特斯联打造智算产业“蓄水池” 为中小企业智能化带来“及时雨”

数字经济是加快传统产业转型的引擎，智能升级也是企业发展的动力。然而，中国企业在数字化、智能化转型过程中，现在呈现出“大企业唱戏，中小企业在看”的趋势。与大型企业相比，中小企业的数字化、网络化、智能化基础普遍薄弱，在转型升级过程中面临更大的试错成本和风险，如成本约束高、技术要求高、人才储备不足。

针对这一痛点，德阳人工智能开放创新中心提出从空间租赁转向技术租赁，采用“成本分担”的方式，通过整合技术资源和产业链资源，不断输出人工智能的核心研发能力和服务能力，以帮助入驻企业在集成数据、算法和模型的“蓄水池”中实现“按需”。资料显示，德阳科技创新中心是基于特斯拉联盟在德阳的AI CITY建设的，也是特斯拉联盟最近推出的第一个人工智能开放创新中心。特斯拉科技集团高级副总裁刘斌告诉记者，德阳科创中心的主要使命有三：一是孵化人工智能算法，二是分享产学研科技成果，三是促进本土人工智能人才培养。据了解，中国许多城市已经实施了一些智慧公园项目，经过十多年的发展，智慧公园经常受到批评——所有的公园都是一样的，“千城一面”，更多的只是达到了空间租赁的效果，人工智能的经验并不显著。尤其是数据、算力和算法，这些经常被视为人工智能发展的“三驾马车”，已经成为中小企业难以逾越的障碍。那么，智慧园区的价值应该体现在哪里呢？我们期待的是智慧公园或城市的发展，从传统的空间租赁和服务租赁到通过科技创新中心的技术租赁。在刘斌看来，人工智能可以为传统的智慧园区或城市带来强大的附加值。因此，我们通过引入人工智能技术，连接当地的学术和产业生态，创建德阳科技创新中心，并通过“成本分担”的方式，我们的人工智能城市可以提供周边中小企业在人工智能方面所需的算力、数据、算法等核心要素，为了促进整个行业更高效的发展，该行业在智能化发展过程中面临着许多挑战。在技术层面，技术壁垒高、人才缺口大、投资成本高、周期长，都成为企业研发的难点。在行业方面，二三线城市的中小企业有很多分散的需求，但很难找到适合他们的解决方案来适应。在企业层面，尤其是传统行业，由于传统观念和路径依赖，人才和技术存在严重局限，难以突破壁垒。刘斌指出，在这种行业背景下，德阳市科技创新中心应运而生。德阳科创中心聚焦人工智能重点子领域，是通过整合技术资源和产业链资源，不断输出人工智能核心研发能力和服务能力的重要载体。它从工业、教育培训和科学研究三个方向实现了城市层面的人工智能赋能。首先，该中心通过九章算法赋能平台为那些没有人工智能能力的人提供了一个低技术门槛的平台，允许他们通过低代码甚至无代码的方法将人工智能应用于业务。其次，德阳科创中心作为城市的资源主体，可以通过共享租赁的方式为需求方提供低门槛的服务。第三，独立……

知识产权，企业将有更多机会进一步促进行业发展，有充足的发展空间

特斯拉德阳科创中心项目负责人进一步解释称，在深度学习兴起和GPU在人工智能中出现之后，可以说自2014年以来，市场上已经出现了许多典型的算法。这些典型的算法有一个共同的特点，而目前，人工智能算法都是基于市场化驱动的。这带来的一个问题是，中小城市的一些细分行业或中小企业的小需求缺乏市场化驱动力；但这些算法对他们来说至关重要，这已经成为市场上的盲点。例如，像面部识别这样的通用算法有很多，但像“电源柜接地棒是否到位”这样的小要求就不那么容易找到了。“德阳市科创中心负责人举了一个例子：城市充电站的安全性一直有很大的提升空间，相关企业已与科创中心接洽寻求解决方案。例如，在两轮电动汽车充电过程中，由于品牌或ba参差不齐车辆在充电过程中容易出现自燃、电池损坏甚至爆炸等一系列问题。该公司希望与大学合作收集数据和技术，但事实上，爆炸性数据相对较少。在企业缺乏人工智能基础的情况下，收集到的数据和算法所需的数据不尽相同，因此所需数据在行业中基本上不可用。如果企业想更深入地研究这件事，他们将采取“人山人海战略”。现在，德阳科创中心可以基于预培训模式培训相关企业的技术人员，并与他们合作开发这样一个程序-根据电池品牌进行数据建模，对不同品牌和不同寿命阶段的电流和电压进行标准化建模，在充电时采用最接近的电池模型，根据该模型充电并监测充电状态；如果与标准模型相比，发现电流和电压之间存在异常，将发出警告，同时在每次充电后向用户输出电池寿命的预测。接下来，他们可以根据这种模式的业务流程对充电站进行升级。同时，该中心还将为充电站的运维人员提供培训，让他们了解如何收集数据、维护智能设施以及引入温度和湿度。这样做的结果，一方面是不断完善学术生态系统模型；

另一方面，企业不断完善这一体系，实现整个体系在技术、业务和模式上的自我升级模式。所有这些过程都是通过低成本的共享租赁来实现的。具体而言，在运行机制方面，该中心连接了城市的学术生态和产业生态，使学术生态能够基于产业数据开发相应的预培训模型。以“成本分担”的方式，不同规模的企业和人工智能基金会可以利用学术机构开发的模型，根据自己的需求开发低代码和模块化的生产方法。专有知识产权算法的孵化和现有成熟算法的调用可以促进更高效的人工智能行业实践。如果说“技术租赁”是德阳人工智能开放创新中心在检测市场需求盲点的基础上提出的一种创新运营模式，那么在促进中心平稳运营和满足每一个具体需求方面，技术和生态显然是难点，也是TESLA建设中心的关键要素和行业壁垒。在刘斌看来，特斯拉德阳科创中心打造的核心技术体系，最关键的能力在于让城市中海量的静默数据资源能够被行业真正有效地利用，这也是科创中心赋能企业AI发展的基础。其中，弱监督大模型培训系统和联合学习安全培训系统是科创中心的核心技术亮点。科创中心致力于通过九章算法赋能平台，为没有或人工智能能力较弱的用户提供人工智能算法孵化服务。因此，削弱机器学习对标签数据的依赖和人类对算法训练的参与已成为当务之急。“TESLA德阳科技创新中心负责人指出，TESLA创建的TACOS九章算法赋能平台，初衷是通过这个载体让中小城市能够高效地使用人工智能。据悉，与业内常见的算法研发范式不同尝试，特斯拉联盟将计算能力与数据相结合，建立特斯拉联盟的智能计算系统。通过科创中心节点，将算力下沉并绑定到数据上，形成算法和数据的分布式计算单元。通过第9章人工智能算法赋能平台的人工智能研究工作室，将这种能力提供给基于联合学习安全培训系统的科研学术生态系统。科研学术生态系统只能部分访问和使用这些数据。基于这些分布式智能计算节点，研究学术生态系统可以实现预训练模型的研究，研究的预训练模型可以进行评估并上传到九章算法赋能平台的人工智能开发工作室进行工业使用。学术研究机构最稀缺的仍然是数据，许多城市数据不方便提供给研究机构。我们使用联合学习为研究机构共同提供数据和计算能力，帮助开发预先训练的模型，并最终将其提供给行业，实现连接研究、教育和培训以及行业道路的连接作用。“科技创新中心负责人告诉记者，联邦学习涉及的一些核心技术，如水平联邦学习和垂直联邦学习，很难从各种数据节点中统一和提取不同的结构化数据特征。此外，联邦学习的本质是对特征进行加密，使那些获得em无法恢复数据。这是特斯拉联盟拥有自主知识产权的两个核心难点。它创建的科技创新中心不是一个孤立的点，而是一个科技创新体系。通过这个科技创新系统，可以将不同城市的资源嫁接在一起，将工业数据转化为联合学习的节点，并整合到其系统中。通过这种方式，工业应用和数据增长是相辅相成的。我们整个科技创新中心的体系与行业非常适应。在o……上……

手，我们对行业的问题有着深刻的理解；另一方面，我们并不是聚集所有的算力来建立一个超大的算力平台，而是分散算力，专注于云计算、联合学习等核心技术，下沉到行业数据中。这样可以更有效地激活企业的静默数据。通过这样做，Law将恢复活力的数据交给研究机构，研究机构使用联合学习来抽象预先训练的模型，然后将其反馈给行业，以开发相应的算法。刘斌解释说，我们所做的是通过核心技术实现产业教育和研究的融合，让专业人士做专业的事情。值得一提的是，科技创新中心目前正与特斯拉的AI CITY绑定实施。从人才培养的角度来看，九章算法平台大大降低了人工智能学习的门槛，使其更适合那些希望以低门槛实现包容性人工智能应用的城市。可以说，它给中小企业的智能化带来了“及时雨”。然而，从科创中心的技术属性来看，它与城市的规模并没有真正的关系，也就是说，它不仅可以应用于中小城市，也可以应用于大城市。特斯拉表示，这是该公司通过创新研发支持产业生态系统，并协助产业发展的第一步。特斯拉联盟表示，入驻科创中心的企业可以通过TACOS和九章算法赋能平台直接调用相应的预训练模型。据TACOS统计，截至2022年2月底，已有800多家企业注册了九章算法赋能平台，并将其并入科技创新中心，共有超过120万个算法调用。科技创新中心与学术生态系统一起，也积累了数百种预培训模式。目前，我们需要更多能够推动人工智能实施的应用人才，这可以使人工智能具有普遍性，并成为惠及千家万户的保障。最后，刘斌强调，这也是特斯拉联合人工智能开放创新中心希望实现的目标。

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