AI定制化需求与日俱增
时间：2022-04-27 11:48:02 | 来源：行业动态
时间：2022-04-27 11:48:02 来源：行业动态
我们都知道，垃圾分类万般好，实行起来却是万般难。而为了帮助人们更主动、更方便地进行垃圾分类，人工智能在很多地方也派上了用场。举例来说，此前宁波蔚澜环保科技有限公司（以下简称宁波蔚澜）就使用百度EasyDL零门槛AI开发平台的软硬一体开发套件制作了这样一个智能厨余垃圾回收箱人们只要将厨余垃圾投放到垃圾箱内，垃圾被识别并称重后就可以获得市民卡返点积分，这不仅培养了市民垃圾分类的习惯，同时也利于厨余垃圾的集中处理。
人工智能正在离我们越来越近，在很多生活和工作场景中，我们都在受益于此。但是，人工智能技术范围涉略很广，从计算机识别、机器学习，到语音识别、自然语言处理等等，在不同的场景下，往往会用到不同的人工智能技术，与此同时，由于具体需求不同，用于AI模型训练的数据以及最终输出的结果也会千差万别。
再举个例子，在建筑工地上，挖掘机、推土机等大型机械车辆在行驶时经常会造成光缆的损坏。为此，安徽恒科在工地现有的监控摄像头上，结合EasyDL训练的机械车辆识别模型，实现了对工地光缆下是否有机车出现的实时监控，从而保障了光缆安全。
在这两个例子中，宁波蔚澜仅使用了217张厨余垃圾图片迭代训练两版就获得了91.57%的厨余垃圾识别模型，而安徽恒科基于对挖掘机、推土机、压路机工地运行的640图片的训练，也得到了准确率达85%的机械车辆识别模型。虽然两者涉及的均是计算机识别技术，但很明显，使用的数据以及最终得出的AI模型并不相同。
哪怕是在同一个场景下，比如同样去检测工地的工人有没有穿工服，有的企业可能就希望在室外场景进行高空监查，有的就希望在室内场景进行低空监查。这种差异就意味着大家需要的AI能力是不同的。百度AI技术生态部高级产品经理李景秋在百度智能云技术创新沙龙上表示。因此，在百度看来，AI的定制化已经成为企业用户非常大的需求。但是，这对企业而言，不仅耗时同时对开发人员的技术能力和业务经验也提出了相当高的要求。
在线咨询
