Testin云测受邀出席新基建圆桌对话,共议AI发展

2020年07月28日

随着智能安检、智能驾驶、智能诊断等具体而垂直的人工智能技术应用场景如雨后春笋般纷纷落地,人工智能对于社会而言不再是之前科学书上的“空中楼阁”,颠覆旧产业,催生新产业,赋能新经济,成为新时期人工智能的全新使命。

基于此背景,近日国内著名企业级IT门户媒体至顶网在北京举办新基建圆桌对话,邀请人工智能界的翘楚厂商就“新基建”下的人工智能进行讨论和交流。Testin云测CTO陈冠诚,戴尔科技集团大中华区人工智能技术架构师吴跃、英特尔AI技术架构师温炜受邀出席此次会议,至顶网副总编邹大斌主持全场会议,会议围绕人工智能如何搭乘“新基建”热潮,继续深化应用场景,通过与行业的深度融合和商业模式的创新,充分发挥人工智能的潜力展开了深度研讨。

左起:至顶网邹大斌、Testin云测陈冠诚、英特尔温炜、戴尔吴跃

“新基建”加速AI落地,数据、算法、算力领头羊齐聚

自2016年AlphaGo战胜李世以来,人工智能在民众心智中迎来了拐点时刻。而国家政策的加持再度为人工智能的落地注入一剂催化剂,今年3月份,中央提出要加快5G网络、人工智能、工业互联网、大数据中心等新型基础设施建设(“新基建”)。人工智能的战略意义可见一斑。可以预见的是,新基建政策的出台,对未来国内人工智能理论体系完善与信息基础设施建设有重要助益。

在此次会议中,戴尔大中华区人工智能技术架构师吴跃提到“AI落地应用三要素,算力、算法、数据缺一不可。”过去,人工智能落地像无垠之水,缺乏量大且质优的数据来供算法训练。近年来吸睛的神经网络、深度学习等技术,在十几年前亦无成熟的算法概念,此外,算力的局限也是制约人工智能发展的因素之一。人工智能应用场景的不断落地与这三个要素的齐头发展是密不可分的。

而巧合的是,英特尔、戴尔、云测数据亦是这三要素的代表企业。算法层英特尔成绩斐然,上半年英特尔实验室联合美国莱斯大学宣布了一种突破性的深度学习新算法SLIDE,借助SLIDE,CPU用于传统AI模型深度学习训练的效率大大提升;算力层戴尔尤为突出,戴尔从一个计算机公司转向一个不可或缺的IT基础架构供应商的过程中始终把桌面级计算,把商用终端作为戴尔重要的业务组成部分涉及到大量的实时计算力需求的场景下,戴尔的产品都能够提供最佳的解决方案。数据层Testin云测首屈一指,旗下云测数据在华东、华北、华南均设有数据交付中心和数据场景实验室,覆盖多行业客户,年前还荣膺中国人工智能科技服务商50强。

高质量数据成人工智能未来发展关键要素

在5G、大数据等技术的加持下,乘上云服务的东风,国内算力已经有了显著提升,进入了一个相对平稳的阶段。而神经网络等算法模型相对也已经达到了较高水准,AI数据则为后阶段人工智能实现突破的核心要点。

根据中国信息通信研究院发布的《2018年人工智能发展白皮书》显示,在数据层面,主要存在流通不畅、数据质量良莠不齐和关键数据集缺失等问题。当大部分AI企业在应用层面激战正酣,支撑AI技术的算法就像新生儿一样稚嫩,需要数以百万计有标注的高质量数据支持不断优化。“原来数据量不大的时候,简单模型已支持把所有数据中的特征抽取出来,也因数据量不大,神经网络等高级模型长期处在一个搁置状态,难以实现更大的价值”Testin云测CTO陈冠诚在会议中提到。

  Testin云测CTO陈冠诚

随着人工智能发展逐渐呈现对专业化、精细化、场景化AI数据的发展趋势,作为AI数据行业领头羊,Testin云测旗下AI数据服务品牌——云测数据为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等众多领域提供高质量的数据采集、数据标注服务,全方位支持文本、语音、图像、视频等各类型数据的处理,此外,云测数据还拥有完善的数据保障机制,如从防火墙的设置、内部信息系统的管护、乃至标准化的流程作业体系等,充分保障数据安全。

除去AI数据服务,Testin云测还率先将机器学习、深度学习等领先的AI技术融入到旗下云测试业务中,使用自然语言编写脚本,通过图像识别+OCR技术,进一步提升脚本编写、维护效率,提升自动化测试产品的智能化水平,帮助企业从提升自动化测试效率、缩短测试周期,提高测试质量,将测试行业的效率提升50%的同时成本降低30%以上。

从赋能于行业,到受益于行业,Testin云测始终在深刻践行其助力产业智能化的使命,不断探索利用人工智能技术为社会降本增效,实现革新。

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