數字經濟是加快傳統產業轉型的引擎，智能化升級也是企業發展的推手。不過，現在中國企業在數字化、智能化轉型進程中呈現出“大型企業唱戲，中小企業圍觀”的趨勢。相比于大型企業，中小企業數字化、網絡化和智能化的基礎普遍薄弱，在轉型升級時面臨更大的試錯成本和風險，比如高成本制約、技術水平要求高以及人才儲備不足三個方面的難題現實地擺在眼前。
針對這一痛點，德陽人工智能開放創新中心（下稱：德陽科創中心）提出從空間租賃到技術租賃，以“成本共擔”的方式，通過整合技術資源和產業鏈的資源來持續輸出人工智能核心研發能力和服務能力，以期幫助入駐的企業在集數據、算法和模型于一體的“蓄水池”中實現“隨用隨取”。
資料顯示，德陽科創中心基于特斯聯在德陽的AI CITY打造，也是特斯聯于近日推出的首個人工智能開放創新中心。特斯聯科技集團高級副總裁劉斌告訴記者，德陽科創中心主要有三方面的使命：一是AI人工智能算法的孵化，二是產學研科技成果的共享，三是推動當地AI人才的培養。
從空間租賃到技術租賃
據了解，國內很多城市都落地了一些智慧園區項目，而智慧園區經過了十幾年的發展，經常受到詬病--所有的園區都一樣，“千城一面”，更多只達到了空間租賃的效果，人工智能的體驗并不顯著。尤其是被視為AI發展“三架馬車”的數據、算力、算法很多時候成為了中小企業難以跨越的門檻。
那么，智慧園區的價值應該體現在哪里？
“我們期待的是，通過科創中心將智慧園區或智慧城市從傳統的空間租賃、服務租賃，發展為技術租賃的方式。”在劉斌看來，人工智能能夠為傳統的智慧園區或者是智慧城市帶來很強的附加價值。“因而，我們通過導入人工智能技術來打造德陽科創中心中心，來拉通本地的學術生態和產業生態，并通過‘成本共擔’的方式，讓我們的AI CITY能夠為周邊的中小微企業提供他們在AI方面所需的算力、數據、算法等核心要素，以此來推動整個產業更高效地向前發展。”
眾所周知，產業在智慧化發展過程中面臨著很多挑戰。在技術層面，技術門檻高、人才缺口大、投入成本高、周期長，這些都成為企業研發的難點。在產業方面，廣大二三線城市中小微企業有非常多的零散需求，但是很難找到合適的解決方案為他們來進行適配。在企業層面，尤其是傳統行業，受制于傳統的觀念與路徑依賴，在人才和技術方面的限制比較嚴重，門檻也很難突破。
劉斌指出，在這樣的行業背景下，德陽科創中心應運而生。德陽科創中心聚焦人工智能的重點細分領域，是通過整合技術資源和產業鏈的資源來持續輸出人工智能核心研發能力和服務能力的重要載體，從產業、教培、科研三個方向實現城市級的AI賦能。“首先，中心通過九章算法賦能平臺來向沒有AI能力者提供一個低技術門檻的平臺，可以讓他通過低代碼甚至無代碼的方式，把人工智能用到他的業務當中去。其次，讓德陽科創中心作為一個城市的資源體，通過共享租賃的方式，低門檻的提供給需求者。再次，在有自主知識產權的情況下，企業會有更大的發揮空間進一步推動產業的發展。”
中小城市產業智能化 “及時雨”
特斯聯德陽科創中心項目負責人進一步解釋道，人工智能從深度學習興起以及GPU出現之后，從2014年發展到現在，可以說市場上催生出了很多典型算法，這些典型算法有一個共同特點，當前人工智能算法都是基于市場化驅動來做的。這帶來的一個問題就是，對中小城市的一些細分領域，或者中小企業一些小的需求，其市場化驅動是不足的；但這些算法對他們來說卻是至關重要的，這就成為了市場的盲區。“比如，像人臉識別這樣通用的算法可以找到很多，而像‘電力上電柜的接地桿是否掛到位’這樣的小需求，是沒那么容易找到的。”
德陽科創中心負責人舉例說明：“城市充電樁充電的安全性一直存在較大改善空間，有相關企業找到科創中心，來尋求解決問題的辦法。比如，在兩輪電瓶車充電過程當中，因為電瓶車的品牌或電池壽命參差不齊，在充電過程當中很容易出現自燃或者是電池損壞甚至是爆炸等一系列的問題。該企業就想跟高校合作收集數據和技術，但實際中，爆炸的數據是比較少的，在企業缺少人工智能基礎的情況下，采集到的數據和做算法需要的數據是不太一樣的，因而，所需要的數據在產業中基本沒有。如果說企業要深入做這件事情，就會采用‘人海戰術’。”
現在，德陽科創中心可以對相關企業的技術人員進行了基于預訓練模型的培訓，并和他們一起制定了這樣的方案--按電池品牌進行數據建模，對不同品牌、不同壽命階段的電流電壓進行標準化建模，在充電時適配電池最接近的模型，按這個模型進行充電并監測充電狀態；若發現電流電壓與標準模型異常時，進行預警，同時在每次充電后，向用戶輸出電池壽命的預測。接下來，他們可以基于這個模型的業務流程對充電樁進行升級。同時中心也會對充電樁的運維人員進行培訓，讓他們懂得如何收集數據、維護智能化設施并引入溫、濕度。
這樣帶來的結果是，一方面，讓學術生態不斷完善模型；另一方面企業不斷完善這套體系，以達到整套系統在技術、業務、模式上的自升級模式。而這所有的過程都是通過低成本的共享租賃實現。
具體來看，在運行機制方面，該中心貫通了城市當中的學術生態和產業生態，使學術生態得以基于產業數據研發相應的預訓練模型，并以“成本共擔”的方式讓各體量、具備不同AI基礎的企業均能通過學術機構所研發出的模型，以低代碼、模塊化的生產方式依據自身需求，實現自有知識產權算法的孵化和既有成熟算法的調用，進而能夠推動更高效的AI產業實踐。
如果說，“技術租賃”是德陽人工智能開放創新中心在察覺市場需求盲區的基礎上提出的創新運行模式，那么，在促進該中心順利運轉并滿足每個具體需求方面，技術和生態顯然是難點，也是特斯聯打造該中心的關鍵要素和行業壁壘所在。
自主研發 算力下沉 生態向上
在劉斌看來，特斯聯德陽科創中心得以打造的核心技術體系最關鍵的能力就在于，使城市中龐大的沉默數據資源，能夠真正有效地為產業所用，而這也是科創中心得以賦能企業AI開發的基礎。其中，弱監督大模型訓練體系、聯邦學習安全訓練體系是科創中心最核心的技術亮點。“科創中心致力于通過九章算法賦能平臺向不具備AI能力或弱AI能力的用戶提供AI算法孵化服務能力，因而弱化機器學習對標簽數據的依賴、弱化人工參與算法訓練，就成為了重中之重。”
特斯聯德陽科創中心負責人指出，特斯聯打造的TACOS九章算法賦能平臺，初衷就是能讓中小城市通過這個載體高效地使用人工智能。
據介紹，有別于行業常見的算法研發范式，特斯聯將算力與數據相結合，建立了特斯聯的智算體系，通過科創中心節點將算力下沉與數據綁定，形成算法+數據的分布式計算單元，并通過九章AI算法賦能平臺的AI Research Studio基于聯邦學習安全訓練體系將這一能力提供給科研學術生態。科研學術生態對于這些數據僅有部分有條件可見和使用的權限。基于這些分布式智算節點，科研學術生態可實現預訓練模型的研究，并將研究的預訓練模型通過評測后上載到九章算法賦能平臺的AI Develop Studio供產業使用。
“學術研究機構最缺的還是數據，而城市的數據很多不方便提供給研究機構。我們通過聯邦學習把數據和算力一起提供給研究機構，幫助研究出預訓練模型，最終提供給產業，實現承上啟下的作用，來拉通科研、教培以及產業的路徑。”科創中心負責人告訴記者，“聯邦學習當中涉及到的一些核心技術，比如通過橫向聯邦學習、縱向聯邦學習把各個數據節點，不同結構化的數據特征統一匯聚提取上來，這是一個難點；另外，聯邦學習的精要是對特征進行加密，讓拿到特征的人不能還原數據，這是兩個核心難點，是特斯聯擁有自主知識產權的。”
在特斯聯看來，其打造的科創中心不是一個孤立的點，而是一個科創體系，通過這個科創體系可以把不同城市的資源嫁接起來，再把產業數據變成聯邦學習的節點接入到它的體系當中，這樣一來，產業應用和數據增長就是相輔相成的關系。
“我們整個科創中心的體系是跟產業進行強適配的。一方面深入理解產業的問題；另一方面，我們不是把所有算力聚集起來建立起一個超大的算力平臺，而是把算力打散，把核心技術發力在云端計算和聯邦學習的技術上，下沉到產業的數據上，這樣可以更加有效地把企業的靜默數據盤活。通過這樣的做法，我們把盤活的數據交給科研機構，科研機構通過聯邦學習，他抽象出一個預訓練模型之后，再反哺給產業做相應的算法。”劉斌解釋道，我們做的是通過核心技術來實現產業教培和科研的貫通，可以讓專業人做專業的事情。
值得一提的是，科創中心目前是跟特斯聯的AI CITY綁定在一起來進行落地的。從人才培養角度來看，九章算法平臺大大降低了AI學習的門檻，比較適合一些希望低門檻的實現普惠AI應用的城市，可謂給中小企業智能化帶來了“及時雨”。不過，從科創中心的技術屬性來說，其實它跟城市大小并沒有太大關系，即它不是只能應用于中小城市，也可以應用于大城市。
據特斯聯方面介紹，這是公司以創新研發反哺產業生態，助力產業發展的第一步。據特斯聯方面透露，入駐科創中心的企業均可通過TACOS及九章算法賦能平臺直接調用相應的預訓練模型--截至2022年2月底，據TACOS顯示，已有逾800家企業注冊九章算法賦能平臺并入駐特斯聯科創中心，共計調用算法超過120萬次，而科創中心攜手學術生態也已累計生成了數百個預訓練模型。
“目前，我們更需要能夠去推動AI落地的應用人才，這能夠使得人工智能走向普遍化，是走向千家萬戶的一個保證。”最后，劉斌強調稱，這也是特斯聯人工智能開放創新中心希望達到的目標。
