人才动态

湾区逐梦 | 杨之乐:人工智能进入下半场,争做AI应用的建设引导者

时间:2020-11-06  来源:文宣办 文本大小:【 |  | 】  【打印

  “在英国读博的时候一直做理论研究,觉得自己是写论文做理论比较擅长,没想到在深圳先进院很快适应了产业需求引导的科研方式。”杨之乐打趣道:“院内产业处的老师说,我表现得不像海归,更像长期跟企业打交道的研发和产品经理。” 

  致力于人工智能方法研究的杨之乐,于2017年获得英国贝尔法斯特女王大学博士学位,回国后在中国科学院深圳先进技术研究院先后任助理研究员、高级工程师。 

  在杨之乐看来,人工智能已从上半场的理论研究进入下半场的应用转化,他目前的主要工作就是与企业合作,将神经网络、进化计算、深度学习等人工智能前沿方法和理论应用于智慧工地、工业互联网、新能源电力系统、电动汽车优化调度等创新场景。 

 

集成所高级工程师杨之乐

  解决农民工欠薪问题 

  智慧工地保障民生 

  尘土飞扬,管理粗放,工人工资无法按时发放……对于建筑工地,人们的印象大多还停留在“散乱差”上。为解决上述问题,2019年高交会上,国信科技与深圳先进院签订联合实验室,期望通过金融和科技结合的手段,为基层劳务工的生产生活提供可靠保障,杨之乐是实验室的负责人。 

  “所谓智慧工地,就像智能汽车、智能家电,最大的特点是信息化、自动化程度更高了,”杨之乐说,“通过互联网+的技术,就像为工地配备了永不休假的管家+保安,从施工现场的源头开始,最大程度收集施工进度、人员考勤、施工安全、环境材料等关键数据。” 

  具体而言,智慧工地系统主要包括三个方面。第一是劳务实名制和分账制,通过人脸识别、安全帽识别、智能区域行为分析识别等AI模块,精确掌握人员考勤、上岗、违规操作等情况,进而实现考勤和工资的智能化绑定,通过技术手段,彻底解决民工工资拖欠问题;第二是物料智能管理系统,通过登记进出现场的混凝土、钢筋、模板等运输情况,上传数据,系统自动计算并生成报表;第三是安防监控,整合工地内的视频监控、温湿监控等,保证安全。 

  目前,该项目已完成一期开发,并对接到深圳市住建局实名制工程管理平台,将率先在深圳的10个工地试点,今年内有望推广到200个工地。 

  工地各场景监测

  为人工智能应用“修小路” 

  让更多企业搭上“新基建快车” 

  在与产业的融合碰撞中,杨之乐逐渐摸索出了科研机构与企业互利共赢的合作模式:企业提供产业需求和场景,科研机构提供技术和人才保障并实现建设引导,双方共同促进人工智能算法在场景应用中成熟落地。 

  “以智慧工地项目为例,企业在工地这一场景积累了大量数据基础,了解哪些区域应该重点关注,这是科研院所不具备的行业经验。而我们的优势在兼备高性能AI定制算法开发和低成本集成解决方案实现能力,同时锻炼出一支能将算法快速落地的人才团队。”杨之乐介绍道。 

  他认为,在深圳做人工智能产业应用具有天然的优势,这里遍布富有创新精神的企业,愿意尝试利用新技术创造新的商业模式。“在接触过程中感受到企业对新技术的学习热情,愿意吸收反哺行业形成应用业态,我们以相对低的成本帮助企业解决问题,创造价值,促进了应用的正循环,也形成了建设引导的新模式。” 

  事实上,人工智能技术在传统行业落地,是国家“新基建”助力行业转型升级的主要途径之一。要实现AI的智能部署,离不开云计算平台。目前国内主要由阿里、腾讯、华为云等技术龙头企业搭建的云平台,已经修建好了不少“大路”。 

  “尽管如此,受限于研发、运营的高成本,商业模式不明确,企业很难投入大量资源去进行定制化AI开发,所以目前大路上跑的车不多,”杨之乐解释道,“而深圳先进院拥有作为国立科研机构和工研院框架下长期积累的强大的人才和技术储备,能够大幅度降低AI技术的定制化应用门槛,引导和协助合作的企业修小路,让更多企业跑上信息化、智能化的大路,创造全新的价值。” 

  杨之乐团队合影