AI在冬奥——带你一键get冬奥同款“黑科技”

从“同一个梦想”到“一起向未来”

双奥之城北京

在这个冬天再次迎来奥运火种

然而，同14年前大不相同

2022年的中国

已然是全球新一波人工智能浪潮的领导者

自动驾驶、自然语言处理NLP、机器视觉CV

深度学习DL、数据挖掘DM

一系列眼花缭乱的人工智能概念

都将在为期两周的冰雪盛事大显神通

如何才能紧跟时代

靠自己玩转北京冬奥中的人工智能？

立刻下滑，保证不虚此行！

作为人工智能应用大国，中国AI产业向2022北京冬奥赛事运营提供了全方位的技术支持：北京冬奥会组委会所在地首钢园区的L4级自动驾驶接驳车队、可识别多国语言的智能客服机器人、能精准识别运动员动作的AI机器裁判...一系列AI冬奥项目，都将在2月依次亮相。

事实上，无论是2018年平昌冬奥会、还是2020东京奥运会，最近的两次奥运会都在广泛使用包括自动驾驶、人脸识别在内的AI落地服务，北京冬奥对于AI的应用并不是首次。

然而，与近两次奥运对AI浅尝即止的“噱头式”运用不同，北京冬奥会对AI技术的应用是全方位、系统性的深度参与，这自有深厚的现实土壤：与日韩不同，中国蓬勃发展的AI产业、独步世界的AI人才储备，才是让北京冬奥成为AI奥运里程碑的“底气”。

作为职场中坚，面对冬奥里那些眼花缭乱的人工智能技术，在猎奇之外，我们更能利用遍布全网的AI学习教程、通过简单的学习让工作变得更简单。话不多说，赶快拿好手中的硬件设备，用AI给工作提提速！

自动驾驶，人工智能皇冠上的明珠。可以说，首钢园路线中的冬奥L4级自动驾驶接驳，淋漓尽致地展现了中国冠绝全球的人工智能实力。

学习自动驾驶技术最需要了解的技术范畴之一，就是深度学习，最需要重视的硬件性能，就是GPU。要知道，在完成相同的深度学习训练任务时，使用GPU计算集群所需要的成本，仅为CPU计算集群的200分之一。

而在“跑”鸟瞰图转换、车辆姿态角（Euler角）等自动驾驶算法时，对GPU的要求也远超其它场景，如果GPU显存不足，非常容易出现“CUDA out of memor”状况，就算调小 batch size以适应小显存，也是以牺牲模型准确率为代价。

可以说，利用强大的GPU构建神经网络实现自动驾驶，是一条已经被验证的通路。

在冬奥使用的智能客服机器人系统中，对话系统属于任务型对话，具有领域范围小、主题明确等特点，它的功能主要由然语言处理（NLP）之下的自然语言理解（NLU）决定。

在运行自然语言处理工作中，简单的POS类任务（如调用NLTK之类的自然语言处理工具包），一般PC就足以应付。然而，如果使用基于深度学习的NLP、特别是NLU，就需要在重视GPU性能外，重视电脑的SSD速度，从而加快语义整体处理速度。

北京冬奥引入的AI评分系统，可将转瞬即逝的动作转化为空间坐标上量化的数据指标，无论是动作纠偏还是参考模拟示范对动作打分，都可以达到极高精度，除了能在赛前帮助运动员训练，还能在比赛中辅助人类裁判，完成评分工作。

实际上，这其中运用的目标识别与目标跟踪早已是计算机视觉（CV）领域的研究已久的问题。作为人工智能的重要组成部分，它自然也对GPU和内存有很高要求。

需要特别注意，目前CV项目一般多借助远程服务器展开运算，所以电脑的网卡也必须得到重视，龟速网络，只会让精心部署的远程服务器环境事倍功半。

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