「鄭州暴雨已致近 300 人遇難，倒塌房屋 1.80 萬戶 5.76 萬間，農(nóng)作物受災面積 1048.5 千公頃……」

 

「山西大部分地區(qū)出現(xiàn)極端強降水天氣，引發(fā)山洪和地質(zhì)災害，急需救援物資，請求支援……」

 

自 2021 年入夏以來，河南、山西等多地的災情信息成為了全國的關(guān)注焦點。水庫潰壩、大批鐵路停運、航班取消，洪水災害造成了重大人員傷亡和財產(chǎn)損失，也嚴重影響了人民群眾正常的生產(chǎn)生活秩序。

 

7 月 21 日，中央對防汛救災工作作出重要指示：要始終把保障人民群眾生命財產(chǎn)安全放在第一位，抓細抓實各項防汛救災措施。

 

一方有難，八方支援。企業(yè)和群眾捐獻的物資源源不斷地被送到救災一線，有關(guān)災情的每一條動態(tài)，都牽動著全國人民的心。

 

同樣想要獻出一份力量的，還包括十幾位來自湖南大學的年輕學子。減輕自然災害風險是實現(xiàn)有效防災減災的關(guān)鍵，面對國家重大需求，他們陷入了深深的思索，并決定用自己的技術(shù)知識做一些有意義的事。

 

「萬里挑一」的比賽

 

10 月 15 日，第七屆中國國際「互聯(lián)網(wǎng) +」大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽總決賽拉開帷幕。本屆大賽首次增設(shè)產(chǎn)業(yè)命題賽道，該賽道決賽也在 10 月 15 日同步進行。

 

作為產(chǎn)業(yè)賽道的參與企業(yè)之一，華為設(shè)置了鯤鵬、昇騰 AI 等多個命題。經(jīng)過此前為期 3 個月的逐層評選，產(chǎn)業(yè)命題賽道 10466 支報名隊伍中的 50 支參賽隊伍殺入了決賽。20:1 的晉級難度，意味著通過考驗的隊伍都擁有最頂尖的實力。

 

在最終的 50 支決賽隊伍中，就有 13 支來自華為。華為也是本次產(chǎn)業(yè)命題賽道入圍決賽最多的企業(yè)。這 13 支入圍隊伍打造出的作品涵蓋了以鯤鵬、昇騰等為主的五大細分領(lǐng)域。
 

 

來自湖南大學的莫比烏斯岳麓戰(zhàn)隊基于昇騰 AI 基礎(chǔ)軟硬件平臺打造出了「MobiUS 昇騰芯：應(yīng)急救援移動無人機基站邊緣智能系統(tǒng)」，并在總決賽中一舉摘得產(chǎn)業(yè)賽道銀獎。

 

讓 AI 技術(shù)用在社會需要的地方

 

莫比烏斯岳麓戰(zhàn)隊主要依托湖南大學機器人學院開展研究與設(shè)計，機器人學院成立于 2016 年 4 月，是國內(nèi)最早成立專門從事「智能機器人 +」前沿交叉學科創(chuàng)新人才培養(yǎng)的學院之一。在戰(zhàn)隊老師們的指導下，大家瞄準湖南大學機器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實驗室、視覺感知與人工智能湖南省重點實驗室的智能無人機技術(shù)開展學習與研究，并思考如何將這些最新技術(shù)應(yīng)用到社會最需要的地方。

 

隊長王子安表示，團隊之所以選擇了與災情感知相關(guān)的賽題，與成員們的校園經(jīng)歷也有一定關(guān)系。

 

湖南大學坐落于岳麓山腳下、湘江之畔，洞庭湖「接納四水，吞吐長江」，是長江中下游重要的調(diào)蓄湖泊。又受到流域內(nèi)降雨偏多的影響，種種因素都導致了湖南地區(qū)洪水災害多發(fā)。

 

時間回到 2020 年，從 5 月份進入汛期之后，湖南省遭遇了連綿不斷的局部暴雨，十幾個市州的數(shù)百萬人受災，防汛救災形勢十分嚴峻……

 

這似乎已經(jīng)成為了十幾位湖南大學學子的共同記憶，也讓他們更加關(guān)切各地洪水災情的發(fā)展，主動去思考可能的解決方案。

 

戰(zhàn)隊聚集了來自湖南大學十幾個學院的同學，除了機器人學院之外，還包括信息學院、電氣學院、機械學院、設(shè)計學院、工商管理學院等。從本科生到博士生，總共幾十位同學參與了方案的設(shè)計搭建，每個人都攜帶著自己所擅長的領(lǐng)域知識，信心滿滿地加入戰(zhàn)隊。

 

盡管應(yīng)急救援原本不是成員們熟悉的領(lǐng)域，伴隨著一起討論、調(diào)研、互相鼓勵，他們在這個過程加深了對 AI 技術(shù)在災情感知與救援方面價值的認知。

 

他們收集了往年東洞庭湖區(qū)域的洪澇受災情況數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，災情遙感解譯工作普遍存在著實時數(shù)據(jù)體量大、異構(gòu)信息融合難、人工判讀效率低、地物識別精度差等挑戰(zhàn)，無法精準且及時應(yīng)對復雜多變的災情場景。

 

災情面前，時間就意味著生命。隊員們希望開發(fā)一套邊緣智能方案搭載于大型無人機上，借助不同傳感形式的攝像頭獲取到的數(shù)據(jù)，對災區(qū)情況進行更快、更準的智能化感知。這有利于后續(xù)的應(yīng)急救援方案的制定們，也能幫助制定更精確、更優(yōu)化的救援路徑。

 

盡管大型無人機已應(yīng)用于應(yīng)急救援場景中，但其所能達到的機載智能化、空地協(xié)同化程度尚未符合實際復雜災情場景需求。面向應(yīng)急救援的工業(yè)級無人機市場仍存在著可觀的市場空間和發(fā)展前景，但目前缺乏面向國家重大需求的軟硬件協(xié)同設(shè)計產(chǎn)品。

 

帶著這份社會責任感，團隊決定完成從 0.5 到 1 的突破，讓 AI 技術(shù)用在社會需要的地方，發(fā)揮更多的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用價值。

 

不過需要深思熟慮的問題仍有很多：比如，用于救援的大型無人機傳感器數(shù)據(jù)量多、吞吐要求高，能夠搭載比較復雜的人工智能應(yīng)用，但這對電池續(xù)航時間的要求也更高，對整體系統(tǒng)設(shè)計也提出了更精細的要求。

 

基于這些因素的考慮，他們選擇了昇騰 MindX SDK AI 應(yīng)用開發(fā)套件。

 

理論知識與產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗的碰撞

 

隊長王子安回憶說，在多源融合感知、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理等具體技術(shù)上，團隊已經(jīng)有了比較多的經(jīng)驗基礎(chǔ)，其實比較難的地方在于硬件的調(diào)試工作。

 

華為昇騰 AI 軟硬件平臺，打造了一條昇騰系列處理器、系列硬件、CANN（Compute Architecture for Neural Networks，異構(gòu)計算架構(gòu)）、AI 計算框架昇思 MindSpore、應(yīng)用使能 MindX、開發(fā)工具鏈、管理運維工具、行業(yè)應(yīng)用及服務(wù)等全棧，為開發(fā)者們提供了強大、齊全的開發(fā)工具，讓開發(fā)過程做到盡可能簡單、高效。

 

硬件模塊完全是團隊自己設(shè)計的，在這個過程中，昇騰 AI 基礎(chǔ)硬件平臺為他們提供了很關(guān)鍵的幫助。昇騰的 Atlas 200 AI 加速模塊集成了昇騰 310 AI 處理器，并且擁有多級算力配置，支持 22TOPS、16TOPS、8TOPS 三級算力，半張信用卡大小即可提供 22 TOPS INT8 算力。而它的典型功耗僅有 5.5W，非常適合在大型無人機這種邊緣設(shè)備上部署 AI 應(yīng)用。

 

模型訓練使用昇思 MindSpore AI 框架，MindSpore 最佳匹配昇騰，簡單易用，在模型的構(gòu)建、訓練和測試環(huán)節(jié)都十分順暢且運行高效，特別是自動并行和動靜態(tài)切換功能也均很好的提高了整體開發(fā)效率。

 

整套產(chǎn)品的設(shè)計初衷是聚焦無人機應(yīng)急救援等場景，通過設(shè)計高性能的算法和硬件系統(tǒng)來滿足災情感知管理的實時性、準確性和高效性，并實現(xiàn)無人機基站的智能化管理。

 

經(jīng)過深度討論，團隊最終決定采取軟硬件協(xié)同設(shè)計模式，軟件層面按照硬件配置來進行算法撰寫，硬件層面也面向軟件來進行開發(fā)，二者是一種融合關(guān)系，這大大減少了常見的開發(fā)成本。

 

好在解決了硬件問題之后，軟件層面的技術(shù)挑戰(zhàn)似乎并不多。

 

在團隊內(nèi)幾位博士生的技術(shù)支持下，模型輕量化工作也順利地完成了，并完成了部署。其中一些算法工作來自團隊成員此前的研究成果，但這一次實現(xiàn)了更明顯的效果提升。

 

經(jīng)過不斷地訓練、優(yōu)化，結(jié)合 CANN 提供的模型精度和性能調(diào)優(yōu)能力，團隊將廣域目標檢測算法的檢測精度提到了 81.5%，比原有算法提升了 4%；HSF-Net 算法在艦船目標檢測上達到了 89.3%, 目標檢測精度提升了 5.3%。

 

基于算法的效果，但怎么將算法部署在硬件上是下一個難題。經(jīng)過一番深思熟慮之后，團隊選擇使用 MindX SDK 開發(fā)者套件進行算法部署。MindX SDK 是基于昇騰 AI 處理器的各類 AI 應(yīng)用場景的開發(fā)者套件（SDK），可提供極簡易用的 API，提升 AI 應(yīng)用的開發(fā)效率。凝聚行業(yè) Know-How，mxVision 昇騰視覺 SDK 適用于智能視頻分析場景。最終，團隊選擇了 mxVision 進行算法的部署，只需要從插件庫中選取相關(guān)插件，進行簡單流程編排，整個部署過程便完成了。

 

他們在收集的洞庭湖數(shù)據(jù)上進行了地物分類的測驗。系統(tǒng)可直接判斷出河流位置，判斷哪里受災比較嚴重，有一些原本是農(nóng)田的區(qū)域，現(xiàn)在可能已經(jīng)被洪水淹沒。

 

「團隊最滿意的部分就是方案在地物分類上的表現(xiàn)。因為實驗室之前在這一塊的研究基礎(chǔ)是比較好的，這次做出來的效果也非常不錯?！雇踝影脖硎?。

 

王子安還提到，在災情救援場景中，很可能會出現(xiàn)多源融合感知的需求。比如一位受災群眾夜間被困在周圍是洪水的屋頂上，光憑可見光是不足以判斷此人存在的，所以要借助熱紅外感知功能去進行檢測。這種信息就需要不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行互補，以實現(xiàn)對災區(qū)情況更全面的實時感知。

 

最有力的支持

 

在大賽的籌備過程中，華為也為參賽團隊提供了非常多的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗支持，如昇騰 AI 基礎(chǔ)軟硬件平臺算力資源、賽事培訓和關(guān)鍵任務(wù)深度指導，幫助參賽隊伍進一步提升知識和技能，針對性提高團隊能力。

 

近年來，湖南大學也開設(shè)了一些人工智能相關(guān)的課程。在「智能基座產(chǎn)教融合協(xié)同育人項目」的推動下，華為也在將昇騰 AI 技術(shù)知識融入到學校的計算機、人工智能等三十多門課程之中。團隊成員表示，從個人發(fā)展的角度來看，現(xiàn)在的課程與企業(yè)相結(jié)合，能讓理論課程的針對性和實踐性更強，根據(jù)業(yè)界的實際產(chǎn)品和技術(shù)來培養(yǎng)具備某方面特長的學生。

 

在 MobiUS 昇騰芯獲得了本屆「互聯(lián)網(wǎng) +」產(chǎn)業(yè)賽道的銀獎之后，團隊也打算著手將這個技術(shù)方案進行商業(yè)化落地的探索，與華為進行更深度的合作。展望未來，應(yīng)用場景或許也不限于此，比如可以拓展到電力巡檢等需求更廣闊的領(lǐng)域市場，用人工智能技術(shù)產(chǎn)品替代原始的、危險性的人工勞動。

 

目前，該產(chǎn)品已被推薦申請華為「昇騰萬里」解決方案 ISV 技術(shù)認證，完成后即可與華為建立伙伴關(guān)系。此外，團隊還可以通過雙創(chuàng)孵化的方式與華為進一步建立技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)拓展的聯(lián)系。

 

一直以來，昇騰計算產(chǎn)業(yè)致力于將 AI 新技術(shù)的紅利帶到世界的每個角落，讓人人充分享受 AI 帶來的美好。在 AI 治理上，華為與生態(tài)、商業(yè)伙伴共同倡導向善、包容、普惠和負責任的 AI， 為人類社會發(fā)展帶來價值。目前，昇騰計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)已在醫(yī)療、運營商、能源、交通、互聯(lián)網(wǎng)、政府、制造等多個領(lǐng)域落地，昇騰社區(qū)（hiascend.com）注冊開發(fā)者已達 40 萬，同時聯(lián)合 200 + 高校研究團隊，全力推進 AI 科研進步。

 

團隊成員馬浩楠是一名大三本科生，這也是他首次參加「互聯(lián)網(wǎng) +」大賽，并在這個過程中感到收獲頗豐：「我更深切體會到，可以用自己手中的技術(shù)去真正服務(wù)于人民，做一些有意義的事情。并不是說悶在實驗室里，埋頭寫算法或者是發(fā)論文，我們確實是可以做些事情，讓技術(shù)知識變得更有意義一些?！?/div>