經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 葉心冉 商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立在2021世界人工智能大會(huì)主題論壇發(fā)表演講時(shí)講了這樣一件有意思的事情，他以二十多年前自己擁有的第一臺(tái)數(shù)碼相機(jī)拍下的一張上海交大校園內(nèi)的“小樹(shù)林精修自行車行”的照片作為開(kāi)頭，講到二十多年前的“數(shù)字化”，只是在做像素化，當(dāng)時(shí)無(wú)法真正理解圖像當(dāng)中的要素，也無(wú)法操縱或是交互圖像當(dāng)中的內(nèi)容。但是當(dāng)前的數(shù)字化，甚至可以換一種有趣的角度，把“小樹(shù)林精”的要素提取出來(lái)，形成“小樹(shù)林精”這一虛擬人物，通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)生互動(dòng)。

徐立表示，數(shù)據(jù)化完成之后，可以做的是怎么樣把虛擬世界內(nèi)容更好地疊加到現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中。

如上述所言，各個(gè)階段的數(shù)字化呈現(xiàn)不一樣的特征，那么當(dāng)下談?wù)摰?ldquo;數(shù)字化轉(zhuǎn)型”究竟是轉(zhuǎn)向什么樣的方向？ 徐立指出，構(gòu)造一個(gè)數(shù)字化的社會(huì)，需要幾個(gè)步驟。第一場(chǎng)景的數(shù)據(jù)化，也就是像素化、3D化，但這一步的數(shù)字化沒(méi)有實(shí)際意義。第二步則是將里面的語(yǔ)義要素結(jié)構(gòu)化，也即是把其中大量的要素抽象成能夠理解的要素源。隨后來(lái)到第三步——流程的可交互化，這樣才能真正實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。

以商湯科技在上海的辦公大樓為例，第一步的數(shù)字化是將整棟樓映射出一個(gè)完整的數(shù)字孿生，但這一數(shù)字孿生沒(méi)有語(yǔ)義的含義，也沒(méi)有辦法交互。第二步則是增加數(shù)字信息，把樓里的數(shù)據(jù)信息，包括人文對(duì)其的理解疊加到數(shù)字軟件身上，構(gòu)成一個(gè)空間操作系統(tǒng)，第三步則是將流程植入到應(yīng)用當(dāng)中，使得整棟樓可交互，可以智能化地提供服務(wù)，比如在萬(wàn)物互聯(lián)的情況下，通過(guò)搜索引擎，再不會(huì)出現(xiàn)丟鑰匙、丟東西的情況。 

當(dāng)前越來(lái)越多長(zhǎng)尾需求出現(xiàn)，徐立指出，在我們所生活的城市中，僅有百分之二十的頭部需求得以滿足，還有百分之八十的長(zhǎng)尾應(yīng)用場(chǎng)景未被覆蓋，而這些長(zhǎng)尾場(chǎng)景中卻蘊(yùn)藏著巨大的商業(yè)價(jià)值。

然而，長(zhǎng)尾場(chǎng)景具有范圍廣、差異大、頻次低等特點(diǎn)，如果這些長(zhǎng)尾需求沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的人工智能方法來(lái)解決，那么必然要面臨大量的人力支出來(lái)收集巨量樣本，另外，從技術(shù)本身，如果技術(shù)還在聚焦單一問(wèn)題以及大量數(shù)據(jù)的單一訓(xùn)練，并不能實(shí)現(xiàn)更好的泛化。

徐立指出，所以技術(shù)和應(yīng)用的需求最后導(dǎo)致的是對(duì)于算力的本質(zhì)的需求。當(dāng)應(yīng)用需求大規(guī)模爆發(fā)，以及長(zhǎng)尾需求和單一問(wèn)題不能得到解決時(shí)，就需要探索更大可能性的空間，需要集中大規(guī)模的算力。因此，商湯一直在探索人工智能的大裝置。

“如果說(shuō)10年之前是人工智能深度學(xué)習(xí)算法的突破帶來(lái)的一波紅利，5年之前是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的紅利的話，接下來(lái)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，應(yīng)該是超級(jí)計(jì)算帶來(lái)的紅利，這波紅利能夠幫助大家去探索更大的空間。”徐立這樣說(shuō)到。

據(jù)介紹，商湯的SenseCore大裝置由算力層、平臺(tái)層和算法層三個(gè)部分組成，通過(guò)一整套端到端的架構(gòu)體系，打通三者之間的連接與協(xié)同。算力層以商湯自主建立的新型人工智能計(jì)算中心（AIDC）為基礎(chǔ)，整合了AI芯片及AI傳感器，能夠支撐對(duì)海量數(shù)據(jù)和算法模型的分析、訓(xùn)練和推理。平臺(tái)層則打通了數(shù)據(jù)平臺(tái)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架、深度學(xué)習(xí)推理部署引擎和模型生產(chǎn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、標(biāo)注到模型訓(xùn)練、生產(chǎn)、部署、測(cè)試的全鏈路、批量化過(guò)程。

無(wú)論是開(kāi)頭徐立談到的“小樹(shù)林精”的案例還是其在人工智能大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)演示的虛擬人物與現(xiàn)實(shí)的互動(dòng)，以及其他關(guān)于AI+的例子，實(shí)際都是在指向各個(gè)方面的聯(lián)通與互動(dòng)，希望通過(guò)各種終端設(shè)備和平臺(tái)，將虛擬的世界照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。