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51VR创始人李熠:极致可视化与实时仿真能力,才是数字孪生规模商业化的关键

时间:2019-09-23

5月15日,在上唐科技举办的人工智能峰会上,51VR创始人兼首席执行官李伟应邀出席并在会上发表了关于《当VR遇见AI》的演讲。李伟在演讲中重点介绍了数字双胞胎世界对人工智能培训的重要性,以及真正实现数字结对商业化的必要性。两项核心竞争力至关重要,即最终的可视化能力和实时仿真能力。

李伟强调,数字卫生不仅可以帮助人工智能培训提高效率,而且可以在与人工智能深度整合后为智能城市提供可视化,模拟化和智能化的决策基础设施。

在演讲中,李伟不仅谈到了未来的发展趋势,还谈到了51VR如何逐步实现行业和案例的落地。

以下是51VR创始人兼首席执行官李伟在上塘人工智能峰会上的演讲:

最近,数字结对的概念非常火爆,股票全是红色,百度指数一度被打破。要知道这个词,去年的百度指数基本上接近于零。可以看出每个人都在追求流行概念是多么疯狂。

数字化生成这一点的能力是实现工业4.0的关键。其中,它是一个非常重要的应用场景,用于训练AI。特定场景中的AI算法训练要求通过1:1的真实世界恢复来实现。这种减少不仅是视觉上1:1的减少,而且是现实世界物理规则和操作规则的1:1减少,以实现增强的AI训练叠加环境。

在持续培训人工智能的过程中,数字卫生建立的环境不断学习。它通过自我演化不断将实际数据集成到数字育种平台,最终完成整个系统的AI。基于人工智能的数字生成环境可以在更大的场景中进行规划和预测,从而实现目前在现实世界中无法想象的更多功能。

早在三年前,我们就开始提出一个概念 - 克隆地球,并实现这一目标,举行年度全球克隆会议。今年将是第三次地球克隆会议。今年还有一个特别之火 - 镜子世界,它与我们一直使用的地球克隆完全一样。它包含一个特别重要的概念 - 数字双胞胎。

但基于我们在这一领域的长期努力,我想说数字卫生不是空白的概念。这项技术真的要实现。确实,世界的未来将被克隆,镜子世界将是美好的。前提必须基于两个核心功能的实现:极端可视化和实时仿真。如果没有这两项核心竞争力的支持,数字学生难以适应各行各业。

最终的可视化是恢复现实世界的基本能力,也是当前行业中广泛应用的能力。但是只有视觉恢复不足以使虚拟场景承担更多功能,并且仅仅是对现实世界的有力补充来完成现实世界中不可能的创造是不够的。因此,实时仿真将是数字生成不可或缺的另一个核心功能。

今天,我很荣幸被邀请参加上塘人工智能峰会。我还想借此机会与您分享51VR如何基于数字生成两个关键功能:极端可视化和实时仿真功能,以及这些功能如何帮助AI实现。帮助城市变得更聪明。

51VR和尚唐最初与Star VC有关。由于双方在各产品线和技术路线上都有很高的匹配度,并且彼此高度认可,双方是连续的,这开启了51VR与上塘的紧密合作。

截至2017年底,上唐科技参与了51VR的BVR融资。

此后,双方在智慧城市和无人区经常合作。尚唐为51VR提供计算机视觉支持,帮助将商业场景中的大量非结构化视频数据转换为结构化数据。 51VR为上唐无人算法训练提供逼真的场景支持,并结合仿真功能,为算法训练提供出色的数据推导和数据显示支持,帮助其实现AI算法。同时,智能城市产品51VR的51City OS可视化操作系统与上塘智能城市整体解决方案合作,为客户服务。

上唐科技一直倡导“用人工智能打造整个行业”,51VR正在做的就是“帮助人工智能更快更好。”

下面,我主要讨论51VR从最终可视化和实时仿真功能到AI的能力。

从L1到L5,无限接近真实可视化

极端可视化是帮助AI堕落的第一步。接下来,让我与您分享51VR在3D场景上构建的细节。

我们所有的数据都来自真实世界的系列,因此与现实世界完美匹配。数据收集包括十多种类型的数据源,如无人机倾斜,雷达车辆扫描,卫星地图,GIS数据,BIM数据,以及四年内存放的130多万个数字资产。

通过自行开发的机器学习和自动化工具,通过三维建模快速实现这些数据,最终根据实际需要实现L1-L5不同精度类型场景的恢复。

目前,51VR已实现L1精度的全自动化。 L1精度可以区分不同的建筑物与形状,但不反映外观颜色等方面的具体差异。

第二级L2精度基于L1,添加材料,照明等。由51VR构建的以下西雅图项目属于此精度类别。

L3准确度是智能城市的主要类别。基于L3精密城市楼层,我们可以叠加各种类型的数据,包括水电暖气,警务和交通道路,实现公园或城市层面的视觉操作。

L4精度甚至更高,具有厘米级的误差。人工智能培训需要在这种精确度下完成。

至于L5精度,它可以精确到毫米级,但成本相对较高。目前,世界顶级互联网巨头之一是51VR这一精度水平的客户,用于培训其AI机器人。

在谈到第一个核心竞争力之后,让我们与您分享51VR在实时仿真功能中的积累。

无人模拟,让AI算法降落更快

两年多前,我们开始考虑模拟中51VR的布局。

我们已经看到,在中国整个汽车行业,没有一个国内生产的原始软件被业界广泛接受,都使用欧洲和美国的软件。中国的汽车业更多的是利用资金和市场来改变技术。

当无人驾驶L3和L4开始攻击时,我们开始思考,有没有机会在这个新趋势中制作中文原创模拟软件?

2017年,我们调查了许多OEM和算法公司的需求,并全面判断了自己的优势,最终决定进入无人驾驶模拟测试领域。 2018年12月底,我们正式发布了中国首个全模块自动驾驶模拟测试平台51Sim-One。该平台可以实现全生命周期模拟,完全覆盖软件和硬件供应商,算法公司,传感器公司,OEM和检测组织的需求。

目前,51Sim-One自动驾驶仪模拟测试平台无需输入代码即可使用,主要车辆,各种传感器,天气,交通流量和案例场景可通过操作界面直接配置,从而带动无人驾驶。测试和训练甚至自动化培训。如果在训练过程中算法中存在错误,您可以通过回放情况恢复事故现场,以查看问题所在。

目前,我们在无人驾驶模拟中投入了100多名专家和工程师,专注于此事。

基于无人驾驶仿真的发展,51VR有三个主要核心,即数据结构,动态恢复和扩展,以及传感器仿真。

首先是构建道路信息。机器看到的世界与人眼看到的世界完全不同。结构化处理实际上是将现实世界作为机器可以理解的信息来处理。

在动态恢复方面,为了训练无人驾驶AI算法,必须有足够的事故案例。目前,我们使用自我研究的案例减少和扩展工具来满足指数增加的AI算法的培训和测试需求。

在传感器仿真方面,比如相机模拟,我们与尚堂有着密切的合作关系。尚唐负责实时获取语义值,例如我们的模拟场景中的语义分割图,以及尚堂识别算法的机器学习。我们根据机器学习的评估机制,不断提高仿真场景的真实性和摄像机仿真模型的可靠性。

目前,我们在无人驾驶模拟领域取得了良好的效果。我们不仅得到了国内汽车制造商和无人驾驶算法公司的认可,而且还与德国客户进行了良好的合作。

实时交通流模拟,随时检查交通拥堵

道路和交通数据的结构不仅可以用于无人驾驶模拟,还可以用于实时交通流模拟和实时数据结构,并且可以在整个交通系统中发挥更大的作用。

基于路边摄像头的交通实时数据流,我们与合作伙伴一起提取和平滑车辆轨迹,实现虚拟环境中交通流的镜像恢复,并将非结构化视频数据转换为结构化数据可以跟踪和分析。交通的实时预测和科学决策提供了模型基础,从而实现预警,实时响应,决策分析和规划优化。

同时,我们可以从这些结构化的交通流数据中提取典型的标准和危险案例,并使用案例推广函数进行无人驾驶算法的测试和迭代演化。

在51VR仿真训练平台中,随着训练数据的不断发展,数据可以反馈给算法。

实时仿真功能在未来将是一项极其重要的功能,它将超越大数据并对现实世界产生深远的影响。

例如,预测目前的北京早晚交通系统是否合理并需要调整是否合理?

对于这个问题,交通管理局不能一一给出一百个措施。但是在模拟系统中,你可以尝试一千甚至一万,无论是改变某条道路,还是优化交通灯等,让系统找到最优解,使决策更加科学。

再举一个例子,当一个城市在道路上面对20万辆无人驾驶车辆时,交通系统会发生什么?在规划新城市时,重要基础设施的位置将如何影响人流.大数据不足以解决的这些问题是实时模拟。

城市智能,从操纵到模拟的未来之路

模拟能力不仅可以用于交通运输,也可以用于城市。我们开发的51City操作系统是利用这种能力使城市变得更加智能。

例如,在这个系统中,监控系统不再是几十个分区的单个屏幕,而是WYSIWYG。由于整个公园已经通过3D完全恢复,您可以从上帝的角度直接查看公园的整体流程图,您可以直接从任何位置查看和检索详细的监控图像。

由于监控系统和安全系统使底层数据打开,对于异常情况,可以直接从屏幕调动最近的安全人员安排他们查看。

除了监控和安全性,该平台还可以叠加所有数据,实时分析,实时动员和实时控制。

当然,这个系统并不容易。有几个层次需要解决。

第一个是访问层。

接入层需要与各种类型的硬件和软件接口连接,例如需要在Windows系统中停靠各种硬件接口。这是一个意义。只有在插入各种类型的硬件(如传感器)后才能构建超级API。

第二层,数据层。

该层主要用于清理和组织连接的软件和硬件生成的数据。此处的数据包括结构化数据和非结构化数据。如果是非结构化数据,我们需要进一步构建数据。

第三层,界面层。

该层主要解决数据岛问题。通过51City OS系统,所有数据都在一个界面中打开,并根据界面显示。任何只需十分钟培训的人都可以直接上手,操作非常直观。这是Windows中UI界面的含义。

第四层,应用层。

该层主要解决了操作问题。所有连接的IoT设备都已链接,管理员可以在一个屏幕上完成所有操作,就像直接在Windows系统中单击应用程序一样简单灵活。

进入下一个级别是模拟层。

将来,随着系统的不断改进,我们将能够访问模拟功能。那时,该系统可以真正满足大数据之外的更多模拟需求,为校园和城市层面提供最佳解决方案。

自去年12月推出以来,51City OS已经在五个月内进入了十多个城市。每个客户都看到这样的操作系统,反馈非常有用:人工成本大大降低,操作员的学习成本大大降低,管理变得更加直接,效率大大提高。

无论是实时仿真应用于无人驾驶培训,交通流量预测,还是基于软件和硬件集成的从控制到仿真的城市级系统仿真,它都不断被集成到越来越多的数据中,允许操作,培训和模拟变得更加现实和准确。同时,这样一个集极端可视化和实时仿真于一体的环境也在不断自我学习,通过数据馈送变得更加智能化并自我成长,从而完成系统级AI并形成强大的数字数字世界。因此,这个数字双胞胎世界也将在更大的场景中实现大规模预测,在当前现实世界中实现更难以想象的创作。

当然,回到现在,只有最终的视觉和实时模拟能力非常出色,数字结对的规模已经商业化。

建设工程

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