12月27日，在CPSE 2021安博會(huì)上，共達(dá)地創(chuàng)始人、CEO趙叢博士面向行業(yè)發(fā)布了兩款基于共達(dá)地自研AutoML技術(shù)的AI產(chǎn)品：0代碼AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)和自動(dòng)化算法工廠。前者旨在幫助行業(yè)合作伙伴快速獲得自主的AI開發(fā)能力，補(bǔ)齊自身行業(yè)技術(shù)升級(jí)的短板，以更低成本、更高效率，實(shí)現(xiàn)各種定制化算法開發(fā)。后者旨在通過共達(dá)地海量成熟的算法，幫助部分客戶無壓力地將AI技術(shù)快速與自身業(yè)務(wù)融合，高效上線、輕松部署和使用，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本增效，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。

安防基礎(chǔ)設(shè)施市場增長已出現(xiàn)瓶頸，各大廠商下半場的競爭已經(jīng)開始向數(shù)字化、AI化轉(zhuǎn)變。行業(yè)在變、市場在變、技術(shù)在變，不變的是突破性技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向市場最終實(shí)現(xiàn)普及的大趨勢。如何在瞬息萬變的市場能夠緊跟趨勢快速轉(zhuǎn)型，是每個(gè)企業(yè)都在思考的問題。而在當(dāng)下安防領(lǐng)域，AutoML技術(shù)也許就是解開這一困局的一把鑰匙。

這，也是共達(dá)地這家AI初創(chuàng)公司想要做的。

在會(huì)上，趙叢指出，隨著AI快速進(jìn)入細(xì)分行業(yè)，應(yīng)用場景出現(xiàn)井噴之勢，激發(fā)了大量碎片化應(yīng)用需求，AI芯片也呈現(xiàn)多元化發(fā)展。但在這樣的趨勢和機(jī)遇下，AI算法和應(yīng)用仍面臨諸多困擾。一方面，AI領(lǐng)域的人才缺口在2022－2024年將達(dá)到150萬，另一方面，技術(shù)掌握的高門檻，也讓AI從業(yè)人員的薪資相較其他行業(yè)高出非常多。因此，利用自動(dòng)化Auto ML技術(shù)，降低AI使用門檻，解放AI人力，是實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化、AI規(guī)模化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

降低門檻一步到位，零代碼、一鍵部署或成AI發(fā)展未來

智能化轉(zhuǎn)型下企業(yè)應(yīng)用開發(fā)需求大增，但是AI人才供不應(yīng)求，需求與供給的鴻溝短時(shí)無法彌補(bǔ)。同時(shí)碎片化場景導(dǎo)致需求難定義，應(yīng)用效果難評(píng)估。在安防領(lǐng)域，過去行業(yè)內(nèi)主是公安、交通要關(guān)注人車非等幾個(gè)通用場景的行為識(shí)別，現(xiàn)在增加了很多諸如綜治、城管、應(yīng)急、環(huán)保等大安防領(lǐng)域成百上千個(gè)細(xì)分場景。

“哪怕是在同一個(gè)場景下，比如同樣的安全帽檢測，有些場景是在工地中的高空視角或者是遠(yuǎn)景視角，有的是內(nèi)部作業(yè)，屬于中近景視角。相同算法需求下不同環(huán)境最后得出的AI算法也是不一樣的�！壁w叢表示。再加上當(dāng)下市場新的AI場景需求爆發(fā)，AI的定制化已經(jīng)成為企業(yè)用戶非常大的需求。但是，這對(duì)企業(yè)而言，不僅耗時(shí)同時(shí)對(duì)開發(fā)人員的技術(shù)能力和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)也提出了相當(dāng)高的要求。

早期的0代碼開發(fā)平臺(tái)，因其便捷開發(fā)的模式得到了用戶的認(rèn)可，但生成的算法最后只對(duì)少部分品牌硬件有較好的適配率，用戶開發(fā)完算法還需要投入很大的精力來做算法到其他芯片部署的適配工作。共達(dá)地希望幫助用戶從算法需求到最終部署全流程的零代碼和一鍵部署，真正實(shí)現(xiàn)AI的零門檻使用。

所謂零門檻，就是要讓業(yè)務(wù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理等不懂代碼開發(fā)的普通從業(yè)人也能進(jìn)行獨(dú)立的算法生產(chǎn)，一方面要求數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分析、超參調(diào)節(jié)、模型訓(xùn)練全流程都要想用戶之所想，能夠以簡單的交互式頁面，讓用戶能夠通過幾次點(diǎn)擊即可完成傳統(tǒng)幾十人的AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)才能完成的工作；另一方面對(duì)于芯片適配、模型部署以及應(yīng)用配置等環(huán)節(jié)同樣需要復(fù)雜的人力和工作投入，只有做到提前布局和主動(dòng)適配，才能做到真正的一鍵部署下發(fā)。

共達(dá)地充分利用AutoML技術(shù)來提升AI算法開發(fā)以及芯片適配的效率，讓AI進(jìn)入自動(dòng)化開發(fā)的時(shí)代。從數(shù)據(jù)采集到模型部署，共達(dá)地的0代碼AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)只需用戶三步操作，即可快速獲得AI算法，而且整個(gè)過程全部在可視化的界面下操作，不需要任何代碼知識(shí)。同時(shí)，共達(dá)地還針對(duì)市面上10多個(gè)主流品牌的近百款云、邊、端AI芯片進(jìn)行了提前適配，讓開發(fā)好的算法一鍵下發(fā)，一秒到端，無障礙部署，即刻上線。

深圳某頭部金融及科技公司在進(jìn)行智慧城市建設(shè)項(xiàng)目的過程中，利用共達(dá)地的AI開發(fā)訓(xùn)練平臺(tái)定制訓(xùn)練金融行業(yè)智慧網(wǎng)點(diǎn)管理所需的各種AI視覺算法，在幾乎沒有投入AI算法工程師的情況下，很短的時(shí)間內(nèi)完成了數(shù)十種場景的AI算法模型訓(xùn)練。并且，基于共達(dá)地自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)的便利的芯片適配和硬件部署能力，快速將算法模型部署到基于不同芯片的各型平安愛德機(jī)器人硬件上，非常短的時(shí)間內(nèi)完成算法定制開發(fā)和下發(fā)部署。

艾德機(jī)器人搭載了共達(dá)地的數(shù)十種算法，可獨(dú)立完成口罩檢測、人員導(dǎo)流的任務(wù)

人工智能視覺物聯(lián)網(wǎng)（SV－Iot）的領(lǐng)先企業(yè)千視通，正在將業(yè)務(wù)范圍從原來智慧視偵和交通領(lǐng)域，擴(kuò)大到城市綜合治理行業(yè)。新的領(lǐng)域需要大量定制化的長尾算法才能滿足城市治理中各種層出不窮的需要進(jìn)行規(guī)范管理的行為和場景，原有的AI算法團(tuán)隊(duì)很難短時(shí)間完成大量的新增算法定制需求。在引入共達(dá)地自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)幫助訓(xùn)練算法后，加速千視通算法倉建立，優(yōu)化“鴻羽”智能視覺計(jì)算中臺(tái)，快速完成了數(shù)十個(gè)城市治理場景的算法定制訓(xùn)練，加快了千視通“鴻羽”城市政務(wù)應(yīng)用場景的落地。

千視通鴻羽智能視覺計(jì)算中臺(tái)運(yùn)用共達(dá)地AI平臺(tái)，對(duì)城市治理中的煙霧、消防通道阻塞、大樓頂層異常行為等數(shù)十個(gè)場景進(jìn)行檢測識(shí)別

共達(dá)地AI平臺(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)

在業(yè)務(wù)架構(gòu)層面，共達(dá)地自動(dòng)化AI訓(xùn)練平臺(tái)的底層采用彈性的云架構(gòu)，上層包括數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)、模型訓(xùn)練平臺(tái)、芯片適配平臺(tái)以及算法應(yīng)用部署平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)算法從訓(xùn)練到部署的全面自動(dòng)化。在操作上，僅需要簡單的3步，即可一站式完成AI模型的訓(xùn)練和部署。

基于0代碼AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)，工作人員只需提供采集好的數(shù)據(jù)樣本，后續(xù)從標(biāo)注、分析、超參調(diào)節(jié)到訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，均不再需要人工介入，幫助智能制造、智慧城市、智慧零售、智慧社區(qū)等多個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，自由生產(chǎn)成百上千個(gè)滿足需求的模型，讓AI開發(fā)如同安裝手機(jī)軟件一樣簡單。整體的開發(fā)成本甚至可以降低到僅需數(shù)據(jù)采集和硬件投入的成本，不僅告別勞動(dòng)密集型的工作模式，也徹底省去了所需要的專業(yè)門檻，任何企業(yè)都可以輕松上陣，低成本完成AI化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

從“手工作坊時(shí)代”到“自動(dòng)化工廠時(shí)代”，自動(dòng)化AI算法工廠實(shí)現(xiàn)算法產(chǎn)能升級(jí)

為了驗(yàn)證共達(dá)地自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)AI算法的開發(fā)效率，共達(dá)地安排2個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理利用2個(gè)月的工作“業(yè)余“時(shí)間，借助共達(dá)地AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)，完成了近百個(gè)長尾場景算法的訓(xùn)練，且算法精度均能夠達(dá)到行業(yè)交付標(biāo)準(zhǔn)。而且，算法均已做好市面上十多個(gè)品牌近百款主流芯片的適配，所有算法可以即買即用，無需二次匹配。而同樣的工作量，在傳統(tǒng)AI公司可能需要數(shù)年。

就好比傳統(tǒng)的AI開發(fā)是靠人力的手工作坊時(shí)代，而共達(dá)地則實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，通過生產(chǎn)工具——AutoML自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)，讓AI算法生產(chǎn)效率指數(shù)級(jí)提高，也正因?yàn)槿绱�，共達(dá)地可以以極低成本、極高效率向用戶交付算法，讓中小企業(yè)也能夠快速的獲得AI應(yīng)用帶來的價(jià)值。

安博會(huì)期間，共達(dá)地更是在行業(yè)內(nèi)推出了創(chuàng)新性的年度企業(yè)會(huì)員服務(wù)制，企業(yè)用戶只需支付年度服務(wù)費(fèi)，即可在一年內(nèi)的任意時(shí)間，在共達(dá)地算法工廠任意組合挑選1000路經(jīng)過訓(xùn)練的百余款長尾場景算法，一路算法最低價(jià)格可低至100元／路。（具體促銷規(guī)則，可以關(guān)注共達(dá)地公眾號(hào)，回復(fù)“AI大促”了解）

不僅如此，共達(dá)地近期還推出了軟硬結(jié)合的算法自選式AI算力盒子解決方案，用戶可通過盒子內(nèi)置的應(yīng)用管理平臺(tái)，像軟件應(yīng)用商店一樣，根據(jù)自身場景需要，選擇下載和部署所需要的AI算法，并關(guān)聯(lián)到具體的應(yīng)用。此舉不僅解決了行業(yè)內(nèi)此前AI盒子相對(duì)支持的算法比較單一的局面，同時(shí)也從使用體驗(yàn)上再次降低了使用難度，用戶通過可視化界面可以非常方便的進(jìn)行算法選擇和部署，效果時(shí)時(shí)呈現(xiàn)，全開放接口方便用戶后續(xù)更靈活的定制化開發(fā)，將算法部署的簡易性做到了極致。

因?yàn)橛辛诉@樣高效的AI自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái)，共達(dá)地敢于向用戶承諾：工廠已有算法24小時(shí)可配合客戶進(jìn)行POC測試，特定場景算法定制，在有充足數(shù)據(jù)源的情況下，7天內(nèi)可以配合客戶POC測試。

讓AI從開發(fā)到部署都極致簡單，讓AI普惠萬業(yè)

AI如同歷史上任何顛覆性的創(chuàng)新技術(shù)一樣，首先會(huì)在單點(diǎn)場景上帶來巨大的突破，但真正推動(dòng)整個(gè)社會(huì)發(fā)展進(jìn)步的關(guān)鍵，在于這項(xiàng)技術(shù)單位價(jià)格的降低，從而普惠于各式各樣的場景應(yīng)用，伴隨著規(guī)模效應(yīng)，推動(dòng)整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)力的根本性提升。

四、五年前，安防行業(yè)最先享受到了AI技術(shù)突破帶來的紅利，極大地提升了視頻圖像信息的分析和處理效率。今天，在AI技術(shù)發(fā)展正迎來從單點(diǎn)突破邁向規(guī)模化發(fā)展的拐點(diǎn)，共達(dá)地希望通過AutoML技術(shù)創(chuàng)新，不僅提高自身的AI算法開發(fā)效率，不斷擴(kuò)展算法種類及算法可適配的芯片設(shè)備數(shù)量，降低各行各業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)的單位成本，更致力于將這樣的能力，賦予每一個(gè)企業(yè)，幫助他們享受到AI規(guī)�；瘯r(shí)代的紅利。共達(dá)地希望用極致極簡的體驗(yàn)，讓每個(gè)人都能“用的起、用的快、用的好”，實(shí)現(xiàn)效率提升，共同推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的智能化升級(jí)。