無盡之海的奧秘:AI會成為臨海區(qū)域下一個經(jīng)濟增長點嗎?

原標(biāo)題:無盡之海的奧秘:AI會成為臨海區(qū)域下一個經(jīng)濟增長點嗎?

大海,是這個世界最神秘的所在之一。我們用盡無數(shù)方法去探索蔚藍之下的未知,可成果往往寥寥。

原因很簡單,海洋面積過于廣闊,深入海洋的勘探條件也非常苛刻,需要攜帶大量裝備出海、潛水,很難實現(xiàn)長時間的持續(xù)觀測。現(xiàn)在雖然有了水下機器人代替人類,但處理量級巨大的回傳數(shù)據(jù)又成了一件麻煩事。在這一點上海洋研究和太空學(xué)上有些類似,機器帶來的數(shù)據(jù),往往需要巨大的數(shù)據(jù)量和計算相結(jié)合,才能發(fā)揮價值。例如去年NASA發(fā)現(xiàn)了“第二個太陽系”開普勒90系統(tǒng),就是用谷歌的機器學(xué)習(xí)分析開普勒太空望遠鏡的數(shù)據(jù),實現(xiàn)了更高的分析效率。

那么同樣的邏輯,AI技術(shù)可以應(yīng)用于海洋之中嗎?

探索無盡之海,AI能做到什么

在這兩年AI技術(shù)的迅速發(fā)展中,雖然應(yīng)用性的提高有限,但大規(guī)模集群計算的能力和成本卻在日益發(fā)展,讓越來多的行業(yè)可以利用起強大的算力,去解決哪些以往無法解決的問題。

·深海勘探

海洋如此吸引我們,一個原因就是海底蘊藏著很多礦產(chǎn)資源。但想要開采這些資源的前提,是如何準確找到他們的位置,海洋不像陸地,我們不能帶著幾百人的勘探隊走遍大海。面對這一問題,亥姆霍茲海洋研究中心開始嘗試用機器學(xué)習(xí)圖像分析介入來尋找藏在太平洋海域下的礦產(chǎn)錳結(jié)核。

亥姆霍茲海洋研究中心采用的方法是,利用機器學(xué)習(xí)分析此前水下機器人回傳來的圖像,分析出藏有錳結(jié)核的海床形態(tài)是什么樣子,從而篩選掉大量模糊的運動照片,從清晰的照片中推算陌生海域藏有礦產(chǎn)的幾率,甚至還可以規(guī)劃水下探索線路,極大的提升了水下勘探的效率。

·海洋動物保護

除了勘探礦產(chǎn),AI對于圖像識別的力量也可以用于保護海洋動物上。海洋動物研究的難點在于,很多動物的行蹤太難尋覓,就無法對群體的生活習(xí)慣進行深入的研究。

但去年谷歌在博客上登載了一篇文章,講的是昆士蘭大學(xué)的研究團隊利用TensorFlow平臺開發(fā)了模型,用于在海洋航拍圖片中找到海牛的蹤跡。目前這一模型的準確率已經(jīng)達到了80%,而且這樣利用航拍觀測海洋生物的形式距離海洋生物本體更遠,不會輕易干擾生態(tài)。

·漁業(yè)規(guī)劃

要說眼下對海洋生態(tài)影響最大的,非法捕魚肯定算一項。如果說偷捕濫捕還能通過休漁期來進行控制,但漁船是否捕撈了保護魚類、是否過量捕撈都很難進行高效的監(jiān)控。在美國,甚至?xí)霈F(xiàn)獨立觀察員陪同捕魚的情況。

但現(xiàn)在一些海外自然保護協(xié)會和環(huán)境管理部門開始推廣在漁船上強制安裝高清電子監(jiān)控攝像頭,結(jié)合GPS定位實時監(jiān)控漁船到底捕獵了哪些海洋生物。還計劃結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法,自動監(jiān)控漁船是否捕捉了保護魚類、是否過渡捕撈。

同時有了高清攝像頭+算法+GPS的存在,每條漁船都變成了一個小小的探測器,對于進一步了解海洋生物生態(tài)有著很大的幫助。

總之,我們會發(fā)現(xiàn)海洋和太空一樣,礙于人類足跡的限制,此前我們的對這些地方所知甚少。如今有了AI更勝人類的圖像識別能力,結(jié)合多種圖像數(shù)據(jù)收集途徑,我們可以加速對海洋的認知范圍。未來在結(jié)合上對海水水質(zhì)、水溫的監(jiān)測,相信AI和海洋可以做到更多。

“硅海”的建成

但和其他AI與太空、地質(zhì)、環(huán)境結(jié)合的不同之處在于,利用AI于對海洋深度認識和開發(fā),最能直接作用于區(qū)域經(jīng)濟的增長。

在過去,海洋對于區(qū)域經(jīng)濟的作用基本在于漁業(yè)、航運和旅游幾項之上。但現(xiàn)如今,AI對于海洋的開發(fā)利用,或許可以重新帶動臨海區(qū)域經(jīng)濟的增長。

首先,臨海地區(qū)對于海洋AI有著天然的地理優(yōu)勢。AI研究海洋所需要的大規(guī)模運算,是可以“取之于海、用之于?!钡摹④浽诮衲昃徒⒘艘唤M“海底數(shù)據(jù)中心”,利用海水來為服務(wù)器散熱。谷歌在芬蘭哈米納的數(shù)據(jù)中心也是利用海水進行散熱。那些在海邊的研究中心,自然也可以利用這一優(yōu)勢降低利用大規(guī)模計算的成本。而依靠海水冷卻,吸引科技企業(yè)在海邊建立服務(wù)器數(shù)據(jù)中心,也會吸引科技企業(yè)在臨海區(qū)域聚集人才,并且進一步了解海洋。

(規(guī)劃中的舟山海洋科學(xué)城)

同時因為很多AI創(chuàng)新都需要大量采集數(shù)據(jù)或進行實地測驗,于是會有大量企業(yè)向便利的臨海地區(qū)聚集。像浙江舟山近年來就一直在利用自身的地理優(yōu)勢,吸引AI創(chuàng)業(yè)企業(yè),創(chuàng)造智慧海洋經(jīng)濟。舟山舉辦的舟山全球海洋經(jīng)濟創(chuàng)業(yè),就吸引了不少像從事海洋生物種群識別、水下機器人等等類目的企業(yè)前來參與。對于舟山本地的經(jīng)濟發(fā)展來說,有著不小的推動作用。

最后最重要的,自然是AI對漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展、海水污染等等方面的直接作用。改善海洋生態(tài)、優(yōu)化海洋環(huán)境,可以給予沿海地區(qū)從事漁業(yè)、旅游業(yè)等等行業(yè)更好的條件。

如果有政府組織進行領(lǐng)導(dǎo),或許AI真的會成為臨海地區(qū)經(jīng)濟增長的重要武器,從“硅谷”變成“硅?!?。

生機背后的隱患,我們距離硅海還有多遠

不過臨海地區(qū)想要依靠AI技術(shù)得到經(jīng)濟上的發(fā)展,還要解決不少問題。

一般理論上來講,由政府主導(dǎo),邀請海洋AI相關(guān)項目來到當(dāng)?shù)卦O(shè)立辦公點,提供各種補貼,再利用相關(guān)技術(shù)優(yōu)化海洋環(huán)境、漁業(yè)情況,就可以利用海洋AI為臨海地區(qū)帶來經(jīng)濟上的正向循環(huán)。但在理想情況下,還存有兩個隱患。

隱患一:政府補貼帶來的騙補風(fēng)險

海洋AI對于臨海地區(qū)的經(jīng)濟大有益處,但是這大類技術(shù)本身有著極高的門檻。政府相關(guān)部門是否能夠快速了解、甄別技術(shù)企業(yè)的真?zhèn)?,是個很大問題。尤其現(xiàn)在關(guān)注海洋問題的往往都是創(chuàng)業(yè)企業(yè),大企業(yè)并未入局,其中可能存在的騙補風(fēng)險可是不小。

隱患二:從實驗室到實地應(yīng)用的距離

上述提到的不少案例,都來自于高校和研究院,帶有科研目的、公益目的而非商業(yè)目的,這就意味著這些技術(shù)的應(yīng)用成本往往很高。這樣高成本的技術(shù)是否具有商業(yè)化應(yīng)用的可能,是海洋AI能否帶動臨海經(jīng)濟的關(guān)鍵。否則臨海地區(qū)也只能多幾家研究院而已。

這樣看來,想要真正讓海洋AI從研究走向應(yīng)用、走向帶動區(qū)域經(jīng)濟,需要的不僅僅是政府組織和技術(shù)研發(fā)兩方的努力。沒有巨頭的介入,整個行業(yè)就很難出現(xiàn)示范式的應(yīng)用案例。同時創(chuàng)業(yè)企業(yè)能解決的問題有限,往往只是整體問題中的一小點,例如某一種污染物的治理、某一種魚類的識別,這樣一來就很難系統(tǒng)性的解決問題。要讓政府組織和多方創(chuàng)業(yè)企業(yè)接洽,也是件費時費力的事。

相比之下,巨頭解決綜合性問題的能力更強,在此前智慧城市、城市大腦等等方面的建設(shè)中,也累積了足夠的經(jīng)驗。

今天的海洋AI,還是一片真正的“藍?!?,或許未來當(dāng)更多角色介入,這片無盡之海的價值,會被發(fā)掘的更快。

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2018-09-12
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