通着不同区域间的经济、人才和文化。

在AI时代,道路有了新的使命——通过与AI技术、物联网、大数据等新一代信息技术的结合,交通从以“运输”为主职的“城市血管”,成了支撑城市智慧治理的“骨骼”。

智慧巡查,则好比是“城市之眼”,护养于现下,防患于未然。根据交通运输部统计数据,到2021年末,我国公路养护里程超过525万公里,占公路总里程的99.4%。养护里程的庞大,也意味着巡查任务的艰巨和重要。

若是将道路巡查视为一局游戏,那深圳大概是最难通关的一个副本。云天励飞很早就意识到,深圳交通是块难啃,但又必须攻克的“硬骨头”。

总长约3000公里的道路,盘踞在这个平均每三天就下一次雨的城市中。在台风大作的夏季,巡查团队需要面对的,是月均超过十万单的道路设施病害案件。遍布山地和边坡的地貌,还让深圳的道路检测增添了不少难度。

在国际化一线城市的定位下,深圳的道路巡查标准,又是一套精细到上百页的体系——人力难以贯彻,财政又需要承担支出压力。

2023年之前,深圳道路巡查,依赖的还是以人为主体的传统巡查模式。约3000公里的道路,需要一支600人、100辆车规模的巡查队伍。但以人眼肉身相搏,难以深入山地、边坡等危险地段,不同人对道路病害的精细化程度、量级和颗粒度的判断,也难以遵循统一的标准。

高昂的成本也是推进交通巡查的财政掣肘。在调研过程中,张磊和团队发现,在不少城市,传统的道路巡查和养护往往是一体的。这就好比医院的科室既看病又开药,道路的养护也会存在“过度诊疗”的问题。

前者,需要的是更准确的效率工具;后者,需要的是数据驱动决策的中央“大脑”。

要提高巡查效率、准确度和安全性,最直接的方式是用机器系统,代替人力。云天励飞交付给深圳的答卷,是“一盒一人一车”的道路智慧巡查方案。

所谓的“一盒”,是部署在检测车辆上的高清云台相机、智巡主机和高精度定位模块。这套纸巾盒大小的盒子,代替的是巡查员的经验和眼睛,可以调度云天励飞为智慧巡查打造的专用小模型算法。内置在主机中的边缘计算模块,则能实时处理图像识别和数据分析任务,减少了数据传输的延迟和成本。

这套全新的巡查体系,将决断的职责从人移交给了机器,道路病害识别准确率接近人类,巡查效率提升了超过4倍。同时,“一人一车”的巡查配置,预计能将原有的人力成本减半。若搭配上无人机,边坡、山地等危险路段的巡查工作也能顺利开展。人与AI协同形成的“智巡单元”,正在成为智慧城市的标配。

针对道路病害开养护药方,考验的则是对全局数据的把控能力。

为了减少“过度诊疗”,云天励飞首先配合深圳市交通运输局,将原来一体的巡查+养护体系,分为了两个各自为政的系统。

为了打通两者配合的渠道,深圳交通的养护大数据平台,显示的不仅是实时巡查动态,还有基于大量巡查数据和历史养护记录,数据支撑道路病害治理和预防决策。与此同时,AI助手还能作为巡查和养护部门的“外脑”,优化巡查路线和养护方案,提高养护效率和质量。

十年经验,一朝响应,炼成AI巡查助手

很难想象,2022年之前,云天励飞还是道路巡查的半个“门外汉”。

彼时的云天励飞,已经在CV(计算机视觉)和硬件领域耕耘了近十载。2014年,成立之初的云天励飞,就坚定走了一条“AI技术+硬件”的双轨发展之路。云天励飞董事长兼CEO陈宁曾表示,芯片是AI与物理世界的连接器,AI通过芯片为实体赋能,物理世界的数据又通过芯片反哺AI,推动AI进步发展。

成立当年,云天励飞推出了基于CV小模型的AI人脸识别系统“深目”1.0,赋能公共安全系统。后来,云天励飞又先后完成了三代指令集架构、四代神经网络处理器的研发,在芯片上建立了一道技术壁垒。

可以说,一旦定义好了公司产品和技术发展的一条清晰路径,跨界到智慧交通巡查就水到渠成。

“AI商业化发展有三个阶段:AI方案化、AI运营化、AI产品化。”陈宁曾做出如此判断。方案化阶段主打通过项目制积累行业认知和数据,运营化阶段主打建立具备强泛化能力的AI平台,产品化阶段则是通过物理实体赋能。

2022年初,在深圳市交通运输局主办的深圳市道路病害智慧巡查检测比赛中,云天励飞首次小试牛刀,名列前茅。

从获悉比赛信息、研发算法模型,再到从0到1打磨出道路巡查产品,云天励飞只用了3个月。这背后,是云天励飞自研的软硬件一体化平台“星云平台”。

彼时搭载在巡查车上的“大脑”,是一个小小的边缘计算盒子,其中内置的云天励飞自研AI芯片,可以根据道路检测需求,灵活调度道路线裂、网裂、坑槽、积水、标志线破损等多种病害识别算法。

2022年底,ChatGPT横空出世。云天励飞立刻意识到,将认知和决策能力大幅提升的技术东风已经来临。

“CV解决的是感知的问题,大语言模型破解的是认知和决策的难题。”张磊告诉36氪。2022年中,在比赛中崭露头角的云天励飞,已经对深圳盘根错节的交通巡查养护系统,展开了调研。

通过专家访谈和实地调研,积累交通行业Know-How,打通云天励飞的技术语言和交通工程语言,是云天励飞撬开的第一块挡路石。

接下来的数月,张磊和团队做的,主要是数据治理,储备交通巡查模型的“训练燃料”。AI技术的迭代,让大模型可以基于自己产生的数据,进行自监督学习。而深圳的优势又在于拥有坚实的信息化技术,交通巡查和养护数据完备。

张磊团队做的,是邀请巡查和养护专家,“教会”大模型人类对道路病害的评判标准,同时又组织团队,依据评判标准进行了大规模的数据采集和标注。为了提高数据集的质量,云天励飞投入的标注人力,是普通场景的三倍,每个数据的标注,都经由三人之手。

在巡查大模型训练的另一面,则是硬件的同时迭代。单单是装在巡查车上的云台相机,像素就从200万,分两次迭代到了800万。2023年11月,云天励飞在AI芯片上又出“王炸”,发布14nm Chiplet大模型训推芯片DeepEdge10 Max,支持大模型的训练推理和部署。

经历一年多的数据、硬件和行业认知储备,云天励飞交付的道路巡查大模型,又对2022年的自己形成了降维打击——曾经需要经由芯片调度对口算法的边缘计算盒子,升级为了靠一个大模型就能精准识别各类道路病害的智巡主机。

2024年春节,云天励飞的“城市CT(道路智慧巡查)解决方案”,驶上了从AI方案化过渡到运营化的快车道。

从交通护法,到城市数据孪生

智慧交通的天花板在哪里?智慧道路巡查是否已经进入了产品化的成熟周期?

对于后者,云天励飞的答案是“快了”。

“在落地过程中,深圳主管部门主动改革拥抱新技术的勇气和决心对我们感触很深,AI场景突破没有退路。一年多来,张磊深切感悟技术落地,需要脚踏实地,“唯有放低技术身段,两脚沾泥。技术方端到端地将系统跑起来,才能最大程度地发挥AI对提效的作用。”自春节系统上线以来,云天励飞主动承担了运营方的角色。

从整套流程的管理,再到人机协作模式的培训,云天励飞不仅授人以鱼,还授人以渔。被“一盒一人一车”巡查单位替代的人力,被转移到了数据标注的重要岗位。人类智慧的用武之地,更多地从劳作的前场,转移到了决策的后场。

张磊告诉36氪,让交通运输局从传统模式切换到AI智慧巡查,只需要6个月。而此后,也将是云天励飞的智慧巡查系统走向产品化,在更多城市推广的开端。

又回到第一个问题:智慧交通的天花板在哪里?

在张磊看来,智能技术的发展,可以分成四个阶段:信息化、感知、认知决策、执行。智慧道路巡查系统的落地,则是通过车载、AI软硬件等移动AI感知能力,对道路状态进行周期性、多维度的扫描和分析,获取交通数据,进而形成养护决策的闭环。

道路是城市的一个截面,那这套AI感知、数据分析、智能决策的闭环,同样也可以深入城管、应急、交通路况等城市的每寸肌理,通过全方位的感知和收集,在端侧和云端,形成鲜活的城市孪生数据。

这一对智慧城市治理的野望,被云天励飞定义为“城市CT”。一旦运行,“城市CT”不仅能够降低传统靠人力的数据采集的成本,还能对城市形成全量、多维的“体检报告”,用智能决策平衡成本与效果。

而基于大模型强大的泛化能力,“城市CT”积累的AI巡查方案,也能够低成本迁移运用到其他的场景。在云天励飞的展望中,城市巡查车产生的数据,不仅可用于道路病害检测算法的训练,未来还能探索车流管控、城市防控、商业规划等其他的落地场景。

当下,智慧交通巡查系统的落地,已经让AI技术在赋能城市治理的道路上,迈出了坚实的一步。在未来,向上求索技术,向下落地赋能,云天励飞的AI野望,始于巡查,不止于巡查。