《流浪2》:前端的尽头确实是AI

2023-02-01 02:47 来源:长安事

春节期间一直忙,今天才看了心心念的《流浪地球2》。整个电影无需多说,评价应该交给专业影评人。就我这个吃瓜群众而言,感觉《流浪2》是继《流浪1》后国产科幻片的又一个高峰,还是最高的那座,没让人失望,还有更多的惊喜,这在续集电影来讲是特别难得的。

做监控的理工男,有个职业病,就是到哪里都关注摄像机。。。无论在电梯里,在楼梯间,亦或在马路上,看到摄像机,就会驻足不前、仔细研究,看看到底是谁家的,是不是开机了,带不带红外、带不带补光,是IP的还是SDI的,是什么功能的,等等。相信看了《流浪2》的咱们这个行业的同学,一定跟我一样,无论是核心计算系统“MOSS”的“红点”,还是多次特写的枪机、球机,都是特别的关注点。

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电影中无处不在的摄像机

其实在观影之前没事刷朋友圈的时候,对于片中摄像机已经有了相当的了解。大年初一,看鹏国总的朋友圈,一首《贺新郎宇视科技敬祝2023新春》配着《流浪地球》的背景,是第一次知道原来片子里的摄像机,都是宇视的。接下来,宇视同事们朋友圈的刷屏让我很痛苦,电影还没看,先带了些许的剧透和一堆摄像机场景预设去观影。

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先说说“MOSS”。看完电影后,结合开头印度科学家研究人工智能的视频画面以及末尾的彩蛋,我确信整个电影都来自于MOSS视角,是摄像头视频画面的还原。所有情节,其实都是MOSS一手操纵的,每个场景他都通过智能大脑时刻注视着,并且为我们讲述。550W超级量子计算机“小苔藓”所链接的无数前端设备,是MOSS完成使命的安身立命之本。

说到这里也有点小感慨,MOSS所代表的有自我意识的人工智能系统,是科学伦理问题也是个哲学问题。当初看《我,机器人》以及《黑客帝国》时候对机器人和计算机的恐惧已经深入骨髓,在看完《流浪2》后,这种感觉再次重来。无处不在的眼睛,以及人类心智的输入和获取,让MOSS才是整个电影的大BOSS。将人类数字化,在机器面前任何温情和人文情怀都是一堆废话时,我们将何去何从?马兆说“没有人的文明,没有意义。”不知这话未来几十年以后的MOSS是否听懂了?

除了MOSS外,片中还出现了大量的摄像机的特写。结合着“数据”的载体,这些摄像机算是MOSS的眼睛和触角。MOSS存在的本质意义是进行计算,“计算”概念是不能脱离“数据”独立存在的。这些数据的来源来自于感知,包括了视觉和微波、毫米波,全光谱、全波段、多方位、全角度的立体感知,为处理系统进行了有效的数据支撑。

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带毫米波雷达的交通摄像机

遍布基地和太空电梯以及各个场景下的枪机、球机,无论是双目、四目,还是枪球联动,都是中央处理系统的眼睛,用视频数据收集形成规律性总结。其中,交通卡口的摄像机,是加了毫米波雷达的。监控发展到现在,排头兵们已经超越了可见光,并且形成了产品和方案,远扫近看,在边境、卡口等一些特殊场景已经有了大量应用。数字化的核心是数据,数据的核心是大数据,大数据的核心是无差别的海量信息。这个无差别,早年我们只讲视频和可见光,现在已经初步做到了全波段。当然,因为成本和场景、技术原因,全波段,包括音频,还不普及,但全息感知这个趋势是无法逆转的。

做这个行业,这几年AI是绕不过去的关键词,也深知摄像机的尽头就是AI。但具象化的表达,对于理工科的学生而言,有相当的难度。很容易就变成讲道理和技术,很难让我们认为的吃瓜群众听明白。我觉得宇视这次产品全场景露出的尝试特别有意义,通过一个关注度极高的大众平台,把边缘智能、云智能以及前端设备与这二者中的关系和产生的作用,通过一个具象化的场景进行了有效的表达。换句话说,就是终于让别人知道我们是做什么的、我们要怎么做。而这种场景,恰恰代表了未来。

很早前(大概是2014或者13年),去宇视的展厅参观,看到他们把摄像机泡在水里进行极限测试,到现在还记的很清楚。看了《流浪2》中一个个被恶劣环境蹂躏的边角全飞的摄像机,想起了教员的那句“可上九天揽月,可下五洋捉鳖”。既能做得了高大上的端智能,又能扛得住爬冰卧雪的折磨,谁说张飞就不能绣花了?

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宇视参演的主力们

下午和宇视同事聊天知道,从2021年8月接触截至2022年10月拍摄完成,14个月、4轮产品和技术支持,外加零散的“闪电需求”,宇视从时间、设备、人员、物流、现场执行等各方面为《流浪地球2》做好资源配置和保障,总计交付45个SKU的423件产品,发货可铺满一个小篮球场。如果没记错,我们行业企业以此种形式参加电影拍摄和植入,应该是第一次,宇视人骄傲,作为电影观众,我也挺骄傲的。因为这个电影,我看到知乎、微博上已经发起了关于《流浪2》中摄像机的话题,其中还不乏高赞的回答和评论。

通过这种方式,让人们了解摄像机在人工智能和数据处理中起到的作用,进行一次科幻影片中的科普,是向甲方和大众宣传专业知识的“最优解”。立个flag,如果有《流浪3》,我一定不再看朋友圈了,给自己留个惊喜,看看那时候,我们的前端智能到底出现几次、做到了什么程度。

责任编辑:石旭