CVPR一次中66篇，大裝置一天訓練完GPT-3，商湯準備迎戰(zhàn)未來

機器之心原創(chuàng)

作者：張倩

商湯的「既要…… 又要…… 還要……」 6 月 19 日，CVPR 2021 在線上拉開帷幕。作為計算機視覺三大頂會之一，本屆 CVPR 大會一共接收了 7039 篇有效投稿，最終有1366 篇被接收為poster，295篇被接收為oral，接收率大概為 23.6%。

在前段時間公布的最佳論文候選名單中，我們發(fā)現(xiàn)，華人一作論文占據(jù)了半壁江山（16/32）。當然，這一現(xiàn)象并非偶然。其實，早在九年前，華人學者就已經(jīng)憑借其創(chuàng)新精神在國際 CV 頂會上大放異彩，比如香港中文大學的湯曉鷗團隊：2012 年 CVPR 大會僅有的兩篇深度學習文章均出自其實驗室。2011—2013 年間，該實驗室又在 ICCV 和 CVPR 上發(fā)表了 14 篇深度學習論文，占據(jù)全世界在這兩個會議上深度學習論文總數(shù)（29 篇）的近一半。

2014 年，湯曉鷗等人創(chuàng)辦了商湯科技，這種創(chuàng)新精神也被刻入商湯的基因并延續(xù)至今。

在今年的 CVPR 大會上，商湯共有 66 篇論文被接收，遠高于業(yè)界平均水平。此外，在同期舉辦的挑戰(zhàn)賽中，商湯 - 南洋理工聯(lián)合實驗室（S-Lab）團隊一舉斬獲 CVPR 2021 NTIRE 視頻理解挑戰(zhàn)賽三項冠軍，包括視頻超分辨率、重度壓縮視頻質(zhì)量增強（固定量化參數(shù)，保真度）和重度壓縮視頻質(zhì)量增強（固定比特率，保真度）賽道。商湯研究院團隊則摘得 CVPR 2021 ActivityNet 時序動作檢測任務弱監(jiān)督學習賽道冠軍。

AI 領域發(fā)展到今天，如何保持創(chuàng)新活力、加快產(chǎn)業(yè)落地是所有企業(yè)面臨的共同問題。在這一點上，商湯的態(tài)度是明確的「既要…… 又要…… 還要……」，即既要保持技術(shù)創(chuàng)新的領先，又要加快產(chǎn)業(yè)落地，同時還要建設面向整個生態(tài)、整個社區(qū)的 AI 基礎設施，推動 AI 進入工業(yè)化發(fā)展階段。

從今年的 CVPR 和商湯最近的一些動向中，我們可以看出這家公司為實現(xiàn)上述愿景所做的努力。在這篇文章中，我們就來聊聊這一話題。

技術(shù)創(chuàng)新不能落下

對于商湯今年在 CVPR 中取得的成績，該公司聯(lián)合創(chuàng)始人、香港中文大學 - 商湯科技聯(lián)合實驗室主任林達華評價說，「對商湯來說，AI 的研究和創(chuàng)新是刻在基因里的。從公司建立的第一天開始，甚至在建立之前，我們的創(chuàng)始團隊就一直把 AI 的基礎研究作為持續(xù)追求的理想。所以，盡管商湯的整個發(fā)展經(jīng)歷了很多階段，我們也把 AI 落地到了越來越多的產(chǎn)業(yè)中去，但我們始終沒有忘記，整個 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最初原動力來自于技術(shù)的突破和創(chuàng)新。」

商湯的這種理念在歷年 AI 頂會中得到了很好的體現(xiàn)，今年的 CVPR 也不例外。從研究方向來看，該公司今年入選的論文分布在多個領域，包括長尾目標檢測、軌跡預測、3D 點云補全、3D 場景重建、激光雷達 3D 目標檢測等，其中的 3D 點云補全、3D 場景重建等相關(guān)論文還被收錄為 Oral 論文。

3D 點云是 3D 場景和目標的一種直觀表示。然而，由于遮擋等問題的存在，掃描得到的 3D 點云通常是不完整的。因此，利用不完整的點云預測目標的完整 3D 形狀成為一個重要問題。但是，現(xiàn)有的點云補全方法傾向于生成全局形狀骨架，缺乏局部細節(jié)。而且，它們大多會學習一個確定性的部分到整體的映射，忽視人造物體中的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

商湯的研究者認為，點云補全應從殘缺點云中學習關(guān)系性結(jié)構(gòu)屬性來恢復可信且高質(zhì)量的完整點云形狀。為了實現(xiàn)這一點，他們在論文中提出了一個兩階段的網(wǎng)絡：首先對殘缺點云做概率重建以恢復一個粗略的完整點云，再結(jié)合殘缺點云做關(guān)系性結(jié)構(gòu)增強達到高質(zhì)量的補全。實驗顯示，該方法顯著提高了生成的完整點云質(zhì)量。這份研究可以結(jié)合很多單目深度感知傳感器（如激光雷達或深度相機）完成對未知形狀部分的恢復和預估。預估出的完整形狀可以有效輔助很多下游任務，如 3D 形狀分類、姿態(tài)檢測、避障和交互。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2104.10154.pdf

3D 場景重建是 3D 計算機視覺的一個核心任務。例如在增強現(xiàn)實（AR）應用中，為了在 AR 效果和周圍的物理環(huán)境之間形成自然、沉浸式的互動，3D 重建需要非常精確、連貫，還要保持實時性。雖然使用 SOTA 視覺慣性 SLAM 系統(tǒng)可以精確跟蹤攝像機運動，但由于重建質(zhì)量低、計算要求高，基于圖像的實時密集重建仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。

在一篇CVPR最佳論文候選論文中，商湯的研究者提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的單目實時場景 3D 重建系統(tǒng)——NeuralRecon。不同于以往基于深度圖估計與融合的方法，NeuralRecon 直接基于圖像特征預測用 TSDF 表示的局部 3D 表面，并創(chuàng)新地提出了一個聯(lián)合 TSDF 重建與融合的框架。實驗結(jié)果表明，該方法在準確率和速度方面都優(yōu)于 SOTA 方法。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2104.00681.pdf

NeuralRecon的預訓練模型在辦公區(qū)域場景實時重建的結(jié)果

在被 CVPR 接收的眾多論文中，我們發(fā)現(xiàn)，很多研究其實都是由應用場景驅(qū)動的，比如 3D 點云補全可能用于自動駕駛、機器人，3D 場景重建可以用于增強現(xiàn)實（AR）等。這也解釋了商湯能夠長期保持創(chuàng)新活力的重要原因。

林達華在采訪中表示，商湯擁有一個業(yè)務跟學術(shù)連接的環(huán)境，是產(chǎn)生新的學術(shù)問題的肥沃土壤，「這些問題帶給商湯很多激動人心的研究機會，牽引著我們的技術(shù)創(chuàng)新。」

產(chǎn)業(yè)落地步伐加快

積累了那么多技術(shù)，終究是要拿出來用的。在前段時間舉辦的上海國際汽車工業(yè)展覽會上，商湯將多年積累的 AI 技術(shù)打包，一股腦地呈現(xiàn)在了多款智能汽車上。

這個打成的「包」就是 Sense Auto 智能汽車解決方案，包括 SenseAuto Pilot 智能駕駛和 SenseAuto Cabin 智能車艙。

在 SenseAuto Pilot 智能駕駛方案中，最引人關(guān)注的 SenseAuto Pilot-P 駕駛領航方案可實現(xiàn)高速公路場景下的車道跟隨、超車自動變道、導航自動變道、自動上下匝道、匝道通行等多種 L2 + 級高級輔助駕駛功能；已裝在多個量產(chǎn)車型中的 SenseAuto Pilot-V 前視視覺感知方案可以提供 200m 前向有效探測，支持自動緊急制動、車道保持輔助、雙預警功能，還能有效應對近距離行人 / 非機動車橫穿等復雜場景。此外，車道分離 / 匯合點、路面標識、交通燈形狀、施工區(qū)域錐形筒等長尾場景元素的感知也在這套系統(tǒng)的能力范圍之內(nèi)。

整套系統(tǒng)背后涉及的技術(shù)包括激光雷達高精 3D 感知、點云噪聲識別、軌跡預測、長尾目標檢測等，這些都出現(xiàn)在了今年的 CVPR 接收論文中。商湯表示，該系統(tǒng)能夠在最大程度上發(fā)揮攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器的感知優(yōu)勢，顯著提升 3D 目標的檢測和跟蹤性能，提供智能的道路動態(tài)目標軌跡預測，支撐系統(tǒng)安全可靠地拓展至城市工況場景。

SenseAuto Pilot-P 駕駛領航方案可以精準識別道路分離、合并點，幫助車輛在匝道內(nèi)進行合理決策，實現(xiàn)自動上下匝道的 L2 + 級高級輔助駕駛功能

SenseAuto Cabin 智能車艙解決方案同樣令人眼前一亮，涵蓋 SenseAuto Cabin-D 駕駛員感知系統(tǒng)、SenseAuto Cabin-O 座艙感知系統(tǒng) 、SenseAuto Cabin-K 智能進入、SenseAuto Cabin-V 座艙域視覺控制器等模塊。這些功能可以為駕駛員提供無接觸的車艙交互，減少點觸操作頻率；對疲勞、分心以及接打手機等危險行為進行提醒；還能自動感知是否有兒童被獨自遺留在車內(nèi)等。這背后離不開成熟的目標檢測、跟蹤、識別等視覺算法。

目前，商湯在智能車艙領域已經(jīng)和全球超過 30 家頭部企業(yè)展開合作，定點量產(chǎn)項目數(shù)超過 30 個，覆蓋車輛總數(shù)超過 1300 萬輛。

搭載了商湯 SenseAuto Cabin 智能車艙解決方案的 WEY 全新旗艦車型摩卡首次亮相上海車展。

從智能駕駛到智能車艙，可以看到商湯落地的步伐正在加快。這不僅得益于其與生俱來的創(chuàng)新能力，也離不開豐富的算力資源和算法、數(shù)據(jù)等方面的積累。這些成果共同構(gòu)成了商湯正在建設的AI基礎設施——SenseCore商湯AI大裝置。林達華透露，這個 AI 大裝置不僅幫助商湯縮短了創(chuàng)新驗證的周期，還將成為未來十年重要的 AI 基礎設施，逐漸提供開放服務，演變成一個面向整個生態(tài)、整個社區(qū)的具有公共性質(zhì)的設施。

AI 大裝置蓄勢待發(fā)

在上海臨港新片區(qū)，一座宛如芯片的建筑群將在今年年底投入使用。這是商湯正在建設的人工智能計算中心（Artificial Intelligence Data Center，AIDC），全部建成后 AI 計算峰值速度將達到 3740 Petaflops（1 petaflop 等于每秒 1 千萬億次浮點運算），可以在一天之內(nèi)把人類石器時代到現(xiàn)在所有時間錄成的視頻計算完成，也能在一天之內(nèi)完整訓練 OpenAI 的千億參數(shù)模型 GPT-3。

但是，AIDC 僅僅是商湯 AI 大裝置的一部分，而遠非全部。從結(jié)構(gòu)上看，整個大裝置共分為三層：

一是算力層。該層以 AIDC 為基礎，兼容 AI 芯片和 AI 傳感器的強大能力。二是平臺層。這一層融合了商湯的數(shù)據(jù)平臺、高性能計算引擎、深度學習訓練框架（SenseParrots）以及模型生產(chǎn)平臺等，打造了創(chuàng)新的人工智能通用算法開發(fā)平臺，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)存儲、標注到模型訓練、生產(chǎn)、部署、測試的全鏈路、批量化過程。三是算法層。這一層包含各種算法工具箱，不僅有城市交通、園區(qū)等高頻應用場景算法，還有火災、垃圾檢測等長尾低頻的算法。截止目前，商湯已經(jīng)推出 13000 多個技術(shù)模型，以及 17000 多個商業(yè)模型。同時他們也推出了 OpenMMLab 開源算法體系，該體系已在 Github 上獲得 3 萬多顆星。建設這么一個 AI 大裝置需要投入大量的精力（AIDC 總投資高達 56 億元），但在商湯看來，這是面向未來必須邁出的一步。

「在經(jīng)歷了幾年的產(chǎn)業(yè)化之后，AI 已經(jīng)到了一個全新的階段，可以說一些簡單的問題已經(jīng)基本上被解決了。下一步就是要深入到更廣泛的行業(yè)里面，需要新一輪的突破和創(chuàng)新。」林達華說道。

GPT-3 等超大模型的出現(xiàn)讓商湯看到了實現(xiàn)下一個突破的希望：「以前我們都是針對一些具體的問題或者高度定制化的場景去生產(chǎn)一些中小模型。但隨著 AI 落地推演到越來越廣的領域，成千上萬的具體問題（長尾問題）開始涌現(xiàn)。如果每個問題都有很多的研究人員投入進去，那么我們就很難深化 AI 的進一步落地。這個時候，整個行業(yè)需要通用性更強的模型，用一個模型支撐更多的任務。一方面，這種模型能夠讓 AI 的研發(fā)、落地效率得到一個質(zhì)的提升；另一方面，它們能夠更好地去回應綜合場景的問題，比如智慧城市、智慧醫(yī)療等。這些任務都需要通過多個任務綜合解決?！?/p>

但是，模型的通用性越強，需要的數(shù)據(jù)、算力往往也越多，這便是商湯建設 AI 大裝置的底層邏輯。

當然，AI 大裝置也不是一朝一夕就建成的。其實早在 2018 年 4 月，商湯就已經(jīng)開始布局人工智能計算原型機研制項目，雖然當時并不被看好。但好在，后續(xù)出現(xiàn)的一些大模型已經(jīng)顯示出了解決長尾問題的巨大潛力。

如今，這個 AI 大裝置已經(jīng)開始發(fā)揮它的作用。林達華透露說，「我們幾乎所有的研究工作都是在這個大裝置的基礎上進行的。」「它為做算法研究的同學提供了充足的算力，使他們能夠快速地進行實驗試錯?！勾送猓笱b置中所積累的實用工具也縮短了創(chuàng)新的驗證周期。

借助大裝置，商湯已經(jīng)在超大模型技術(shù)研究方面取得一定成績。例如在計算機視覺的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）領域，通常模型參數(shù)都在 1 億以下，但商湯的 AI 框架 SenseParrots 能支持 50 億參數(shù)超大視覺模型的訓練。AIDC 完全投入使用后，計劃支持的超大視覺模型訓練參數(shù)可達更高的數(shù)量級。

由于可以顯著降低 AI 落地的門檻，商湯的 AI 大裝置對于推動整個人工智能行業(yè)的發(fā)展也有著重要的戰(zhàn)略意義。林達華表示，「從整個社會的角度來說，AI 基礎設施將逐漸從一個企業(yè)內(nèi)部的平臺，發(fā)展為逐漸提供開放服務，并最終演變成一個面向整個生態(tài)、整個社區(qū)的具有公共性質(zhì)的設施。這些設施的構(gòu)建能夠有效地支撐整個生態(tài)，最終使得整個 AI 人才的基礎變得更加寬廣，從而進一步推動 AI 產(chǎn)業(yè)的深化?！?/p>

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