“AI(人工智能)作為助力‘數(shù)字中國’建設的核心技術(shù)之一,如何能夠快速普及和應用一直是困擾大家的難點問題。華為云就是想讓現(xiàn)在‘高高在上’的AI變成大家都可以‘用得起、用得好、用得放心’的普惠AI?！比A為云EI服務產(chǎn)品部營銷總監(jiān)桑宏宇說。

基于華為云EI的能力和實踐經(jīng)驗,與開發(fā)者一起推動人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展,加速推進普惠AI落地,不再讓AI技術(shù)成為高高在上的象牙塔,真正推進AI技術(shù)在某領(lǐng)域的普及和應用,是華為云的初衷。同時,華為也希望通過這次大賽,推動利用AI技術(shù)幫助解決社會或者大家實際生活碰到的問題,為整個社會造福。

作為此次大賽的出題方,華為在確定賽題過程中主要考慮兩個大方向,一是偏向AI技術(shù)領(lǐng)域,聚焦人工智能領(lǐng)域中語音、語義、圖像、人臉識別等技術(shù)的運用;二是偏向行業(yè)場景,例如人工智能在天氣預測、提高生產(chǎn)效率等方面的具體應用。最終,圍繞“數(shù)字中國”主題以及實現(xiàn)社會效益的目標,經(jīng)過長時間的謹慎而全面的內(nèi)部討論,華為將此次賽題最終確定為:文化傳承——漢字書法多場景識別。

書法是漢字的書寫藝術(shù),是中國文化的符號、中國傳統(tǒng)文化的核心,需要不斷傳承并發(fā)揚光大。然而,生活場景下的風景名勝里的碑刻,建筑上的題詞、對聯(lián)、牌匾,博物館里的字畫作品,甚至尋常家居里懸掛的書法字畫等,對于年輕一代而言越來越難以識別?！拔覀兊募夹g(shù)工程師中也有很多傳統(tǒng)文化愛好者,想到如果可以利用先進的AI技術(shù),實時、準確、自動地識別出這些書法文字,對于記錄整理書法藝術(shù)和傳播書法背后的中國文化有著重要的社會價值?！鄙：暧顝娬{(diào)。

目前,利用人工智能技術(shù)進行手寫中文識別已經(jīng)有了很大的突破,有很好的準確率。華為云EI的文字識別服務(OCR)已經(jīng)在幫助德邦等物流公司識別快遞單,實現(xiàn)快遞信息的高效精準數(shù)字化;幫助醫(yī)療機構(gòu)識別各種醫(yī)學化驗單,實現(xiàn)醫(yī)學檢驗化驗信息的高效精準數(shù)字化;幫助保險公司識別各種保單,實現(xiàn)保單信息高效精準的數(shù)字化。華為云EI服務在各行業(yè)的應用極大提升了各行業(yè)的生產(chǎn)效率,降低了成本,為企業(yè)的智能化發(fā)展奠定了堅實基礎。桑宏宇提到,“華為云EI的OCR服務在企業(yè)應用時,我們發(fā)現(xiàn)很多行業(yè)有手寫體識別的需求,而整個AI行業(yè)中手寫體的識別精度都有很大的提升空間?！?/p>

“文化傳承——漢字書法多場景識別”賽題涉及到對多種技術(shù)的考察,例如包括圖像描述、圖像檢測、圖像編碼、圖像分割等圖像處理技術(shù),包括深度學習理論、算法和神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習技術(shù)和包括需求分析、方案設計、編碼、測試等計算編程技術(shù)。同時,該賽題對于參賽者的考察也是全面系統(tǒng)化的,參賽者需要了解深度學習模型,例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN:Deep Neural Networks),能根據(jù)實際問題選擇合適的模型。熟悉 Tensorflow,Pytorch等框架,能根據(jù)實際問題選擇合適的框架,并使用框架能力進行模型訓練和應用開發(fā)。

談及本次賽題的最大難點,桑宏宇表示,“難點主要聚焦在由于書法背景多樣化和字體風格多樣化帶來的AI識別挑戰(zhàn)?！睍ㄎ淖钟】淘谑^、石碑、宣紙、木頭等不同場景且具有一定的顏色對比,同時存在紋路顏色不均衡、小面積被腐蝕等背景噪音,以上均對AI識別提出了不小的挑戰(zhàn),而篆、隸、楷、行、草等不同書體形態(tài)各異、不同書法流派風格獨特,書法本身最吸引人的字體多樣化則是對AI識別的另一重挑戰(zhàn)。在以判斷AI文字識別的準確率為主要衡量依據(jù)的背景下,考慮到相對較短的比賽時間、任務完成量以及任務難度,也為了鼓勵更多參賽者愿意參賽、能夠參賽,桑宏宇表示將會適當降低賽題門檻,對賽題中書法場景和字體作出限定,避免將比賽的AI設計變成一個龐大的系統(tǒng)工程。

華為在作為本次大賽出題方的同時,也會扮演導師的角色,并為參賽者提供技術(shù)和平臺支持。此次大賽,華為推薦參賽者使用華為云今年10月最新發(fā)布的普惠AI開發(fā)平臺——ModelArts平臺,幫助參賽者在克服人工智能難題過程中提升效率,改善效果。ModelArts平臺提供自動學習、數(shù)據(jù)管理、開發(fā)管理、訓練管理、模型管理、推理服務管理、市場等多個模塊化的服務,具有上手快、訓練快、上線快特點?！跋嘈盼磥黹_發(fā)者在使用華為云ModelArts開發(fā)人工智能應用時能夠得心應手?！鄙：暧钫f。

未來,華為也將致力于將優(yōu)秀比賽成果進行延伸開發(fā),以實際行動促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,為數(shù)字中國建設貢獻力量!

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