编者按：近日，商汤最新技术成果的集大成体现——SenseCore商汤AI大装置与大家“见面”（详见文章《上帝不掷骰子？“商汤AI大装置”想试试》），集大数据、大模型和超强算力三位一体，致力于如大科学装置粒子对撞机那般，“撞”出一个新的起点，实现跃迁式创新。
在2021中国国际大数据产业博览会（简称“数博会”）的“AI经济 共享未来”论坛上，商汤科技副总裁张果琲发表主题为《AI新基建 助力城市数字化转型》的精彩演讲，深刻阐述了SenseCore商汤AI大装置之于城市智能化的价值和意义。
其实，SenseCore商汤AI大装置早已赋能城市治理，去年在上海市长宁区率先试点AI+一网统管应用，有效解决了暴露垃圾识别、共享单车乱堆放等城市痛点问题，极大提升城市管理效能。
【商汤科技副总裁张果琲发表主题演讲】
以下为张果琲演讲整理：
各位领导、各位嘉宾，大家好！
今天在这里给大家介绍一下AI新基建如何助力城市数字化转型。
城市数字化转型的核心是智能化
人工智能是第四次产业革命的重要驱动力，第一次是蒸汽机时代，带来体力释放；后来是电气时代；第三次是数字化的发展；第四次是人工智能技术的时代，可能改变人们生活方式，现在才刚刚开始。
过去十几年，智慧城市其实是把数据进行数据化，再进行信息化，信息化技术给生产力带来的提升主要是在流程改进上，是百分比幅度的提升。
但智能化的到来，可以重塑流程，它会对整个产业带来倍速的增长，带来变革。
那智能化需要什么？
其实一个人平均每天接触到的物体大概600个，如果每三个物体做一个组合，发生变化超过3500万次，就是3500万种组合，组合之间还有关联，都是有非常复杂的算法来识别、检测，它需要的人工智能能力是海量的。
这样海量的能力是什么？
SenseCore商汤AI大装置是城市智能化的发动机
商汤从2016年开始在人工智能装置上做了很多探索，至今四到五年时间，逐渐把SenseCore商汤AI大装置给做出来。它包括三层：算力层、平台层和算法层。
算力层主要以商汤在建的人工智能算力中心（AIDC）为基础，兼容AI芯片和AI传感器的强大能力。
随着 学习网络模型越来越通用，参数规模越来越大，过去几年，行业最领先的算法对算力的需求翻了近百倍。商汤AIDC计算峰值速度将达到3740 Petaflops（1 petaflop等于每秒1千万亿次浮点运算），可把人类石器时代到现在所有时间录成的视频在一天内计算完成。
在平台层，商汤打造了新一代数据平台，与传统数据平台相比，它不是简单的数据汇聚、存储或者搜索，而是结合了SenseSpring商汤深泉模型生产平台，借助训练平台将数据规模化地生成众多模型组件，与SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台结合，打通了从数据采集标注、模型训练评估部署、业务系统上线的整个链路。平台层同时融合了算法训练框架SenseParrots，可达到接近90%的并行处理效率，实现900倍计算提速。
这些算法训练框架、算法模型工厂和数据平台形成一个体系，让数据发挥出最大价值。同时数据资产又能回馈到社会数字经济当中，数字经济又可产生新的数据资源，形成循环。
算法层则包括各种创新的算法工具箱。我们有海量的算法，不仅包括城市中交通、园区等高频应用场景算法，还有火灾、垃圾检测等长尾低频的算法。截止目前，商汤已经推出13000多个技术模型，以及17000多个商业模型。
同时我们也推出了开源生态，OpenMMLab开源算法体系已在Github上获得3万+颗星，遥遥领先于其他单个垂直领域的算法和框架。
SenseCore商汤AI大装置本质是极大降低人工智能生产要素的成本，让AI落地摆脱人力密集的状态。基于此，可以实现人工智能的规模化生产和赋能，全面解决城市管理智能化、商业服务智能化和个人生活智能化过程中的各种长尾应用需求，打通AI落地的商业化价值闭环，进而构建基于物理空间的搜索引擎和推荐系统。
人工智能重塑作业流程
人工智能技术带来最大的变革是重塑整个作业流程，成倍增长效率。
商汤通过创新实践，已形成了智能化体系架构和转型方法的核心范式。在城市治理处置过程，从发现、派遣、处置、结案整个四个环节当中，其中有三个环节可以由人工智能代替掉，只有处置必须人去做。
不难想像，在不久的将来，随着自动驾驶、机器人技术的发展，整个处置过程也可以自动化，整个城市可以自我运行，不需要人介入干预。我们只是做一个简单的定义、提出需求，AI就能帮助我们解决。
SenseCore商汤AI大装置既降低了人工智能本身的使用门槛，也让普惠大众、所有行业都能享受人工智能带来的高效、安全和温暖，这是我们所期待的。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与 无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
