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“得益于大語(yǔ)言模型推動(dòng)人工智能發(fā)展，圖形圖像學(xué)的研究和應(yīng)用迎來(lái)新的機(jī)遇，正在推動(dòng)大語(yǔ)言模型向大視覺(jué)模型發(fā)展。”2023年12月30日，在辭舊迎新之際，中國(guó)工程院院士、機(jī)器人視覺(jué)感知與控制技術(shù)國(guó)家工程研究中心主任王耀南在第十九屆中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)青年科學(xué)家會(huì)議上，分享機(jī)器視覺(jué)智能化發(fā)展的最新趨勢(shì)。

在接受南都記者專訪時(shí)，王耀南表示，人工智能讓機(jī)器視覺(jué)走向智能化，更高的算力能夠支撐大視覺(jué)模型的訓(xùn)練。不過(guò)，更聰明的大視覺(jué)模型還需要更高的算力水平、更好的模型架構(gòu)和更有效的學(xué)習(xí)算法。

本次會(huì)議由中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)主辦，琶洲實(shí)驗(yàn)室、華南理工大學(xué)、中山大學(xué)、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)承辦。

談行業(yè)趨勢(shì)

從視覺(jué)計(jì)算走向視覺(jué)智能

王耀南：我國(guó)的機(jī)器視覺(jué)研究已有接近40年的歷史，最初是從傳感器的研究開(kāi)始的，即：將光的信息轉(zhuǎn)化成圖片信息。接下來(lái)要做的是視覺(jué)的處理，包括將獲得的圖片增強(qiáng)，使其變得更清晰。

有了清晰的圖像后，我們需要從圖片中獲取我們感興趣的目標(biāo)。例如，在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)需要對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，要回答哪些是人、哪些是車的問(wèn)題。

這就是我們所說(shuō)的機(jī)器視覺(jué)的三大領(lǐng)域。我把它歸結(jié)為：成像、處理和理解。

機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)從過(guò)去的視覺(jué)計(jì)算走向了今天的視覺(jué)智能。視覺(jué)計(jì)算結(jié)合人工智能后，認(rèn)知水平得到了提升，增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解能力，整個(gè)視覺(jué)智能化行業(yè)在去年得到了快速發(fā)展。

機(jī)器視覺(jué)智能化發(fā)展的方向是進(jìn)行廣泛應(yīng)用，應(yīng)用到工業(yè)檢測(cè)、智能制造以及衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域。

談機(jī)器視覺(jué)，一定要談它的應(yīng)用，應(yīng)用驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展。中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)有30個(gè)專委會(huì)，主要圍繞圖形圖像展開(kāi)研究，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)服務(wù)。這些技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景十分廣泛，包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、地理信息系統(tǒng)、遙感、國(guó)土資源等。

一個(gè)人一出生就能看到這個(gè)世界，之后理解這個(gè)世界，80%的信息靠視覺(jué)獲取。機(jī)器視覺(jué)是要模擬人的眼睛，最終達(dá)到人眼的水平，并在部分方面超過(guò)人眼，要看得更遠(yuǎn)、看得更清。

談大視覺(jué)模型

大視覺(jué)模型會(huì)越來(lái)越聰明

王耀南：大語(yǔ)言模型是用書(shū)本上、語(yǔ)言上、文字上的知識(shí)作為數(shù)據(jù)，進(jìn)行訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠根據(jù)它所學(xué)的知識(shí)進(jìn)行推理和回答，是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能。

大視覺(jué)模型的數(shù)據(jù)則主要來(lái)自各種圖像，包括人類和自然界產(chǎn)生的視覺(jué)數(shù)據(jù)。例如，醫(yī)學(xué)大視覺(jué)模型就是將人的器官、病變的圖像等作為視覺(jué)數(shù)據(jù)輸入到大模型中，進(jìn)行訓(xùn)練得到，可以像大夫一樣看懂CT照片，能夠達(dá)到病人來(lái)看病后，拍照完便能推理出病人病情的效果。

當(dāng)前的視覺(jué)大模型并沒(méi)有大家想象的和人腦一樣，差距還很大。隨著學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)的增多、模型參數(shù)的調(diào)整，模型會(huì)越來(lái)越大、知識(shí)也會(huì)越來(lái)越多，其智能水平就會(huì)越來(lái)越高，越來(lái)越聰明。

我們需要提高算力水平，加快計(jì)算速度，以能夠更快地建立模型；設(shè)計(jì)更好的模型架構(gòu)，包括可解釋性更強(qiáng)、更安全可控；還需要研究更有效的學(xué)習(xí)算法。

事實(shí)上，視覺(jué)大模型并不是這幾年才有的，是一步一步發(fā)展過(guò)來(lái)的。在上世紀(jì)80年代，隨著人工智能的發(fā)展，人們開(kāi)始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，就已經(jīng)有了。只是，最近幾年的算力和算法能力提高了，人們可以嘗試構(gòu)建大模型，產(chǎn)生了大語(yǔ)言模型和大視覺(jué)模型。過(guò)去算力不夠的時(shí)候，大家做的模型沒(méi)有那么大。

談2024年展望

希望業(yè)務(wù)從廣州增長(zhǎng)推向全國(guó)和世界

王耀南：湖南大學(xué)機(jī)器人視覺(jué)感知與控制技術(shù)國(guó)家工程研究中心在2022年已經(jīng)入駐到位于粵港澳大灣區(qū)的廣州增城，建立了湖大粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新研究院（廣州增城）。

研究院主要進(jìn)行機(jī)器智能視覺(jué)的研究和應(yīng)用，包括智能制造、醫(yī)療制藥等領(lǐng)域的特殊作業(yè)機(jī)器人，以及通用的大視覺(jué)模型。例如，這些研究運(yùn)用到制造業(yè)中，可以替代大量的人工，完成產(chǎn)品質(zhì)量的檢測(cè)，特別是3C和高端零部件行業(yè)。當(dāng)前，研究院已經(jīng)開(kāi)發(fā)了軟硬件系統(tǒng)，主要的功能是賦能廣東企業(yè)數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展。

此外，研究院也開(kāi)展智能的機(jī)器視覺(jué)和控制系統(tǒng)，主要用于高端智能裝備的生產(chǎn)，例如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件，這其中有非常多的算法。

廣東是改革開(kāi)放和經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)的前沿，產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈齊全，制造業(yè)企業(yè)很多，我們來(lái)到廣東布局一是出于市場(chǎng)需求。此外，我們研究中心此前已有不少研發(fā)團(tuán)隊(duì)在廣東落地了很多項(xiàng)目，進(jìn)行科技成果的轉(zhuǎn)化。

在2023年的上半年，我們確實(shí)遇到了一些挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在零部件的供應(yīng)方面。2024年，我相信這些問(wèn)題都會(huì)解決，廣東人工智能產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈以及研發(fā)能力都會(huì)有所提升。在國(guó)內(nèi)這個(gè)大市場(chǎng)里，會(huì)開(kāi)辟出新的賽道。在活力的氛圍下，大家主動(dòng)作為、擔(dān)當(dāng)和創(chuàng)新，挑戰(zhàn)都能解決。

我對(duì)廣東的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展充滿信心。過(guò)去30年里，我們?cè)诳萍甲粤⒆詮?qiáng)方面下了很多功夫，積累了很多科研成果。廣東是我國(guó)經(jīng)濟(jì)第一大省。

我們所從事的人工智能與機(jī)器人這個(gè)領(lǐng)域趕上了一個(gè)好機(jī)遇，這兩年爆炸性地增長(zhǎng)，帶來(lái)很多新市場(chǎng)，拉動(dòng)了新的產(chǎn)業(yè)賽道。未來(lái)智能終端將越來(lái)越多，也將帶動(dòng)生產(chǎn)型設(shè)施設(shè)備行業(yè)的發(fā)展。在2024年，我希望我們位于廣州增城的研究院能夠?qū)I(yè)務(wù)推向全國(guó)和世界。