近日,36氪2024 AI應用標桿案例揭曉,云天勵飛憑借“城市CT(智慧道路巡檢)解決方案”,在200多個報名案例中脫穎而出,成為55個AI應用標桿案例之一。

　　人工智能引領的變革正深刻發生,它的價值不再局限于技術本身,更在于技術能否廣泛普及、深入行業,成為推動各行各業效率提升、解決難題的關鍵力量。

　　在36氪的視角下,云天勵飛作為CV資深玩家,如何用大模型做“城市CT”?不妨一探究竟。

　　媒體視角

　　2024年,云天勵飛智慧交通行業專家張磊,在深圳過了一個特殊的春節。

　　時值春運高峰。40天內,超過2600萬輛車馳過深圳的主干道、省道、國道和高速,4次冷空氣侵襲上空,不同強度的5次降水讓路面變得更為濕滑——極端的客運壓力,和潮濕的天氣,讓深圳的路面更容易受到損傷,坑槽、網裂、沉陷、積水等路面病害,也進入了高發期。

　　這也是云天勵飛智能交通巡查系統,首次面臨實戰大考的時刻。

　　經歷為期一年的實地調研,云天勵飛為深圳市交通運輸局獻上的新春禮物,是一套從軟件到硬件,再到培養新型產業工人的智能交通巡查系統。

　　AI從狂練大模型技術,到應用落地的一年,也是云天勵飛“城市CT(道路智慧巡查)解決方案”,在深圳道路上跑起來的一年。

　　從春節的“高壓測試”至今,已有60輛搭載著由高清云臺相機、車載智能主機、高精度定位模塊組成的“AI大腦”的巡查車輛,馳騁在深圳道路上。AI技術的發展,讓云天勵飛為深圳道路巡查帶來的,是4倍道路巡查效率的提升、50%道路病害檢出成本的降低,以及管養業務決策效率的提升。

　　在36氪于2024年4月發起的“AI Partner·2024 AI應用標桿案例”評選活動中,云天勵飛“城市CT(道路智慧巡查)解決方案”在200多個報名案例中脫穎而出。從技術到應用,從自動到智能,六十多輛各式安裝上云天勵飛“AI大腦”的巡查車,是AI技術賦能城市治理的標桿樣本。

　　一盒一人一車,把巡查成本降低50%

　　道路,是城市的毛細血管,連通著不同區域間的經濟、人才和文化。

　　在AI時代,道路有了新的使命——通過與AI技術、物聯網、大數據等新一代信息技術的結合,交通從以“運輸”為主職的“城市血管”,成了支撐城市智慧治理的“骨骼”。

　　智慧巡查,則好比是“城市之眼”,護養于現下,防患于未然。根據交通運輸部統計數據,到2021年末,我國公路養護里程超過525萬公里,占公路總里程的99.4%。養護里程的龐大,也意味著巡查任務的艱巨和重要。

　　若是將道路巡查視為一局游戲,那深圳大概是最難通關的一個副本。云天勵飛很早就意識到,深圳交通是塊難啃,但又必須攻克的“硬骨頭”。

　　總長約3000公里的道路,盤踞在這個平均每三天就下一次雨的城市中。在臺風大作的夏季,巡查團隊需要面對的,是月均超過十萬單的道路設施病害案件。遍布山地和邊坡的地貌,還讓深圳的道路檢測增添了不少難度。

　　在國際化一線城市的定位下,深圳的道路巡查標準,又是一套精細到上百頁的體系——人力難以貫徹,財政又需要承擔支出壓力。

　　2023年之前,深圳道路巡查,依賴的還是以人為主體的傳統巡查模式。約3000公里的道路,需要一支600人、100輛車規模的巡查隊伍。但以人眼肉身相搏,難以深入山地、邊坡等危險地段,不同人對道路病害的精細化程度、量級和顆粒度的判斷,也難以遵循統一的標準。

　　高昂的成本也是推進交通巡查的財政掣肘。在調研過程中,張磊和團隊發現,在不少城市,傳統的道路巡查和養護往往是一體的。這就好比醫院的科室既看病又開藥,道路的養護也會存在“過度診療”的問題。

　　前者,需要的是更準確的效率工具;后者,需要的是數據驅動決策的中央“大腦”。

　　要提高巡查效率、準確度和安全性,最直接的方式是用機器系統,代替人力。云天勵飛交付給深圳的答卷,是“一盒一人一車”的道路智慧巡查方案。

　　所謂的“一盒”,是部署在檢測車輛上的高清云臺相機、智巡主機和高精度定位模塊。這套紙巾盒大小的盒子,代替的是巡查員的經驗和眼睛,可以調度云天勵飛為智慧巡查打造的專用小模型算法。內置在主機中的邊緣計算模塊,則能實時處理圖像識別和數據分析任務,減少了數據傳輸的延遲和成本。

　　這套全新的巡查體系,將決斷的職責從人移交給了機器,道路病害識別準確率接近人類,巡查效率提升了超過4倍。同時,“一人一車”的巡查配置,預計能將原有的人力成本減半。若搭配上無人機,邊坡、山地等危險路段的巡查工作也能順利開展。人與AI協同形成的“智巡單元”,正在成為智慧城市的標配。

　　針對道路病害開養護藥方,考驗的則是對全局數據的把控能力。

　　為了減少“過度診療”,云天勵飛首先配合深圳市交通運輸局,將原來一體的巡查+養護體系,分為了兩個各自為政的系統。

　　為了打通兩者配合的渠道,深圳交通的養護大數據平臺,顯示的不僅是實時巡查動態,還有基于大量巡查數據和歷史養護記錄,數據支撐道路病害治理和預防決策。與此同時,AI助手還能作為巡查和養護部門的“外腦”,優化巡查路線和養護方案,提高養護效率和質量。

　　十年經驗,一朝響應,煉成AI巡查助手

　　很難想象,2022年之前,云天勵飛還是道路巡查的半個“門外漢”。

　　彼時的云天勵飛,已經在CV(計算機視覺)和硬件領域耕耘了近十載。2014年,成立之初的云天勵飛,就堅定走了一條“AI技術+硬件”的雙軌發展之路。云天勵飛董事長兼CEO陳寧曾表示,芯片是AI與物理世界的連接器,AI通過芯片為實體賦能,物理世界的數據又通過芯片反哺AI,推動AI進步發展。

　　成立當年,云天勵飛推出了基于CV小模型的AI人臉識別系統“深目”1.0,賦能公共安全系統。后來,云天勵飛又先后完成了三代指令集架構、四代神經網絡處理器的研發,在芯片上建立了一道技術壁壘。

　　可以說,一旦定義好了公司產品和技術發展的一條清晰路徑,跨界到智慧交通巡查就水到渠成。

　　“AI商業化發展有三個階段:AI方案化、AI運營化、AI產品化。”陳寧曾做出如此判斷。方案化階段主打通過項目制積累行業認知和數據,運營化階段主打建立具備強泛化能力的AI平臺,產品化階段則是通過物理實體賦能。

　　2022年初,在深圳市交通運輸局主辦的深圳市道路病害智慧巡查檢測比賽中,云天勵飛首次小試牛刀,名列前茅。

　　從獲悉比賽信息、研發算法模型,再到從0到1打磨出道路巡查產品,云天勵飛只用了3個月。這背后,是云天勵飛自研的軟硬件一體化平臺“星云平臺”。

　　彼時搭載在巡查車上的“大腦”,是一個小小的邊緣計算盒子,其中內置的云天勵飛自研AI芯片,可以根據道路檢測需求,靈活調度道路線裂、網裂、坑槽、積水、標志線破損等多種病害識別算法。

　　2022年底,ChatGPT橫空出世。云天勵飛立刻意識到,將認知和決策能力大幅提升的技術東風已經來臨。

　　“CV解決的是感知的問題,大語言模型破解的是認知和決策的難題。”張磊告訴36氪。2022年中,在比賽中嶄露頭角的云天勵飛,已經對深圳盤根錯節的交通巡查養護系統,展開了調研。

　　通過專家訪談和實地調研,積累交通行業Know-How,打通云天勵飛的技術語言和交通工程語言,是云天勵飛撬開的第一塊擋路石。

　　接下來的數月,張磊和團隊做的,主要是數據治理,儲備交通巡查模型的“訓練燃料”。AI技術的迭代,讓大模型可以基于自己產生的數據,進行自監督學習。而深圳的優勢又在于擁有堅實的信息化技術,交通巡查和養護數據完備。

　　張磊團隊做的,是邀請巡查和養護專家,“教會”大模型人類對道路病害的評判標準,同時又組織團隊,依據評判標準進行了大規模的數據采集和標注。為了提高數據集的質量,云天勵飛投入的標注人力,是普通場景的三倍,每個數據的標注,都經由三人之手。

　　在巡查大模型訓練的另一面,則是硬件的同時迭代。單單是裝在巡查車上的云臺相機,像素就從200萬,分兩次迭代到了800萬。2023年11月,云天勵飛在AI芯片上又出“王炸”,發布14nm Chiplet大模型訓推芯片DeepEdge10 Max,支持大模型的訓練推理和部署。

　　經歷一年多的數據、硬件和行業認知儲備,云天勵飛交付的道路巡查大模型,又對2022年的自己形成了降維打擊——曾經需要經由芯片調度對口算法的邊緣計算盒子,升級為了靠一個大模型就能精準識別各類道路病害的智巡主機。

　　2024年春節,云天勵飛的“城市CT(道路智慧巡查)解決方案”,駛上了從AI方案化過渡到運營化的快車道。

　　從交通護法,到城市數據孿生

　　智慧交通的天花板在哪里?智慧道路巡查是否已經進入了產品化的成熟周期?

　　對于后者,云天勵飛的答案是“快了”。

　　“在落地過程中,深圳主管部門主動改革擁抱新技術的勇氣和決心對我們感觸很深,AI場景突破沒有退路。一年多來,張磊深切感悟技術落地,需要腳踏實地,“唯有放低技術身段,兩腳沾泥。技術方端到端地將系統跑起來,才能最大程度地發揮AI對提效的作用。”自春節系統上線以來,云天勵飛主動承擔了運營方的角色。

　　從整套流程的管理,再到人機協作模式的培訓,云天勵飛不僅授人以魚,還授人以漁。被“一盒一人一車”巡查單位替代的人力,被轉移到了數據標注的重要崗位。人類智慧的用武之地,更多地從勞作的前場,轉移到了決策的后場。

　　張磊告訴36氪,讓交通運輸局從傳統模式切換到AI智慧巡查,只需要6個月。而此后,也將是云天勵飛的智慧巡查系統走向產品化,在更多城市推廣的開端。

　　又回到第一個問題:智慧交通的天花板在哪里?

　　在張磊看來,智能技術的發展,可以分成四個階段:信息化、感知、認知決策、執行。智慧道路巡查系統的落地,則是通過車載、AI軟硬件等移動AI感知能力,對道路狀態進行周期性、多維度的掃描和分析,獲取交通數據,進而形成養護決策的閉環。

　　道路是城市的一個截面,那這套AI感知、數據分析、智能決策的閉環,同樣也可以深入城管、應急、交通路況等城市的每寸肌理,通過全方位的感知和收集,在端側和云端,形成鮮活的城市孿生數據。

　　這一對智慧城市治理的野望,被云天勵飛定義為“城市CT”。一旦運行,“城市CT”不僅能夠降低傳統靠人力的數據采集的成本,還能對城市形成全量、多維的“體檢報告”,用智能決策平衡成本與效果。

　　而基于大模型強大的泛化能力,“城市CT”積累的AI巡查方案,也能夠低成本遷移運用到其他的場景。在云天勵飛的展望中,城市巡查車產生的數據,不僅可用于道路病害檢測算法的訓練,未來還能探索車流管控、城市防控、商業規劃等其他的落地場景。

　　當下,智慧交通巡查系統的落地,已經讓AI技術在賦能城市治理的道路上,邁出了堅實的一步。在未來,向上求索技術,向下落地賦能,云天勵飛的AI野望,始于巡查,不止于巡查。