澎湃的新聞記者陳宇熙

人工智能技術正在從現在的alpha go進入我們平凡的生活。

以我們常用的人臉識別為例，背后的計算機視覺，是人工智能發(fā)展最為深入、應用最為廣泛的領域。

在2021年世界人工智能大會上，一批視覺AI的運用案例引發(fā)關注。國家天文臺運用AI尋找脈沖星；用AI去辨讀模糊的甲骨文；AI更在工業(yè)領域大放異彩，成為半導體、汽車等高端制造業(yè)的質檢助手……AI正成為各行各業(yè)的“千里眼”。

尋找脈沖星

脈沖星是什么？據新華社此前的報道，脈沖星是一種快速旋轉的中子星，由恒星演化和超新星爆發(fā)產生，可用于引力波探測、黑洞等相關研究，這有助于解答許多重大物理學問題。

隨著2020年1月“中國天眼”（FAST）500米口徑球面射電望遠鏡投入使用以來，讓中國的天文研究步入世界前列，尤其是在脈沖星的發(fā)現上，提供了更為靈敏和廣闊的眼力視野。

但中國天眼FAST每天所捕捉到的信號量極大，每天產生原始數據約500TB，如何從龐雜的信息中精準地識別出脈沖星，業(yè)界以逐漸開始使用機器學習、深度學習等人工智能技術。

在2021世界人工智能大會上，騰訊公司董事會主席兼首席執(zhí)行官馬化騰表示，騰訊將和國家天文臺聯合啟動“探星計劃”，將AI技術用于尋找脈沖星，探索宇宙。

據騰訊方面介紹，FAST在1周內產生的數據大約相當于3000萬張信號圖，如果以人工肉眼處理，按照1張/秒速度，在不吃不喝不休息的條件下，需要用一年的時間才能處理。

復雜的圖像數據

如果通過AI預篩選，只需要3天時間就可以完成，將極大的節(jié)省人工時間成本。

AI具體如何發(fā)揮作用？起流程是：FAST觀測到信號，經過一系列天文和物理學方法處理得到適合計算機視覺領域處理的圖像數據（如：目標檢測與圖像分類、小樣本學習、遷移學習、神經網絡結構搜索、時序多幀信息融合建模、半監(jiān)督學習），然后對信號進行判別，篩選比對圖像數據，留下少部分樣本。最后，人工再次對少部分樣本進行比對確認。

在7月9日的采訪中，FAST首席科學家李菂告訴澎湃新聞記者，與騰訊優(yōu)圖合作以來，已經成功新發(fā)現了5顆脈沖星。

識讀甲骨文

甲骨文是中國發(fā)現的最古老的漢字形式，起源于商代晚期，因刻寫在龜甲和獸骨上而得名。

中國歷史研究院古代史研究所劉源研究員曾在《甲骨文中的商代文明》講座中提到，研究商代文明，出土古文字材料方面，除了青銅器銘文、玉石陶器文字等，最重要的就是甲骨文，其數量也多達15萬，但是由于時間的隔膜，甲骨文的釋讀困難重重，“舉步維艱”。

現在，甲骨文的識讀，AI或許也可以幫上忙。

在2021世界人工智能大會上，合合信息公司現場展示了用AI識別甲骨文的能力，其背后是智能文字識別技術，主要包含智能圖像處理，基于深度學習的復雜場景文字識別，自然語言處理三個核心技術層。

智能圖像處理技術主要對用戶拍攝的復雜文檔圖像進行預處理，使得文檔圖像質量得到大幅度提升?；谏疃葘W習的復雜場景文字識別技術主要利用合合信息自研的手寫印刷混排識別，抗強干擾識別，扭曲文字識別，復雜印章和手寫識別等一系列先進深度學習識別技術來解決各種不同復雜場景下的文字識別問題。而自然語言處理技術，則是對識別出的結果進行進一步的語義理解。

目前，目前這一技術處于內測階段，并首次在人工智能大會上展示，安陽殷墟景區(qū)為這一技術的學術支持單位。

合合信息相關負責人向澎湃新聞表示：“我們生活中常見的智能文字識別技術，絕大部分針對的是手寫或印刷版的現代漢字。甲骨文識別的難點在于甲骨殘缺嚴重、素材難獲取、拓片清晰度低等難點，這些都是需要通過技術來解決。例如樣本素材少，從技術層面上，我們需要解決少樣本訓練的問題。目前我們主要是初步研究，更多的工作還在路上?！?/p>

給12英寸大硅片挑刺

打破芯片卡脖子問題，推進國產化，一個非常重要的環(huán)節(jié)是12英寸大硅片的生產，它是芯片生產的原材料。在過去，12英寸大硅片幾乎全部依賴進口，近年來，國內企業(yè)逐漸開始了產線的建設，打破了國產化率為零的局面。

AI技術的引入，正幫助加速這一領域的國產化進程。眾所周知的是，晶圓檢測要求極為嚴格，如果靠人工來檢測，效率、準確性遠遠達不到要求，于是AI就派上了用場。

“硅片檢查一般是人在一個暗室里面，用’放大鏡’在比較強的光照條件下，不斷地翻硅片，不斷調整角度。其實對人眼睛的傷害比較大，工作環(huán)境也比較差。”思謀科技聯合創(chuàng)始人、CEO沈小勇稱，“我們看到這情況，就在想為什么不用技術解決這樣的問題？”

沈小勇告訴澎湃新聞記者，該公司承擔的某國家重點企業(yè)12英寸硅片AI視覺檢測項目，實現了全線檢測的自動化方案，處理速度每片低于0.4秒，提高人力效率96%。

思謀科技以計算機視覺技術起家，主攻的方向是將計算機視覺技術運用于工業(yè)領域，創(chuàng)始人為香港中文大學計算機科學與工程學系終身教授賈佳亞與其學生沈小勇。從學者的身份轉向業(yè)界，意味著手頭上的技術不再是空中樓閣，而是應用到了實際的場景中去。

沈小勇稱：“我們一定要以產品的方案落地作為最核心的點，因為只要是落地就能實際創(chuàng)造價值。”

思謀希望對標的企業(yè)是工業(yè)讀碼和機器視覺公司康耐視（Nasdaq：CGNX），這家在1980年代成立的公司，目前在機器視覺行業(yè)市場份額排在全球第一，市值達149.73億美元。

自去年在上海世界人工智能大會與上海徐匯區(qū)簽約以來，思謀在上海的團隊已達到五六十人，上海及周邊發(fā)達的高端智能制造業(yè)、以及極高的人才密度，正為一批人工智能公司帶來廣闊的市場和技術的施展空間。

責任編輯：王杰

校對：張亮亮