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人工智能点亮进博会，毕马威盘古之AI工厂亮相新品展

足球Margin模型预测准吗

AI未来的的关键发展方向是什么

一、人工智能点亮进博会，毕马威盘古之AI工厂亮相新品展

今年第五届进博会上，各参展商争相竞技，Robocup机器人世界杯足球锦标、机器人舞蹈表演赛、VR电竞大赛等集中亮相。在新品展的舞台上，“毕马威盘古之AI工厂”作为重点首展展品更是备受关注。

记者了解到，“毕马威盘古之AI工厂：通过深入分析金融机构的数字化转型需求，整合数以千计的咨询服务成果，并融合众多AI算法专家的技术沉淀，为客户定制AI模型，利用最贴近业务的AI模型和服务赋能业务创新。

提及人工智能的发展趋势，毕马威中国及亚太区主席陶匡淳表示：“人工智能作为一种新兴技术，已经逐步延伸到金融、零售、医疗健康等多个领域和方向。从近年来进博会的参展情况可以看到，随着国内相关政策的支持和5G通信技术的商用，人工智能已经在众多领域实现规模效应。毕马威也将整合更多前沿科学技术，探索新的解决方案和实践方式，不断提升创新能力，更好地满足客户的业务诉求，助力中国发展成为全球最大的人工智能市场。”

高效智能因子主导盘古AI工厂

毕马威中国智慧之光主管合伙人徐琅朗表示：“参与进博会的企业不约而同地表达，当前人工智能正成为新一轮产业变革和数字化发展的重要驱动力量，但企业在面对人工智能应用时，依然面临不少挑战。比如，数据治理层面，支撑智能化转型的数据基础较差，缺少开发的标准化方法和自动化能力；场景规化层面，业务价值链与可智能化的应用场景普遍较分散，导致AI应用场景不明确等；应用解决方案开发层面，从验证到部署时间周期太长，首次落地和重训练调优要求不同难以执行等；技术基础设施层面，AI开发技术门槛高，缺少易用的平台型开发工具，组织内缺少统一的Al技术管理和服务能力等。”

面对企业在人工智能应用的痛点，毕马威AI平台通过构建可复用能力，快速赋能各类行业客户需求，为企业解决根本问题。毕马威盘古之AI工厂具有丰富的AI基础算子，可提供101个基础算子，覆盖OCR，计算机视觉，自然语言，语音等多个人工智能领域，基本上包含了当前技术条件下最先进的算法模型。同时盘古AI工厂提供
14个业务算子，包含了通用文档解析，智能合规等多个落地场景的AI能力。这条生产线可以像拼接乐高积木一样根据业务需求进行灵活选配和拼装，在大幅缩短项目周期的基础上也能保证交付质量，为前端业务的低成本创新提供了有力支持。

灵活赋能、模型的持续训练与优化

基于行业历史的赋能实践，毕马威提出的面向应用的AI工厂（App-oriented AI
Factory）赋能思路，可以按需选择所需的标注工具和AI核心引擎等功能，对客户场景进行最小集合定制化赋能，保证交付质量的同时大大降低了时间及人力成本。

此外，由于AI模型与数据强相关，其性能随着样本数据量的增加和样本质量的提升而得到优化，因此如果我们有新的标注数据或者标签体系调整时就需要重新训练AI模型，以便达到更精准的模型预测结果。毕马威针对这一特性设计了模型重训练的监测机制，自动触发模型再训练，从而使得模型原来越聪明，业务体验越来越好。

“毕马威在各行业积累了多年的咨询经验，基于盘古AI工厂实现了自己的AI模型孵化平台，并积累了众多应用方案。在赋能实践基础上，毕马威提出了面向应用的盘古AI工厂（App-
oriented AI
Factory）赋能思路，可以按需选择所需的标注工具和AI核心引擎等功能，对客户场景进行最小集合定制化赋能，保证交付质量的同时降低时间及人力成本。”
徐琅朗补充到。

作者：唐玮婕

编辑：朱伟

二、足球Margin模型预测准吗

不准。足球Margin模型是一款足球大数据智能AI预测仪，主要是用来预测球场上的得分情况。由于是新发明出来的机器，再加上球场上的不确定性，有很多突发因素，所以是不准的。

三、AI未来的的关键发展方向是什么

理解视频中的动态行为是AI未来的关键发展方向。这对于AI用其软件理解世界至关重要，也有助于AI在医疗、娱乐和教育等领域的广泛应用。

理解图像 还要理解动作行为

解释视频的AI系统，包括自动驾驶汽车中的系统，常常依赖于识别静态框架中的对象，而非对行为进行解释。谷歌最近发布了一种能识别视频中对象的工具，并纳为云平台的一部分，该平台包含用于处理图像、音频和文本的AI工具。

但对AI来说，能理解猫为何会骑着Roomba扫地机器人在厨房与鸭子追逐嬉戏，才是彰显其能力之处。

因此，科学家面临的下一个挑战可能是教会机器不仅理解视频包含了什么内容，还要理解镜头中发生了什么。这可能带来一些实际的好处，比如带来强大的搜索、注释和挖掘视频片段的新方法，也可以让机器人或自动驾驶汽车更好地理解周围的世界如何运转。

各出奇招 用视频训练计算机

目前，科学家使用一些视频数据集来训练机器，以使其更好地理解真实世界中的行为，麻省理工学院（MIT）和IBM目前正携手进行相关研究。

去年9月，IBM与MIT宣布组建“IBM—MIT脑启发多媒体机器理解实验室”，双方将合作开发具有高级视听能力的AI。

前不久，MIT和IBM发布了一个庞大的视频剪辑数据集，这个名为“时间数据集时刻”的视频数据集囊括了从钓鱼到霹雳舞在内的许多动作的3秒钟片段。该项目负责人、MIT首席研究科学家奥德·奥利瓦说，世界上许多事情瞬息万变。如果你想明白为什么有些事情会发生，运动会给你提供很多信息。

之所以把视频长度定成3秒，是因为大部分时候，人类需要3秒时间，去观察并理解一个动作意图，比如，风吹树动，或者一个物体从桌上掉落下来等。

无独有偶，谷歌去年也发布了一套由800万个做了标记的YouTube视频组成的视频集YouTube-8M；脸谱正在开发名为“场景“操作”和“对象”集的注释数据集。

普林斯顿大学助理教授奥尔加·鲁萨克维斯基专门从事计算机视觉工作。他表示，此前科学家认为，很难开发出有用的视频数据集，因为它们需要比静止图像更多的存储和计算能力。他说：“我很高兴能使用这些新的数据集，3秒的时长很棒——它提供了时间上下文，同时对存储和计算的要求也比较低。”

还有其他机构在研究更具创造性的方法。位于多伦多和柏林的创业公司“二十亿神经元（Twenty Billion
Neurons）”创造了一个定制数据集。该公司联合创始人罗兰梅·尼塞维奇称，他们还使用了专门处理时间视觉信息的神经网络，“用其他数据集训练的AI可以告诉你，视频中显示的是足球比赛还是派对；用我们的定制数据集训练的神经网络可以告诉你，是否有人刚刚进入房间。

转移学习 人工智能的未来

按照IBM的解释，人类能够观看一段简短的视频并轻松地描绘出视频内容，甚至能预测后续事件的发生，而这样的能力对机器来说依然是可望而不可及的。因此，IBM和MIT要做的就是，解决机器在认知和预测上的技术难题，在这一基础上开发出一套认知系统。

IBM的丹尼·古特弗罗因德说，有效识别行为要求机器学习某个行动，并将获得的知识应用于正在进行同样行动的情境中，这一领域的进步，即转移学习，对于AI的未来非常重要；而且，这项技术在实际中大有用途，“你可以用它来帮助改善对老年人和残疾人的护理，比如告诉护理人员是否有老人跌倒，或者他们是否已经吃过药等等。”

MIT和IBM也表示，一旦机器能够看懂视频，具备视觉能力的高级计算机认知系统将能用于各种行业，不仅仅是医疗，还有教育、娱乐等领域，包括对复杂的机器进行保养和维修等。

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