全球首个航天大模型,文心秒补《富春山居图》,百度普惠AI的恒心

核心提示梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI祝融号探测器火星着陆、神舟十三号、十四号成功对接空间站……每一次我国航天领域的重大进展都牵动人心。随着人类的探索星辰大海的脚步越迈越远,对技术的需求越越来越高,人工智能与航天科技如何融合创新

梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

祝融号探测器火星着陆、神舟十三号、十四号成功对接空间站……每一次我国航天领域的重大进展都牵动人心。

随着人类的探索星辰大海的脚步越迈越远,对技术的需求越越来越高,人工智能与航天科技如何融合创新也成了关键突破点。

就在今天,AI+航天领域披露出一个重大进展:

世界上首个航天领域大模型——航天-百度·文心大模型

,刚刚在百度世界大会上由百度CTO王海峰与中国探月工程副总指挥、国家航天局探月与航天工程中心主任刘继忠共同发布。

那么AI在航天领域都能发挥哪些作用?

王海峰博士在现场做了介绍:

目前航天-百度·文心大模型可以将航天领域的数据和知识融合学习,对航天数据进行智能的采集、分析和理解,助力深空智能感知、规划和控制等技术突破。

具体来说,一类大方向是让AI为航天探测器提供自主性,因为离地球越远指令的传输就越难以保证及时和高效。

自主环境感知、运动规划等AI算法,未来可使探测器具备自主避障和决策能力、机械臂灵活自主作业等功能。

另一类大方向是用AI的数据分析能力提升航天全环节的工作效率。

在航天器故障检测和修复、构造数字孪生仿真实验室、深空大数据探测分析等方面,AI技术都有望发挥重要的支撑作用。

其实早在去年12月,百度就成为

“中国探月航天工程人工智能全球战略合作伙伴”

,双方开展了一系列将航天技术与AI技术融合的合作探索。

这次的

航天领域大模型

,正如百度之前发布的

金融、电力行业大模型

,也是百度深入到具体行业实践后,在百度文心大模型基础上构建而来。

百度在早些时候提出,今年正是大模型落地的关键年。

深入应用场景积累数据、算法和经验,再与基础大模型、任务大模型相结合,推出行业大模型的这一套落地打法,在文心大模型已日渐成熟。

AI落地,落向哪里?

AI技术除了要“仰望星空”,同样也需要“脚踏实地”。

不知不觉间,田间地头与工厂车间都已经能发现不少AI应用的身影。

更值得关注的是,借助百度飞桨平台,很多AI应用都是由各行各业的工作者

自己开发、用来解决现实问题

的。

在大会现场就展示了不少这样的案例。

农业上,受益于无人驾驶等技术的发展,无人驾驶农机也成为重要发展方向。

农田耕种、秧苗管理、肥药施用等各个环节都是无人驾驶农机所擅长之处,可以让农民工作轻松不少,不再“面朝黄土背朝天”。

不过毕竟是新生事物,无人驾驶农机在具体投入使用时也遇到不少现实难题。

具体来说,作业前的路径规划,还是作业中对农田的障碍物感知,都必须达到厘米级的标准。农田里的暗沟、地下灌溉管道,还有病虫草害等因素都给无人驾驶农机的全程自主作业带来了很多困难。

国家农业智能装备工程技术研究中心的王昊博士,利用百度飞桨平台实现了农田地块分割和农田障碍物识别。

应用了有飞桨技术的这套系统之后,能快速方便地获取到高精度农田场景模型,保障无人驾驶拖拉机等智能农机按照预定的轨迹精准作业,减轻了农民的工作负担。

说完农田,再说说工厂。

电厂也面临一个老大难问题就是设备维护,传统模式非常依赖专业人员的经验和知识积累,并不能做到及时高效。

现代社会的运转又离不开电,一旦出现故障造成漏电、停电,对生产生活影响极大。

浙能集团数字科技有限公司算法工程师朱凌风和团队利用飞桨开发了一套电厂设备故障智能预判系统。

这套系统可根据设备输入的各项信息进行故障预判,并智能生成维修建议,提升了设备故障预判的及时性和准确度,帮助设备维护工作人员工作更加高效。

类似的例子在全国范围内还涌现出不少。

如内蒙古工业大学教授秦俊平团队,基于百度飞桨平台EdgBoard嵌入式解决方案,把母羊分娩预测和预警系统部署在面积大且分散、又缺乏网络基础设施的牧场里。

这套方案获得牧民的好评反馈:

确确实实减轻了工作量,也提高了羊羔的成活率。科技养羊还是好!

总的来说,AI要想真正走入千行百业、助力传统产业智能化升级,主要还面临两大问题:

传统行业的AI开发人才稀缺

IT基础设施也不完善

百度CTO王海峰认为,不能要求全世界每一个人都是AI技术的专家,所以需要有一个平台让每个人都能方便地使用。

百度把这样的理念落实到了行动中,也就是百度飞桨——一个产业级深度学习开源开放平台。

产业级

,代表技术在产业实践中经过验证、能给产业实践带来实实在在的帮助。

开源开放

,面向的不仅是AI从业者,而是社会各界,每一个人。

截至2022年5月,飞桨平台上已凝聚477万开发者、创建56万个AI模型,服务18万家企事业单位,根据国际权威调研机构报告位列

中国深度学习平台市场综合份额第一

要达到这样的成绩,飞桨除了技术上的先进以外,还需要不断降低AI开发门槛。

门槛有多低?

在大会现场,王海峰与主持人用当下正流行的预制菜做类比。

不只是“半成品”,而是做到九成熟,只要再加把火。

就比如想吃清蒸鲈鱼,相当于飞桨已经把鲈鱼、佐料全都准备好了,只需要拿回去往锅里放就行。

AIGC开启内容创作新时代

以飞桨平台做技术底座,百度打造出产业级知识增强大模型文心。

平台配合上大模型,进一步把

AI的应用门槛也大幅降低

就像家用电器,一按开关就行。

对于这一点,王海峰还在大会现场进行了一场特别的展示。

元代画坛宗师黄公望的

《富春山居图》

被誉为“中国十大传世名画”之一。

但遗憾的是,该画于清代顺治年间被收藏家吴洪裕在临死之前火焚,想以此为自己殉葬。

在焚烧过程中虽被抢救出来,但中间一段被毁,从此断为长短两卷。

前半卷被另行装裱,重新定名为《富春山居图·剩山图》,现藏于浙江省博物馆;后半卷被称为《富春山居图·无用师卷》,现藏于台湾省台北故宫博物院。

平时分散在两地不说,即使能赶上史上少有的共同展出,中间缺损的部分也难以再复原。

不过现在靠着AI,已经可以做到把这幅传世名作给修复补全。

AI修复的效果,连黄公望纪念馆负责人毛传镔都给出了高度评价。

与现存真迹风格一致,使两岸画卷走出博物馆实现了合璧,光线风格统一,山水脉络和谐,不仅符合原画审美特点,视觉上还同样具有观赏价值。

具体方法是先用大量的中国山水画训练,让AI对山水画的理解达到“大师级”水平。再用《富春山居图》残存的部分微调,让AI做迁移学习,使补全出来的画作与现存真迹风格一致。

这就是百度“视觉生成大模型+单样本微调”的技术策略,另外由于文心大模型同样具备语言生成能力,还按传统在画上提了一首诗,也是很有“文人风骨”了。

不仅如此,这次的AI修复名画还是人人可参与。在百度APP搜索“富春山居图”,就可以参与到这一传世之作的“虚拟修复”中。

只需不到1秒钟,在中间空白处简单勾勒几笔,文心大模型就能自动“补全”画卷,人人都能像专业画家一样画出自己心中的山水。

而此次参与补全的视觉大模型参数量大、建模能力强,可以在用户勾勒线条的过程中实时完成高清晰度、高还原度的修复。

《富春山居图》被烧毁发生300多年前,中间部分到如今已无人见过其真实面貌,它的修复结果也没有唯一标准,每个人自己心目中都可以有自己的《富春山居图》。

这种通过AI让非专业人士、普通爱好者也能参与书画创作艺术创作,可以拉近艺术与生活的距离,也代表了一个重要技术趋势

AIGC

(人工智能自主生成内容)

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏也在大会上分享了对AIGC这一前沿技术领域的最新思考。

AIGC是PGC、UGC之后,全新的内容生产方式。它不仅会提升内容生产的效率,也会创造出有独特价值和独立视角的内容。

李彦宏判断,AIGC将走过三个发展阶段。

第一个阶段是

“助手阶段”

,AIGC用来辅助人类进行内容生产;第二个阶段是

“协作阶段”

,AIGC以虚实并存的虚拟人形态出现,形成人机共生的局面;第三个阶段是

“原创阶段”

,AIGC将独立完成内容创作。

未来十年,AIGC将颠覆现有内容生产模式。可以实现以十分之一的成本,以百倍千倍的生产速度,去生成AI原创内容。”

如此看来,无论是航天科技、AIGC、还是更多其他行业,文心大模型要做的就是在性能领先的同时支撑大量产业应用。

AI落地上天入地无处不在,国产自研保障自立自强

每年的百度世界大会,不仅是百度最新技术的展示,也成为了公众了解AI技术与应用最新进展的一个窗口。

今年同样如此。

从百度世界展现的最新AI成果来看——最明显的莫过于“上天”到“下地”,AI无所不在,并且正加速走入各个领域、各个场景,覆盖生产和生活的方方面面。

除了最耀眼的航天大模型和AIGC的《富春山居图》,百度分享的飞桨在工业电力、农林牧副渔等方面的落地,真正展现了AI作为新时代基础设施的一面。

而且更值得关注的是,

百度飞桨推进AI落地进程中,也在重新定义开发者

过去服务于泛互联网等具有开发者基因的行业时,AI企业对外提供API、SDK便已足够。

当进入农业、制造业、能源等离技术更远的传统行业,就更需要降低AI的门槛。

这时,不少AI企业开始强调要对外输出端到端的AI服务、提供完整解决方案。

这种方式需要AI企业不断地去投入,一个场景一个场景地去深入调研、收集数据、设计算法、适配硬件,耗时耗力。

百度的做法则要更进一步:

一方面得益于

独特的知识增强技术路线

,百度AI深入具体行业后,除了能收获特定的非结构化数据,还可以积累起专业知识。

利用这些知识可以不断地提炼产业需求、挖掘出新的AI任务,让模型持续学习,最终沉淀成业界首创的行业大模型,构成了完整的产业级知识增强大模型生态。

另一方面凭借

开源开放的飞桨平台

,百度用一系列AI开发、部署工具链,以及面向产业的首席AI架构师培养计划等措施,把AI开发能力交到了有智能化需求的人自己手里。

从前面介绍的无人驾驶农机、和电力设备维护的行业案例可以看出,很多情况下非AI开发出身的产业从业者可以主动利用飞桨平台满足自己的需求,让AI成为工作中的得力助手和伙伴。

其次,百度也通过飞桨,诠释了AI在数字化、智能化和数字经济中的作用。

通过飞桨这样的平台,就能实现更低门槛、更高效率,更大广度地推进AI落地。

不需要人人都成为AI专家,而是通过飞桨让每个人都能用上AI、用好AI。如同不必每个人都成为电力专家,但能够通电、用上电,实现生产和生活的变革。

而且大趋势也再明确不过了。既然数字化和智能化已经是大势所趋,数字经济成为经济增长新引擎已是共识,那这种AI门槛降低、AI落地产业的趋势,就还会提速。

王海峰也对此进一步明确,作为深度学习框架出发的百度飞桨,现在其实“学名”全称叫

产业级深度学习开源开放平台

,这个全称组合里的每个词都预示着AI落地的前进方向。

以深度学习为核心,面向产业,开源开放。

实际上,也正是这三大要素,帮助百度飞桨坐稳了国产AI框架市场份额NO.1的宝座。

总结下来,百度坚持降低AI门槛,让更多人享受到AI的便利。

最初是熟悉AI技术的开发者,之后是更多行业的从业者,最终要让每个人都可以实现自己的科技创新,让AI在千行百业都有用武之地。

所以AI能做什么?还能做什么?

百度的工程师们已经通过飞桨,给出了最新答案:

可上九天揽月,也可下五洋捉鳖;

既能做航天的高精尖,也能帮助身边万物生长。

Yes,AI do!

— 完 —量子位 QbitAI · 头条号签约关注我们,第一时间获知前沿科技动态

 
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