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水立方彩票_(2023已更新(搜狗/知乎)

来源:水立方彩票2022-04-28 17:48

  

国双科技祁国晟:在赋能数智化转型路上不断夯实“底座”******

  ■文/光明网记者 李政葳

  审前过滤、阅卷审查重点标注与高亮识别、文书自动生成、智能文书校对……这是我们在国双科技北京总部展厅一角看到的一幕,这里系统展示了大数据赋能“智慧司法”建设的生动实践。

  通过使用智讼系统,原来一位法官要做4个小时的案件,现在仅需要10分钟。作为中国领先的大数据和人工智能解决方案提供商,国双科技不断发挥在该领域积累的技术能力,在政府及央企数字化转型中发力探索。

  回顾国双科技的创业经历,也正是国内大数据、人工智能产业发展以及技术赋能行业的缩影。如果把时间指针倒回到千禧年初,此时中国互联网发展已10年有余,在网易、搜狐、阿里巴巴、腾讯、百度等互联网公司掀开时代帷幕之后,一批又一批互联网弄潮儿投入巨大蓝海。国双科技创业团队便是其中一员,成为时代洪流中的开拓者。

  迭代的是技术,不变的是持续积累

  见到国双科技创始人、CEO祁国晟,是在展厅旁边的一间会议室里。经历了行业的初创、发展、变迁,此时的祁国晟多了不少沉稳和淡定。他背后的国双科技成立于2005年,英文名叫“Gridsum”,是“Grid”(网格)和“Sum”(求和)两个单词的合成,代表用并行分布式架构Grid处理加法Sum运算。

  17年前的这一命名逻辑,始于祁国晟对于分布式计算的敏锐技术预见。这一思考,也在云计算、大数据等新一代网络架构升级及信息技术落地的当下逐渐得以验证。

  “我们认为,它是一个并行且可以并行化运算的数据仓库系统,可以拿来服务新一代数字化、智能化转型企业需求的‘底座’。它支持了当年很好地服务世界500强外企。”祁国晟回忆。

  团队成立之初,国双科技将服务客户聚焦于大型及超大型企业。在最初为上百家世界500强企业提供大数据处理SaaS的服务中,积累了强大的数据处理能力,并在不断衍生迭代中将SaaS从应用变成平台,推进自主SaaS软件的PaaS化发展,实现了国产软件技术的产品化推进。“当时百分之八九十的业务是服务500强企业。但是现在一半的业务是这些,其他一半是央企。”祁国晟说。

  迭代的是技术,不变的是一以贯之的创业理念。伴随国内消费互联网产业不断发展,国双科技经历了基础算力积累期、智能算法成熟期、产业场景贯通期。这三次重大业务转型,在外部看来都是跨越式甚至是进入完全不同的赛道。但就自身而言,国双以科技力解放社会生产力、以科技劳动迭代生产关系的初心从没变过。

  “我们的发展战略还是和在上市时招股书里写的一样——要把‘底座技术’抽出来产品化,然后去服务数字化、智能化转型企业的需求……”祁国晟提到,以前服务500强企业时发现,平台软件“底座”不会购买中国软件公司的产品,但在中国做业务时需要购买一些SaaS、应用,以适应中国的互联网环境。

  2016年以后,国双用三年的时间把积累十几年的能力“底座”,转变成了一个平台级的软件,这也带动了国双客户结构的转变。“大量央企在目前自主可控、安全可靠的信创要求下,在数字化、智能化转型浪潮下,平台软件实实在在地给企业带来利益与价值。”

  2022年开年伊始,国双科技呈现出强劲的业务增长态势。截止目前,2022年合同订单额接近10亿元人民币,并在不断增长中。

  打造智能化转型的“底座”工具集

  “数字化、智能化转型的概念很宽泛,我觉得它应该是在新的信息科技时代,可以做到大幅地解放生产力。”祁国晟这样判断。

  在产业数智化转型浪潮中,油气田作为国家战略资源和工业基础,始终追求提质增效和高质量发展。2019年,国双与某超大型油田企业开展了石油炼化产业的数字化、智能化转型探索。

  在转型过程中,数据壁垒、数据安全等问题备受关注,尤其是重点行业、重点央企的转型更为谨慎。对于国双科技的核心优势,祁国晟概括为以下两点:一是把很多原来条块分割、烟囱式的数据实现全面打通,数据打通以后就能够比较容易地、实时地拿到个人透明的、全面的数据;二是在智能化转型中可以比较有效地运用算法模型,一手知识、一手数据,双轮驱动很好地支持甚至部分替代脑力劳动者。

  “这几年实践证明,非常有效!”基于全面感知的物联接入,数字化、智能化融合管理体系,信息安全保障体系以及数据和业务的智能协同,国双科技打造了一套全面感知、自动预测、智能调控、实时优化的产业智能化解决方案,实现了油气田企业的组织优化、效率提高、管控提升、成本降低的若干建设性目标。

  “数字化、智能化转型的‘底座’,就是一个工具集。就像去解决别人问题时,会带一个‘背包’,里面装着工具。这就要求工具集非常完备、非常稳定好用。”在祁国晟看来,在做别人看似定制化、个性化工作时,因为有了强大的工具集,既可以让客户感到满意,又很有效率,“这个就是‘底座’的能力”。

  从实践来看,任何一家大型企业的数字化转型,都不止是一项技术工作,更多的是管理理念通过技术工具、信息系统的输出。而对于各行各业来说,数字化转型都不是一夜诞生,而是基于几十年技术创新的延续。“我们的优势在于过去积累的时间非常长,在积累过程中又因为种种原因,心无旁骛地去做聚焦、深耕,让我们有非常完备的工具集。”祁国晟说。

  自2020年以来,此起彼伏的疫情给数字化按下“快进键”。基于国双科技解决方案,上述油气田在面临疫情带来现场减员的管控下,不仅没有因此造成对生产的不利影响,反而实现了产量不减反增的收益。

  “根据疫情防控要求,生产现场人员只能控制在30%,这种情况下数字化价值就实实在在地凸显出来了。疫情推动了数字化、智能化需求,很多央企在数字化转型以及自动化运维、数字孪生上有明确需求,给了我们很多机会。”祁国晟说。

  让“底座”更加自主可控、安全可靠

  在过往的企业数字化、智能化转型中,往往采用咨询、平台软件选型、实施三步走式方式推进。而在平台软件选择上,大多面临着国外企业垄断的局面。鉴于数据安全、本土适配、性能优化等诸多需求,亟需拥有自己的基础软件来解决“缺芯少魂”中“魂”的问题。

  “我们要做的是,第一要有自己的平台‘底座’能力;第二要在这个平台‘底座’能力的边界上,滋生出来咨询,也就是和他对接的能力。”祁国晟说。

  通过多年在大数据及人工智能领域的浸润,国双科技将自主可控、安全可靠数字化、智能化软件“底座”技术优势,运用于大型企业及政府数字化、智能化转型。

  在夯实平台软件“底座”能力的同时,国双科技也在不断打磨基于业务场景的理解与咨询能力,将大数据、人工智能的解决方案,从技术层面提升至覆盖技术工具、信息系统、IT和DT等综合输出的管理理念层面,助推大型企业实现自上而下全业务、全链路的集团级数字化、智能化转型。

  不同于传统的病毒库、攻防,国双科技更是将安全根植于数字化产品研发的骨髓里,确保超大型企业庞杂数据处理中的安全与稳定。比如,在平台开发和应用过程中,先后开发出自主可控的数据仓库、智能CRM等大型企业应用软件,可以对SAP、甲骨文(Oracle)等国外同类产品进行升级替代,成为“国产替代”计划的一个重要组成部分。

  截止目前,国双科技已拥有3000多项专利技术,并将不断加大技术研发投入,促进平台级软件“底座”更加成熟稳健。因此,国双科技成为工信部颁发的“网络安全技术应用试点示范单位”,其工业互联网数据安全智能检测平台也成为“网络安全技术应用试点示范项目”。

  经历创业之初的筚路蓝缕和行业转型的裂变升华,未来在深耕企业服务的基础软件领域中,国双科技将搭建包含咨询、平台基础软件、实施在内的生态系统,以对接更多政府及企业,为其提供更高效、精准、便利的大数据、人工智能一站式解决方案。“做一个成熟的基础软件企业,建立一个‘ecosystem’!”祁国晟这样说。

水立方彩票

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

  上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。

  AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。

  当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

  事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

  AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?

  从“以图生图”到“语音生图”

  2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

  这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。

  通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

  “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

  经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

  AI绘画主要依靠三种技术模式实现

  董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

  “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

  不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。

  当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。

  “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。

  不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。

  诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

  “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。

  互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

  AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

  “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

  在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。

  不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

  AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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