12月11日，第四届人工智能安防峰会在深圳盛大举行，云天励飞首席科学家王孝宇博士受邀出席，并分享了关于AI大规模产业化的思考。

王孝宇博士在演讲中提到，AI大规模产业化主要面临的问题是成本和门槛过高，算法的训练依赖拥有专业技术和经验的高学历人才，但在算法开发过程中，这些高学历人才却陷入到了基础的调参等工作中，算法开发的速度难以跟上现实需求爆发的速度，这是AI大规模产业化面临的一大问题。

以城市治理为例，城市治理往往需要各类不同的算法，如井盖丢失检测、垃圾满溢检测、消防通道占用检测等等，但如果每个模型都雇用专业的算法团队，从头一个个开发，这样的成本和效率对大规模产业化而言显然不现实。

对此，云天励飞的解决方案是以数据驱动模型训练。王孝宇博士说道，"巧妇难为无米之炊"，没有高质量的数据，算法模型精度也很难保证。因此如何在短时间内获得使模型达到最优效果的数据集，对算法训练而言十分重要。

云天励飞内部打造了一个标准化、平台化、流程化的算法训练平台，可完成从数据搜集、数据标注、模型训练、数据挖掘等工作的完整闭环。每个任务还能够沉淀优质数据集，让数据真正沉淀为优质资产。

目前，该平台已经在深圳市龙华区等区域得到应用，为提升区域治理水平现代化做出贡献。

最后，王孝宇博士谈到建立平台的初衷。他表示，AI还在拓荒阶段，行业还没有成为一片绿洲。而要让行业成为绿洲，就需要让人人都有机会参与到AI的开发当中，让AI真正蓬勃发展。

去年云天励飞正式发布自进化城市智能体，并且启动自进化城市智能体生态联盟，希望未来能够与更多伙伴携手，共同推进AI产业发展。

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