千年建盏有了“电子身份证”，旷视推出首个基于盏纹识别的建盏 AI 溯源系统
AIoT 场景新需求，非遗保护也用上 AI 了 。
AIoT 万亿级碎片化海量场景，算法“真 work”才行
机场安检、考勤迎宾、以图搜图、电瓶车检测、明厨亮灶、零件计数、商品识别……这些“五花八门”的 AI 算法，伴随着数字化转型走进各行业，AI 技术也走进了人们日常的生活。
在 AIoT 万亿级碎片化的海量场景中，“真 work 的算法”是否能走进千行百业，能否解决算法生产及落地应用的难题，让人工智能技术发挥“真 work”的作用，是 AI 公司这几年面临的第一挑战。
11 月 10 日，InfoQ 获悉，在旷视算法量产沟通会上，旷视研究院算法量产负责人周而进在会上介绍了旷视在优质算法生产过程中的洞察、经验及实践，为 AIoT 时代算法落地提出了新思路。
目前，AIoT 市场算法供给、落地过程中，面临 5 大挑战：行业数据匮乏、算法通用性低、IoT 设备繁杂、Software2.0 的挑战以及算法供给质量参差不齐。
真对这些挑战，旷视提出了“标准硬件+海量算法”的思维模式。通过标准智能硬件+海量算法的模式，希望为匹配 AIoT 碎片化场景需求提供新的解法。经过多年的探索和实践，旷视将此模式称为“算法定义硬件”，即通过海量算法+通用型/标准化的智能硬件，去满足 AIoT 领域海量的碎片化场景需求。用户无需理解不同硬件产品的性能及使用场景，也不用做复杂的前期准备和项目规划，通过算法去定义硬件功能，让同样的硬件可以满足不同的场景和需求。
实现“硬件标准化”和“算法充分供给”，依赖在 AI 核心技术能力上的突破。旷世通过自研 AI 生产力平台 Brain++和提高算法量产能力，降低算法生产和部署成本，加速实现算法生产的标准化和规模化。
旷视认为，类似于 IT 时代的“软件定义硬件”，“算法定义硬件”将是 AIoT 时代的核心理念。算法直面解决海量应用场景问题，让算法渗透到 AIoT 产业链的各个环节，成为关键的生产要素。从应用场景和算法出发，实现算法和硬件的联合设计。硬件是算法的载体，算法能灵活地部署，才能满足 AIoT 市场碎片化场景对于智能的迫切需求。
“AIoT 已经成为一个大共识、大赛道、大市场，整个产业将迎来发展的黄金十年”，此前，印奇在 2022 年 4 月的合作伙伴大会上强调，“AI 的技术与 IoT 设备的结合将会是科技创新领域未来 10 年最大的机遇。”
非物质文化遗产“建盏”也用上 AI 了
作为 AIoT 场景的新需求和“算法定义硬件”的案例，旷视在沟通会现场展示了在非物质文化遗产“建盏”溯源领域的新成果。
时至上世纪 80 年代，遗失了数百年的建盏烧制技艺终于重现光彩，建盏再度赢得收藏爱好者和饮茶人士的青睐，也让建盏产业迎来了发展的春天：2011 年建窑建盏烧制技艺被列入国家级非物质文化遗产名录。
在这一产业中，尤以产自福建省南平市建阳区的建盏，以“入窑一色、出窑万彩”的自然之美享誉天下，博得“瓷坛黑牡丹”之称。目前福建省南平市建阳区注册建盏企业和个体超 7000 家，从业人员 3 万多人，产值预估达 75 亿元。随着产业呈蓬勃发展之势，历经千年的建盏也走到了产业升级的高速入口。
近期，旷视科技推出首个基于盏纹识别的建盏 AI 溯源系统，希望以 AI 技术助力建盏产业规范化发展和数智化升级。
AI 精准溯源，推动建盏产业数智化升级
随着宋代茶文化和建窑建盏热度不断增高，越来越多的人关注并了解到建盏，也让建盏产业迎来了迅猛发展。
一方面，建盏产业经过 20 多年的发展，正经历由线下到线上线下共同发展的产业变迁。直播带货等电商形式不断扩展建盏的销售渠道，推动建盏销量快速增长；另一方面，网络平台经营不规范、虚假宣传、仿造、伪造、以次充好等问题也时有发生。因此，建盏产业亟需遏制市场乱象、实现规范化管理、推动产业数字化升级。
由旷视研发的建盏 AI 溯源系统可谓恰逢其时。据悉，旷视参与研发的建盏溯源平台，通过图像检测和识别等 AI 技术，对建盏进行采集、登记、追溯、鉴定，并建立建盏权威数据库，以保护建盏行业从业者和消费者的权益，实现了一盏一图、一盏一码、图码结合，让每个盏有迹可循，达到去伪存真、传承有序的效果。
如何降低建盏检测和识别算法难度
过去，建盏在销售和鉴定过程中，更多依赖于建盏传承人亲笔签名、拍照，或提供产品防伪码等形式。这类方法效率低、人力成本高，还留下了更多造假仿造的空间。
AI 等新兴技术的发展为建盏溯源打开了新的思路，建盏“每盏皆唯一”的特性也让 AI 视觉识别溯源成为可能，唯一的难题，是如何降低建盏检测和识别算法的落地难度。
旷视提出算法量产的理念，通过将 AI 算法生产标准化并构建 AI 生产力平台，大幅降低算法生产门槛，提升算法生产和落地效率，推动 AI 在更多场景发挥价值，这也恰与建盏溯源的需求不谋而合。
旷视的研发人员基于 MegEngine 框架，通过自研算法生产平台 AIS（AI Service，简称 AIS）很快验证了通过 AI 实现建盏溯源的可行性，并通过 AIS 平台内置的自动优化功能，实现模型的快速迭代，从而实现对建盏的准确、快速识别。以建盏中的兔毫盏为例，这种品类纹理细密，一般肉眼难以分辨，但目前的识别准确率可达 95%以上。
“每一支建盏都是独一无二的不可复制的艺术品，对建盏溯源可以精确快捷的记录每个建盏的生命历程，对建盏的品牌保护非常有帮助。”国家级非物质文化遗产项目建窑建盏烧制技艺代表性传承人孙建兴表示。
