本文转自：上观新闻
摘要：从SAIL奖看AI前沿技术热门应用。
世界人工智能大会举办五年来，大会最高奖SAIL奖每年都是“神仙打架”。
为争夺这个享有人工智能界“奥斯卡”盛名的大奖，海内外头部企业常携两项目同时参赛，以增加胜算。因争夺过于激烈，为平衡计，大会自2020年起新增论文奖，奖项数从4个增至5个；2021年起，在5个大奖基础上，又新增6个SAIL之星奖。
今年大会的SAIL奖将在今天揭晓。今年，全球有800余个项目参与申报，在此前已决出的前30强榜单中，不乏美团、腾讯、百度、高通、亚马逊、科大讯飞、京东、中科院自动化研究所、麻省理工学院等头部企业和知名学术机构。
无论最后胜者是谁，这30个硬核项目已是风向标，足以代表当下全球人工智能行业最前沿技术，折射最热门应用。
“中国芯”有“三高”
今年30强榜单中，芯片扎堆，集中于云端推理芯片、训练芯片、车载芯片等。这是人工智能产业加速落地的明证。
比如自动驾驶，是人工智能产业极具商业价值的热门赛道，其核心就在于车载芯片。由软件定义汽车的时代，大算力芯片站上C位。今年入围30强的地平线征程5全场景整车智能中央计算芯片，就是大算力芯片中的代表。
征程5是地平线第三代车规级AI芯片，采用台积电16纳米工艺，单颗芯片AI算力最高为128TOPS（处理器运算能力单位），功耗30W，支持16路摄像头感知计算，可覆盖L4级自动驾驶需求，是国内首款可量产的百TOPS级大算力AI芯片。目前，征程5已斩获比亚迪、上汽集团等多家主流车企的量产合作。
人们很容易将征程5与英伟达2019年发布的7纳米自动驾驶芯片Orin相比较。Orin单颗芯片算力达254TOPS，功耗45W。可以看出，征程5与英伟达等国际巨头的差距正在缩小。不过，英伟达去年4月又发布新一代自动驾驶芯片Atlan。Atlan采用5纳米制程，单颗芯片的算力能达1000TOPS，将于2023年向开发者提供样品。可见，留给地平线的时间不多了，其征程系列必须加速迭代。
芯片之争，唯快不破。在资本力量加持下，国产芯有望快起来。此次，壁仞科技通用GPU芯片BR100也进入SAIL奖TOP30。BR100采用台积电7纳米制程，单芯片峰值算力可达每秒千万亿次浮点运算，打破了全球通用GPU算力纪录。
芯片行业是资金、人才、资源高度密集行业，其中通用GPU芯片更是门槛极高，全球市场基本被英伟达和AMD两家龙头掌控。然而壁仞科技却创造了业内罕见的速度——在成立18个月内即融资超过47亿元，创始人张文是“超级猎头”，迅速吸引前AMD全球副总裁李新荣、高通GPU团队前负责人焦国方、海思自研GPU首席架构师洪洲等大咖加入。高密度资金、人才和资源投入，是壁仞能在成立不足三年时间拿出BR100的核心原因。
观察国内天数智芯、摩尔线程等同行企业，也多有来自英伟达、AMD行业巨头精英团队的加持，另外，国内大资本、大基金亦有重金布局。业内认为，国内极具商业价值的落地场景与诱人回报，吸引人才、资本、资源向AI芯片领域高度集中，此“三高”正在为中国芯打破海外垄断、实现国产替代创造机会。
大模型何以多模态？
今年30强榜单中，大模型不少。鹏城—百度·文心大模型、华为云AI辅助药物设计平台，以及来自中科院自动化所的基于昇腾AI的全球首个三模态大模型“紫东太初”均有志在必得的底气。
何为大模型？通俗讲，就是“大数据+大算力+强算法”的结合产物，是实现人工智能应用的载体。
如鹏城—百度·文心大模型，是去年底百度发布的全球最大的中文单体模型，并已大规模应用于百度搜索、信息流、智能音箱等产品。在金融领域，该模型能完成一份合同内近40个类目条款的智能分类，将处理单份合同文本的时长缩短至1分钟，速度提升了数十倍。
仅限于单一文字的大模型，为单模态大模型。中科院自动化所的“紫东太初”，横贯图像、文本、语音，实现了三种模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，其理解与生成能力更接近人类。
比如，播放一段纺织生产视频，“紫东太初”所训练出的虚拟人小初便会反馈，它在第三秒听到了纱线断头的声音。这种能力在工业质检中大有用武之地；对小初说出蓝天、大海和海鸥等关键词，它会生成具有这些元素的视频；请小初围绕老虎即兴作诗，它很快会吟诗一句，“有人问我虎狼角，道中谁不围朱栏”。
随着AI逐步落地，更多场景应用需要多模态大模型来支撑，如跨模态检索、智能问答、文学艺术创作、视频配音、视频摘要等，成为产业需求的最好映射。让AI更有“人格”，是业内正集中攻坚的方向，其未来可期。
元宇宙致力于以虚强实
此次SAIL奖TOP30中，还有当下最火的元宇宙技术项目，如来自优美缔软件的基于Unity的高可用性模拟仿真平台、麻省理工学院—IBM沃森人工智能实验室等推出的ThreeDworld通用交互多模态物理仿真平台，以及英伟达的Omniverse元宇宙平台等。
优美缔基于Unity的高可用性模拟仿真平台。
创建一个“逼真的虚拟世界”，始终是人工智能和认知科学研究人员的梦想。通常来讲，机器深度学习需要大量有标签的数据，但手动标记数据，不仅成本高、费时，还可能存在误差。于是，AI科学家一直在求索如何合成训练数据，将合成数据用于计算机训练，再将训练结果应用于真实的机器人系统。
麻省理工学院—IBM沃森人工智能实验室等推出的ThreeDworld，就将重点放在模拟“虚拟世界中的真实物理”上。这种模拟很真实，可替代真正的物体检测。根据实验室评估，物体检测界花了三年多时间才达到的水平，经数字孪生，一天就可实现。该技术可支持的应用场景广泛，如模拟3D室内设计、3D导航、3D实验、3D目标检测、3D物理预测等。
ThreeDWorld在虚拟世界中模拟真实世界的物理规律和外观。
英伟达Omniverse平台也是今年SAIL奖大热门。2020年，宝马就利用Omniverse平台构建了自己工厂的完整数字孪生，从而将企业运作效率提升了30%。该平台入选30强，也透视一个鲜明的产业方向——元宇宙以虚强实的特性，对实体经济的提质增效无疑有着更大意义。
宝马数字孪生工厂。
