《今日人工智能》周报130期（聚焦AI算法开发）

每一个摄像头（智能硬件）背后都需要一个零代码的精细化算法赋能

《今日人工智能》主编李晓

大家好，本周是《今日人工智能》陪大家在AI圈畅游的第130周。

随着国内大厂百度、阿里官宣跟进类ChatGPT项目，跨领域人工智能时代似乎已经开始向我们招手。虽然该项目仅限于内容生成领域，而且聊天的回答内容还出现了一些事实错误，但这并不阻碍资本和创业者杀入这一赛道的决心。毕竟月新增1亿用户，在一个赢家通吃的行业，谁都不愿意放弃这个机会。而一旦错过，则可能遗憾终生。

ChatGPT出圈的原因是给了我们确定性的答案，而非一堆搜索链接。但跨领域学习和训练的数据巨大而不精准，且有版权问题，学习成本巨大。行业内顶尖人才稀缺，不能最大限度和快速的赋能到AI的各个场景。

单单视觉识别领域，比如说安全帽的识别、反光衣的识别、火焰烟雾的识别等等。并且以上场景的需求还能再细分，同一物体适配到不同场景里的识别是完全不同的算法需求。从火焰识别来说，森林大火和加油站的烟头识别是两种完全不同的算法，场景的光照明暗，物体在摄像机里的尺寸大小，都会影响算法模型的构建。

每一个摄像头（智能硬件）背后都需要一个零代码的精细化算法赋能。

本期专访文章《自动化AI训练助推企业数智化转型》，共达地高级市场总监李苏南为我们介绍了共达地AutoML的最新版本自动化机器学习AI训练平台“GDDi自动化AI训练平台3.0”。其亮点在于，共达地的自动化AI训练平台是全行业首个能够快速实现AI低门槛商业化落地的自动机器学习平台。目标用户包括专业的开发者和对AI开发、代码编写不了解的小白用户，无需编写任何代码及搭建专业团队，就能快速拥有小时级的AI模型生产能力，大幅降低部署的难度、成本和周期。

就行业的平均数据来说，传统开发模式下，当算法直接部署到终端时，算力的利用率大概是10%以下。而共达地基于其庞大的生态圈，把算力的利用率提升了5~6倍，达到60%以上，使客户的硬件利用率能最大限度发挥出来，直接影响了最终呈现的ROI和算法识别效果。

期待每个智能场景能都有一个高效低耗的精细化算法加持。