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上市公司在行动 | 佳都科技:立足于安全、效率 致力于城市智慧化

来源:中国上市公司协会      发布时间:2023-12-05     字体大小 [ ]         【打印本页】

编者按:

今年以来,大模型引爆了全球热点,人工智能发展进入了一个新的拐点,有人将此形容为“第四次科技革命”的起点。

人机交互的革新,使得全民生产力的爆发临近拂晓,人工智能在应用层的实践百花齐放,无人驾驶、现代医学、智慧城市、游戏娱乐、交通物流……变革悄然而至。以人工智能为代表的数智科技,正在从“工具”变成“伙伴”,对它们的认知,以及对趋势的判断,成为一张通向未来的船票。作为经济高质量发展重要的微观基础,上市公司在其中也正发挥着不可替代的重要作用。

AI改变世界,数智引领未来。上市公司在行动!

今天,让我们关注上市公司佳都科技在这方面的实践。

作为专业的人工智能技术产品与服务提供商,佳都科技(SH600728)以“城市慧变得更好”为使命,提供从基础理论、核心算法到全场景应用的全栈式人工智能技术产品与解决方案,致力于推动城市与产业数智化转型,赋能全球城市现代化建设与治理,重点布局一个主赛道(智慧大交通)+两个业务场景(智慧城市安全、企业数字化升级)。

今年,佳都科技成功揭榜2023年第一批成都市“揭榜挂帅”科技项目的榜单任务——“面向超大规模城市路网实时交通量智能分析关键技术研究及应用”,是国家新一代人工智能创新发展试验区重点场景建设领域。

近日,佳都科技董秘赵捷受邀出席“2023数智科技沙龙”圆桌环节。赵捷详细讲述了当前智慧城市发展现状,同时也分享了佳都科技在大模型应用上的经验与思考。

赵捷表示,当前城市智慧化的进程还远未能达到大家所期望的程度。在中国,未来路与车之间的矛盾会越来越突出。同时,他认为,千行百业都会有大模型,这是必然的发展趋势。对于一个大模型来说,数据不是越多越好,高质量的数据更重要。

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赵捷在“2023数智科技沙龙”圆桌环节分享

城市道路与汽车数量之间的矛盾会越来越大

佳都科技是国内智慧城市智能交通龙头企业,定位为中国专业人工智能技术产品与服务提供商。赵捷在出席“2023数智科技沙龙”的圆桌讨论环节时讲道,当前国内城市的智慧化进程还没能达到大家期望的程度。佳通科技致力于城市智慧化,立足点有两个:安全、效率。城市安防方面,基于以计算机视觉为代表的AI技术的普及,现在马路上发生被盗抢之类的治安事件概率已经越来越小。现阶段,佳都科技把AI技术更多地应用在改善智慧城市的效率上。

赵捷提到一组数据:现在每年中国的道路是以2%左右的速度在增长,但中国人均汽车数量每年的增长速度甚至在20%~30%。“现在,我们的人均汽车拥有量才是美国的1/4,不到发达国家一半的水平。所以,未来路和车之间的矛盾会越来越大。”

赵捷进一步表示,虽然现在路面设备好像装了不少,但实际上路网感知的反应速度并不高,还达不到AI技术能够大范围赋能城市道路交通管理的程度。为此,佳都科技推动落地了以交通大脑为基础的“城市大脑”治理平台。

“它是一个城市交通的数字底座,主要的作用是通过利用多范围、多模态的感知设备,对城市道路的交通状况、交通事件、车辆运行规律等,进行一个实时分析和刻画。当我们掌握了整个城市道路的供给能力和需求的状态后,我们才能在这个基础上利用各种手段去调节道路供给能力。”赵捷说。

大模型应用需投喂高质量数据

今年以来,针对各行各业的垂类大模型涌现,“百模大战”打响。佳都科技于今年7月正式发布行业大模型新产品——“佳都知行交通大模型”。目前,知行交通大模型主要面向地铁、交警等交通管理单位,为地铁和道路交通运营提供全面、高效的专业知识搜索问答和初级分析研判能力,实现智能客服、智能运维以及应急指挥等多种功能应用。

那么,在智慧城市产业里,是否不同的城市需要有不同的大模型?

赵捷对此表示,大模型应该根据解决的问题不同来划分。一个大模型在做具体应用或解决方案时,也可能会根据行业差异再衍生出更细分的模型。以佳都科技为例,发布“佳都知行交通大模型”以来,公司已经衍生发展出4类大模型。他举例称,地铁站每天深夜关站后,大量运维人员需要去做地铁的检修维护。现在可以把地铁维修工单、维修经验“喂”给大模型学习,让大模型成为新手运维人员的辅助工具。这就是解决特定任务,而这个大模型是可以在各城市通用的。“我觉得千行百业都会有大模型,这会是一个必然发展结果。”赵捷称。

赵捷也谈到了大模型应用的挑战。立足佳都科技探索大模型的经验,他提出,对于大模型来说,数据不是越多越好,高质量的数据是更重要的。“我们在地铁里积累了几十TB数据,最后梳理下来,真正有用的可能只有几百MB。这几百MB里面可以用来训练大模型的,可能更少。”

在赵捷看来,要把大模型从“大学生”训练成“行业专家”,需要有人给它提供“教材”,这个“教材”就是高质量的数据。如何归纳高质量数据,是大模型在千行百业中应用的痛点或障碍。但同时,这也是一个机会,因为它催生了高质量数据归纳的需求。

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