场景|如何解决AI长尾场景问题？商汤提出了自己的 “暴力美学”( 三 )

“AI 大装置” 正将精耕自作式的打造，变成工厂流水线式的规模化落地。
商汤完成了自循环体系，形成了一个人工智能全流程技术栈，并且通过算力、平台、算法联动起来，为业内提供了完善的 AI 基础设施，也显示出在 “赋能百业” 愿景下的强大实力和气魄。
暴力计算下的 AI 场景
而具体上，这套大装置是如何赋能的呢？
来看一个足够 “长尾” 的例子，比如我们人人都十分常见的电梯场景，和迅达联手，商汤能实现从事前预防、事中干预到事后追溯的全流程智能管理，让安全事故的主动预防成为可能。
基于商汤领先的物体检测、行为识别、密度分析等 AI 技术，可提供覆盖自动扶梯入口、扶梯区域和扶梯出口的全场景安全管理辅助：在入口处，系统可对乘客推婴儿车、大件行李和轮椅上梯等安全隐患行为进行语音劝阻；在自动扶梯区域，有乘客摔倒时系统可及时告警，对逆行等不安全行为进行实时提示。

文章插图
图丨基于商汤AI技术的迅达自动扶梯安全智能响应系统（来源：商汤科技）
一面是全场景防控，一面是各种细节保障，商汤充分发挥了 AI 大装置在 “长尾场景” 的优势。
还不止这一个，在社区场景、医院场景、银行场景……AI 大装置，都发挥了 “通用模型 + 碎片化场景适应能力”，将边边角角的复杂问题也一网打尽。
如在上海长宁区试点的 “AI + 一网统管” 中，基于商汤 SenseFoundry 方舟城市开放平台，对中心城区最集中的垃圾暴露、城市火灾等事件实现秒级发现，推送给网格员的政务微信立案。处置后，在规定时间内，对发生地点再次检测，完成整个事件处置流程的智能化。
结语
AI 大装置的整合效果，使扶梯逆行、垃圾暴露、城市火灾等细节场景的问题更得到集中解决，大大提高了 AI 在 “不标准场景” 下的可用性，AI 只能在规定场景、执行规定动作的问题，得到有效缓解。
从 AIDC、SenseParrots、SensePPL、到算法模型，商汤努力使所有的 AI 问题，能在 “装置” 之中进行解决，通过全套化的生态布局，使国内 AI 向着基础设施方向前进，为行业应用提供坚实底座。
基础设施像 “水” 一样，既自然又充沛等流向各行各业的时候，我们才能说行业的 AI 时代真正到来了。商汤正是在着力修炼这 “水” 的能力，将算力、算法、模型打包，提供充沛、充足的 AI 能力，从而渗入到实体场景的每一个角落里。
如果说 AI 能走多长，就要看这些 “AI 新基建” 大装置能赋能多少了。