商汤科技高级研究员田锋在最新研究中，利用遥感模型“地球边界”，成功洞察了地球资源的变化。 这一创新模型的应用为资源监测、环境保护等领域提供了强有力的技术支撑，有助于更准确地了解地球资源的分布和变化。
2023 EmbeddedaiSummit于2024年12月16日在上海成功举办。 本次会议由ACMSIGBEDCHINA主办，哈尔滨工业大学计算系、清华大学、上海交通大学、上海市人工智能行业协会、哈尔滨工业大学人工智能研究所上海张江开放创新中心支持。 嵌入式智能技术是将人工智能应用于嵌入式系统的一种实现，可应用于智能摄像头、智能音箱、智能传感器等各种智能设备。 EmbedDedaiSummit是一个旨在促进嵌入式智能领域学术研究和工程技术交流的平台，为相关学者和工程师提供分享新成果、新技术和新产品的场所。 在本次大会上，商汤智能产业研究院院长田峰发表了题为《大模型：未来之路》的专题演讲，深入探讨了人工智能大模型的发展趋势和未来展望。
图：商汤智能产业研究院院长田峰致辞。
新技术的“成本需求曲线”：新技术不断降低成本，市场需求呈指数级增长。
只有不断降低成本，才能实现社会层面需求的爆发，就像电量的减少给电时代带来了繁荣，通信的减少给信息时代带来了繁荣，那么随着数据、算力和模型成本的不断降低，我们将迎来AI时代， 推出人人都能创业AIGC的环境，推出人人都能买得起、用得好的人工智能产品。
正如商汤科技董事长兼CEO徐力曾言：“在这个时间点，AI能否用来命名时代，取决于它能否大规模降低我们这个时代的生产要素成本，让AI走进千家万户。 ”
超级摩尔定律：模型对算力的需求远远超过摩尔定律。
随着 AI 模型的发展，模型的复杂性和规模不断增加。 庞大而复杂的神经网络需要更多的计算资源和计算能力，这超出了摩尔定律对提高计算性能的传统期望，“新摩尔定律”应运而生。
早期 AI 模型所需的计算能力每 21 3 个月翻一番;在 2010 年深度学习出现后，该模型对 AI 计算能力的需求在 5 到 7 个月内翻了一番在大模型时代，到2024年，大模型所需的AI算力将缩短到每1、2个月翻一番，远超摩尔定律的增速。
由此，出现了“算力饥渴”的现象，表现为GPU芯片厂商利润率超过1000家，而AIGC应用创新者则面临亏损的困境。
昂贵的第一代AI芯片将被更先进、价格更低的新产品所取代，否则将长期抑制AIGC的创新创业浪潮。
商汤科技AIDC（大设备）：让国产GPU更好地适配国产大机型。
商汤科技上海临港AIDC是目前国内最大的人工智能智能计算中心之一，为国产智能芯片提供大规模应用环境，形成更具性价比的AI计算服务。
通过商汤科技牵头的“人工智能计算产业生态联盟”，AIDC将加速国产智能芯片创新，为软件价值生态全链条带来场景需求牵引的配套支撑。 将加速下一代通用人工智能技术攻关，推动国产人工智能算力芯片创新。
截至 2023 年 8 月底，上架的 GPU 数量已达到约 30,000 个，并已产生每月 2 万亿个代币的高质量训练数据，预计到 2023 年底将超过 10 万亿个代币。
商汤科技凭借丰富领先的算力和数据资源，不断优化迭代大模型能力，同时打造领先的大模型落地和生成式AI应用生态圈，通过帮助客户构建行业大模型和更多现场应用，推动更多行业智能化升级。
可供人类历史培训的高质量文本会“耗尽”吗？
大型模型对数据的需求正在飙升，到2024年，历史上可用于训练的高质量文本将“耗尽”。
到 2030-2050 年，我们将耗尽低质量的语言数据，到 2026 年，我们将耗尽高质量的语言数据，到 2030-2060 年，我们将耗尽视觉数据。 这可能会减慢机器学习的进展。 ”
这意味着从计算是机器学习模型增长的主要瓶颈转变为数据成为严格约束的模式。
如果数据匮乏在未来成为一个更大的问题，我们需要在数据领域更加进步。
例如，未标记的数据在过去从未成为约束，因此在未标记数据的效率方面可以产生更多的结果;在高质量数据方面也有更多的可能性，可以从低质量**中提取高质量的数据。
就像商汤科技遥感模型“商汤科技”一样，它可以在国内随时、分辨率地分析遥感数据，提供一整套结构化矢量数据，打造从遥感数据采集、数据分析到结果应用的完整链条，提供源源不断的高质量数据。
AI遥感，洞察地球奥秘：商汤科技“地球边界”AI遥感模型。
商汤科技“地界”AI遥感模型基于一般视觉模型，使用了7000万个标注的遥感样本，是一个大型遥感垂直模型。 为了平衡推理速度和解释平台的解释效果，使用了 35 亿个参数。
在遥感这三大主流任务中，有最好的行业表现。 同时，为了保证地理边界大模型的泛化能力，我们适配了主流遥感卫星数据源，分辨率从0 5m到10m，同时也保持了全球典型地貌在季节和地貌方面的时空覆盖。
同时，我们引入了生成功能，以确保遥感解释结果与人工测绘规划一致。
图：商汤科技“地界”AI遥感模型。
“边界”遥感模型技术突破：senseearth3 0在商汤科技遥感模型中发布了51个语义分割模型，过去运行1个类别需要1个单位时间，现在只需1个单位时间即可完成多类别数据的解读，大大节省了用户的时间和成本。
此外，平台还发布了5类目标监测、4类变化检测和2类超分辨率算法。 同时，在解释准确率上也实现了突破，百万级补丁验证集上特征分割能力平均准确率超过80，可直接满足各种业务场景的应用需求。
AI遥感赋能千行百业：基于AI遥感模型，商汤科技遥感业务已服务超过20000家行业用户，覆盖自然资源、农业、金融、环保、光伏等行业。
尤其在自然资源领域，商汤科技的AI通用变化检测凭借自身能力，已广泛应用于超过14个省市的自然资源执法监管，帮助用户提升工作效率3-5倍。
图：AI遥感赋能千行百业
AI遥感典型案例：某市政大数据中心、某“边界”遥感大模型。
1）大米鉴别。
某市级大数据中心利用“地界”遥感模型的作物识别能力，对农业种植重点监测区域的水稻种植分布进行检测，发现未报告的水稻种植面积，为了解真实水稻种植面积及分布、支撑区域农业生产管理提供了客观、有价值的参考数据。 得到了相关监管部门领导的高度赞扬。
图：AI遥感典型案例：水稻鉴定
2）施工现场检查。
某城市利用“地界”遥感模型的建筑变化检测能力，对全市建筑工地分布进行检测，仅用6 2 h就检测出全市近2万个建筑工地，为城市领导的决策和指导提供了及时、客观的数据。
图：AI遥感的典型案例：某城市建筑变化检测
3）“无废城市”固废检测项目。
某城市拟利用“陆地边界”遥感模型能力开展固体废物遥感探测，为区域减少固体废物产生和随机堆放提供智能支撑，助力区域全面推进“零废城市”建设。
图：AI遥感典型案例：“零废城市”固废检测项目。