從“同一個夢想”到“一起向未來”

雙奧之城北京

即將在這個冬天再次迎來奧運火種

然而，同14年前大不相同

2022年的中國，已然是全球新一波人工智能浪潮的領導者

自動駕駛、自然語言處理NLP、機器視覺CV、深度學習DL、數據挖掘DM

一系列眼花繚亂的人工智能概念

都將在為期兩周的冰雪盛事大顯神通

如何才能緊跟時代，靠自己玩轉北京冬奧中的人工智能？

立刻下滑，保證不虛此行！

為什么說北京冬奧會將是一次真正的人工智能奧運？

作為人工智能應用大國，中國AI產業向2022北京冬奧賽事運營提供了全方位的技術支持：北京冬奧會組委會所在地首鋼園區的L4級自動駕駛接駁車隊、可識別多國語言的智能客服機器人、能精準識別運動員動作的AI機器裁判...一系列AI冬奧項目，都將在2月依次亮相。

事實上，無論是2018年平昌冬奧會、還是2020東京奧運會，最近的兩次奧運會都在廣泛使用包括自動駕駛、人臉識別在內的AI落地服務，北京冬奧對于AI的應用并不是首次。然而，與近兩次奧運對AI淺嘗即止的“噱頭式”運用不同，北京冬奧會對AI技術的應用是全方位、系統性的深度參與，這自有深厚的現實土壤：與日韓不同，中國蓬勃發展的AI產業、獨步世界的AI人才儲備，才是讓北京冬奧成為AI奧運里程碑的“底氣”。

冬奧里那些令人驚艷的AI技術，如何利用普通硬件在實際工作中使用？

作為職場中堅，面對冬奧里那些眼花繚亂的人工智能技術，在獵奇之外，我們更能利用遍布全網的AI學習教程、通過簡單的學習讓工作變得更簡單。話不多說，趕快拿好手中的硬件設備，用AI給工作提提速！

自動駕駛與深度學習

自動駕駛，人工智能皇冠上的明珠。可以說，首鋼園路線中的冬奧L4級自動駕駛接駁，淋漓盡致地展現了中國冠絕全球的人工智能實力。

學習自動駕駛技術最需要了解的技術范疇之一，就是深度學習，最需要重視的硬件性能，就是GPU。要知道，在完成相同的深度學習訓練任務時，使用GPU計算集群所需要的成本，僅為CPU計算集群的200分之一；而在“跑”鳥瞰圖轉換、車輛姿態角（Euler角）等自動駕駛算法時，對GPU的要求也遠超其它場景，如果GPU顯存不足，非常容易出現“CUDA out of memor”狀況，就算調小 batch size以適應小顯存，也是以犧牲模型準確率為代價。可以說，利用強大的GPU構建神經網絡實現自動駕駛，是一條已經被驗證的通路。

冬奧會智能客服機器人與自然語言處理（NLP）

在冬奧使用的智能客服機器人系統中，對話系統屬于任務型對話，具有領域范圍小、主題明確等特點，它的功能主要由然語言處理（NLP）之下的自然語言理解（NLU）決定。

在運行自然語言處理工作中，簡單的POS類任務（如調用NLTK之類的自然語言處理工具包），一般PC就足以應付。然而，如果使用基于深度學習的NLP、特別是NLU，就需要在重視GPU性能外，重視電腦的SSD速度，從而加快語義整體處理速度。

AI裁判與計算機視覺（CV）

北京冬奧引入的AI評分系統，可將轉瞬即逝的動作轉化為空間坐標上量化的數據指標，無論是動作糾偏還是參考模擬示范對動作打分，都可以達到極高精度，除了能在賽前幫助運動員訓練，還能在比賽中輔助人類裁判，完成評分工作。

實際上，這其中運用的目標識別與目標跟蹤早已是計算機視覺（CV）領域的研究已久的問題。作為人工智能的重要組成部分，它自然也對GPU和內存有很高要求。需要特別注意，目前CV項目一般多借助遠程服務器展開運算，所以電腦的網卡也必須得到重視，龜速網絡，只會讓精心部署的遠程服務器環境事倍功半。