以前的做法大多数个性化定制，一个一个项目啃下来，但现在业内提出了一种新的方式，将算法流程标准化，引入行业工程师的角色，让算法生产有着明确的分工协作。
文｜游勇
编｜赵艳秋
“AI这个行业今天仍然处于非常初级的阶段。”11月10日，旷视研究院算法量产负责人周而进说，初级的背后包括行业分工非常不明确，作坊式生产，这也意味着落地时依赖能力强的算法研究员。
作为AI领域最核心的算法，在过去几年虽然被频繁提及，但算法量产落地难一直困扰着业界。
以前的做法大多数个性化定制，一个一个项目啃下来，但现在业内提出了一种新的方式，将算法流程标准化，引入行业工程师的角色，让算法生产有着明确的分工协作。
01
算法落地面临五大挑战
算法量产遇到了不少客观的挑战。
一是行业数据匮乏。这个数据不是指图片、音视频等数据，而是有行业知识和经验的数据。“如果没有这个行业的Know how，也就没有办法高效地获得行业数据。”周而进说。
二是算法的通用性不够。不太可能一个算法覆盖全部场景。一方面大家希望算法尽可能强大和稳定，但一个算法无法覆盖全部场景，在实际落地时往往会遇到很多算法训练时意想不到的情况。
三是IoT设备繁杂。算法需要以带算力的硬件设备作为载体，比如计算盒子、服务器、摄像头等。这些设备里的芯片、体系结构、传感器和通信设备千差万别，算法要去适配，是一个巨大的工作量和成本。
四是Software2.0（依赖数据而不是逻辑进行决策的一种编程方式）还不成熟。”我们觉得是未来有一种新的市场模式，这个模式把算法训练、人工智能融入进软件工程里面。“但这个概念落地的时候遇到一个很大的挑战，如何做到可维护、可改进。与代码打补丁不同，算法改进不是加一两行代码就能解决，需要重新采集数据、训练模型，重新做模型的部署，这是一套非常复杂的过程。
五是算法质量参差不齐影响了客户认知。千行百业的不同需求，都有各种算法供应商在提供解决方案。但算法目前仍然是高度非标准化。效果好坏有非常多的影响因素，包括数据量、模型选择等，这种参差不齐的状况下，使得客户认为算法能解决的问题很少，从而给行业带来错误认知。
“大规模的算法落地本身是一个系统问题，真正难点在于这个系统本身的复杂性。”周而进说，算法落地很难单点突破，需要对这个复杂系统有全面的建模。
02
大模型并不万能
行业早期的算法落地非常依赖算法研究员的素质。
旷视前期采用了最原始的做法：定制化服务，它需要招聘更多的算法研究员，一个一个项目解决。事实上，绝大部分算法生产模式都在这么做，但问题在于，定制化的成本高，很难招到这么多优秀的研究员，而且项目的质量取决于个人。
靠个体的经验和能力让算法落地，就意味着，不光需要很多优秀的算法研究员，也让这种做法存在诸多的不确定性，因为个体差异非常大。
这几年，AI行业兴起了大模型热潮，大炼模型，炼大模型。
比如百度有文兴大模型，阿里有通义大模型，浪潮有源大模型，英伟达有Megatron-LM，OpenAI有GPT-3，参数规模都达数千亿。所谓大模型，就是把很多共性的场景，通过投喂大量的数据，训练出一个能复用的模型。
这种做法需要很大的算力和投入，泛化性很好，比如桌子上的物体检测，通用大模型可以做得很好。
但大模型并非没有弊端。“在实际落地过程当中这仍然是不够的。”周而进说，大模型仍然面临解决具体场景需求优化的问题。比如大模型需要大算力，如何将模型轻量化，以便低功耗地运行在各种设备上。而且，算法落地并不是一开始就非常完美，需要在场景中不断的演进和迭代。
03
标准化或许是关键
“AI这个行业今天仍然处于非常初级的阶段。”周而进说，包括行业分工非常不明确，作坊式生产，依赖能力强的算法研究员。
旷视的做法是把每一个模块解耦，把算法涉及的每个环节进行标准化，包括数据生产标准化、算法模型标准化、推理框架标准化。
比如算法模型里的参数有哪些，优化策略有哪些；比如所有的芯片有各自的体系结构，标准化可以做硬件解耦的算法定义，使得实现业务逻辑时不需要关心底层的硬件结构。
这也是旷视坚持的算法定义硬件的理念，“算法对传感器到底需要提供什么样的信息和输入，提出了要求，甚至本质性地改造了传感器的形态和样式。”旷视研究院计算摄影负责人范浩强曾说。在AI规模化落地的场景里，合适的硬件载体非常关键。
而且，只有标准化并且将模块解耦之后，人才结构和人员配置才能够匹配，形成独立工种。
这也意味着，千行百业的知识不是靠算法研究员一个个去学，而是让行业本身的工程师或者从业者加入到算法生产的过程中，最终输出有行业认知的算法模型。
比如煤炭行业的工程师，不用去搞懂各种各样的算法模型，只要定义好需要什么东西，任务是什么，然后模型选择由算法研究员以自动化推荐的形式替代。
旷视提出的研发矩阵是5:3:2，即5个行业工程师基于AIS算法生产平台进行相应的业务交付，3个算法研究员聚焦于算法的创新与探索，2个工程师不断打磨相应的基础设施并进行AI生产力工具的开发。这一团队阵型，既满足了解决现有问题的需求，同时也能不断自我提升，推动AIoT时代所需的AI能力进化。
“算法研究员不要再专注做一个一个项目，真正应该做的是通用的普适型的技术，拿它通过解耦的系统辐射到各行各业里面去。”周而进透露，旷视有几百名研究员，绝大部分研究员都在做大模型研发、模型量化、模型蒸馏、Pipeline逻辑设计等工作。
如今，旷视也在引入没有AI技术背景的人直接参与算法生产。换句话说，让专业的人做专业的事。这意味着，不需要一个一个项目堆人去啃下来。
为此，旷视搭建了适配算法量产的基础设施——算法生产平台AIS（AI Service）。它基于旷视Brain++体系，构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路的零代码、自动化的生产力工具平台。
目前，AIS平台可以支持100多种业务模型训练，最快2小时即可完成训练。同时，AIS的嵌入式管理平台已支持30种设备的管理，有效节省IoT设备的日常开发与维护成本。
不久前，旷视帮非物质文化遗产“建盏”做的防伪溯源系统里，就涉及非常多的算法，包括盏的定位、检测、质量判断，以及纹理的识别，这些借鉴了其他生物认证识别的经验。如果没有将这些知识集约到一起，又得重新研发一遍。
据悉，旷视每个季度会有成百上千个模型通过这个系统生产出来，而且都是经过各行各业不同算法测试所得到。“我们通过解耦和标准化的形式，在很多行业里都得到了顺利的落地。”周而进说。
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