学习活页 2023年第9期

编者按:本期摘发《北京日报》新时代·新职业·新奉献中的四篇报道，意在与同志们分享年轻人职业精神的同时，感触新时代生活中的科技成果。

感触新时代生活中的科技成果 

人工智能训练师 赵佳明

把AI“喂”聪明

记者代丽丽  实习生金瑶

“人工智能(AI)训练师，通俗点儿说，就是对人工智能模型不停地训练、调整、培养，让AI更聪明。”

“画一幅驴肉火烧。”

赵佳明在对话框里打出一行字，向生成式人工智能（AI）“文心一言”发出指令。

不到1秒钟，AI就给出了一幅画——一头驴，站在一簇火堆旁，火烧得很旺，火里烤着一块肉。

“你看，驴、肉、火、烧，4个要素全齐了，但这个结果让人哭笑不得。这就是最初的人工智能，还比较‘笨’，只能把你提出的几个元素简单机械地组合起来。而我们的工作，就是训练人工智能，让它越来越聪明，直到学会画出真正的驴肉火烧。”说着，赵佳明又向AI发出同样的指令。

这一次，“文心一言”给出了一幅烧饼里面夹着肉的图片。“这就是我们训练过的人工智能，聪明了很多吧！”

那是怎么个训练法呢？“就是将大量的文字、语音、图像打上标记，人工智能模型识别了这些标记，就能被训练出更强的分辨能力。”赵佳明又展示了一张人工智能识别监控的照片。监控画面中，一个人揪住另一个人的衣领在撕扯。赵佳明在图上打了一个标记——打架。然后将成千上万个类似的标记“喂”给人工智能，人工智能便形成了自己的认知——原来这个动作就是有人在打架。于是，监控中只要出现了衣领被揪住的场景，人工智能就会把这个行为认定为“打架”，还会报警。

作标记是最初级的训练工作。训练师每天要看成百上千张图片，为每张图片打上标记，记录下图中物品的特征，比如类别、颜色、形状……这些标记就是投给人工智能的“饲料”，标记的特征越多、越细，人工智能识别的精度就越高，最终给出的答案就越准确。

一个算法模型的训练，少则需要5000到1万张图片数据，多则要几万张甚至几十万张图片数据。

但是，人工智能总会存在错误、偏差，所以，赵佳明和同事们的工作，就是让它离完美更近一步。于是，更高级别的人工智能训练师会根据人工智能的表现，对它不断进行纠正、提升，令其快速迭代。这背后的一系列工作涉及模型、算法、算力……程序员们为此废寝忘食，写下不计其数的代码。

作为时下最具发展前景的行业，人工智能需要的人才也是海量的。

赵佳明更重要的工作是推进落地百度500万AI人才培养计划，打造一个AI人才培训平台。目前他们已与100多所高校合作，培养复合型人工智能技术人才，弥补国内AI人才缺口。百度与职业院校的合作，诞生了一系列接地气的案例，比如AI检测水蜜桃是否有缺损；鉴定紫砂壶的制作工艺是否有瑕疵；进行行人闯红灯的智能检测预警……去年，赵佳明的团队还参与研究了“AI螺蛳粉”，尝试使用百度AI优化螺蛳粉生产流程，解决螺蛳粉生产中的痛点。目前，百度已经培养AI人才超过300万人。（来源：《北京日报》）

自动驾驶安全员 张然

护航无人驾驶

记者李博

“我的工作，就是远程监控自动驾驶车辆的运行状态，在车辆做出不合理动作时及时介入，给出策略，确保车辆安全行驶，并帮助自动驾驶算法技术迭代升级。”

“现在路况这么复杂，机器真的能替代人类驾驶汽车吗？”3年前，当张然初次见到自动驾驶的汽车时，也有着这种疑惑。而如今，作为自动驾驶测试远程安全员的他，已经对自动驾驶有着十足的信心。

2021年5月，张然看到了“小马智行”招募自动驾驶测试安全员的信息，果断报了名。“当时感觉自动驾驶很有前景，自己又很爱车，很想试试这个岗位。”

“过关”的条件相当严格。张然回忆，上岗考试有一项测试，是考察驾驶员走直线的能力。“地面四角摆放着4个锥桶，每个锥桶离车身两侧只有5厘米的距离。要求驾驶员以50公里的时速开车直线穿越，而且必须一次成功。”

经过重重测试、培训，张然成为了车上安全员，在车辆自动驾驶的过程中，观察车辆的运行状态。“老司机”在车上“大撒把”，张然心里也难免打鼓。他说，一次上路测试时，一名行人突然从人行道蹿到了车前，“当时车子赶紧自动急刹”。自此以后，张然都会格外留意车辆四周的情况。坐在车内，最主要的工作是应对突发情况。遇到其他车辆闯红灯，或是行人突然从前方盲区蹿出来等特殊情况，就需要安全员及时介入，避免风险。

“车在正常行驶过程中，其实不用我们有任何操作，只有遇到复杂场景下卡壳的时候，车辆才会发出请求，由我们给出倒退、向左、向右等命令。”张然说，在远程测试的过程中，曾经遇到过施工队的梯子堵住街道的情况，车辆一时不知如何是好，“愣”在原地。“一边是竖起的梯子，另一边又有停放的车辆挡住了出入口，这时候就需要我们安全员给出策略，选择绕行还是倒车，最后再由机器执行。”当遇到车辆做出不合理动作时，张然也会记录下来，交给工程师进行优化迭代。

伴随着测试技术的成熟，近几年国内的自动驾驶技术“小步快跑”，几乎每隔几个月就有技术的升级。自动驾驶测试已先后经历“主驾无人，副驾有人”和“前排无人，后排有人”测试阶段。“现在这些车开起来比大部分驾驶员还要平稳，在行驶中很少会出现差错，遇到行人也会主动避让，真正做到了文明驾驶。”张然说，目前自动驾驶车辆的表现，已经可以媲美人类“老司机”了。

去年年底，“小马智行”获准进入“无人化车外远程阶段”测试。一部分安全员从守在车里，转移到运营中心远程值守。作为远程安全员的张然，现在只需要坐在屏幕面前，就可以通过360度影像，将测试车辆四周的情况尽收眼底。

从车内盯，到电脑屏幕前盯。尽管车内见不到安全员值守，但自动驾驶测试现阶段依然离不开人的最后把关。张然说，在绝大多数情况下，自动驾驶即使是遇到极端天气和复杂场景，都能够游刃有余。今后一位远程安全员可能将同步负责多辆无人驾驶车的远程协助工作。（来源：《北京日报》）

虚拟现实工程技术员 赵苍月

练车实景进VR

记者孙宏阳

“虚拟现实工程技术，就是把真实世界中千变万化的环境一比一‘搬’进虚拟世界。学员戴上VR眼镜，坐进模拟驾驶舱，就能练习驾车。”

不用驾驶真车，戴上VR眼镜、坐进模拟驾驶舱，像打游戏一样“闯关”，就能把“倒桩”练会！这般神奇的操作，每天都在北京多所驾校上演。而作为虚拟现实工程技术人员，赵苍月要做的，就是把真实世界中千变万化的驾驶环境一比一“搬”进VR眼镜中，让驾考学员身临其境。

逼真的驾驶体验，背后付出可不少。

就拿雨雪天行车来说，地面摩擦系数、雨雪视觉效果都需要精确计算、编写代码。学员练车可能根本无法赶上雨雪天，模拟驾驶可以补上这一课。但赵苍月为此要一次次驾车冲进雨雪中，挑战极端天气下行车，从而采集数据。有一次，雪天路滑，桥区转弯时车辆侧滑，吓得他一身冷汗。“愣是把我练成了驾驶技术过硬的‘老司机’。”赵苍月笑着说。

去年夏天，为了还原暴雨天涉水驾驶的场景，赵苍月带着团队来到驾校封闭训练场，给车辆各部位绑上采集器，然后将车推进灌了水的“水淹”路段。看着车辆漂浮起来，完全无法控制，紧张感扑面而来。“我们就是要将这种真实感带到学员眼前。通过模拟险情，加强学员风险预估能力，避免危险驾驶行为的发生，关键时刻才能够自救。”

五六年前，“驾驶训练模拟”能不能大规模推广，谁都没底。比较成熟的模拟驾驶技术，过去多掌握在国外大型车企手中。驾校即使有模拟器，也多是对着屏幕简单打打方向盘。

直到2017年底，赵苍月所在公司联合驾校做了一次实测，两百多名学员在使用新研发的模拟驾驶舱“练车”后，直接去考科目二，通过率竟然高达85%，这也坚定了团队继续攻关的决心。

沉浸式练车，想让驾驶员“不出戏”，每个小细节都至关重要。

戴上VR眼镜，赵苍月提醒记者注意后视镜，即使是在虚拟世界中，后视镜中的立体成像也格外真实。“只有完全还原，学员才能通过后视镜，准确判断与周边车辆、环境的距离。”赵苍月回忆，为了追求小小后视镜中的“真实世界”，突破左右眼视觉差、凸透镜曲面不一致等带来的难题，团队足足花了4个月时间，反复建模测算。在此期间熬了多少个通宵，他已经数不清了。

赵苍月还在虚拟环境中添加了驾车训练中难以碰到的“突发情况”，比如行人突然蹿出、方向盘失灵等。学员在训练中经历了这些问题，万一在现实世界中遇到了，就不会那么慌张。

在虚拟现实领域，还有无限可能。

最近，赵苍月团队又开始做AI相关研究，赋予每辆车“性格”。比如有的车文明礼让，有的车喜欢“斗气”，有的车喜欢点刹车……更真实地模拟城市道路环境。

“希望学员能在‘玩’中练就过硬的驾驶技术。不夸张地说，这些驾驶技术，关键时候能救人一命！”在赵苍月看来，模拟驾驶的“魔法”具有非常重要的现实意义。（来源：《北京日报》）

供应链物流架构师 者文明

物流链条加速跑

记者王琪鹏

“我们的工作是解决供应链物流的技术管理难题。通过新技术的应用，减轻一线工作人员的负担，提高能效、降低能耗，让供应链物流更快、更‘绿色’。”

凌晨4点，大部分人还在睡梦中，京东“亚洲一号”北京智能产业园内，物流机器人不停运转，不开灯、不用人工操作，也能实现货物的搬运、拣选。

这座实现了“黑灯作业”的物流仓库，是近年来物流行业越来越智能化、低碳化的一个缩影。京东物流的者文明，正是这场供应链物流变革中的一员。

2012年，者文明加入京东物流。起初，他觉得，物流行业无非就是搬运货物，自己这样的技术人员，恐怕没有太多施展的空间。但很快，他就发现，在物流业大发展的时代，技术大有可为。

者文明发现，物流行业传统的盘点方式是拿着扫码枪扫描货物上的电子标签，为了保证准确率，需要近距离地逐个扫描，效率非常低。遇到大的促销活动，工作人员压力很大。而在京东，购买洗衣机、电冰箱之类大件家电的客户又特别多，每次盘点，工作人员都需要用升降机把货物从几米高的货架上运下来，扫描之后再放回原处，费时费力。

了解到这一“痛点”，者文明立刻想到了更精准、成本更低的射频识别技术。采用这种技术，可以实现隔空读取。然而，大件家电基本都是金属材质，如果是层层密集码放，会屏蔽掉部分信号，不可避免地影响识读率。

者文明没有轻易放弃，他带着同事来到位于河北固安的物流仓库。二十多天里，他们自己贴标签，各种方式摆放货物，终于找到了提高识读率的方法。如今，在京东物流大件家电仓库内，工作人员再也不用挨个去扫描商品条码，只要拿着手持设备在巷道中走上一圈，信息就可以自动上传，盘点效率提升10倍以上，出库效率提升150%，减轻了一线繁重的重复性劳动。

近年来，随着“碳中和”成为全球关注的话题，供应链物流也面临着新的转型。者文明作为技术领域的专家，通过技术来提高能效、降低能耗，自然就成了他最关注的突破点。

过去，物流仓库在交接货物时，会有一个签字交接的环节，需要大量的纸质单据作为凭证，纸张消耗量大，而且效率低。利用区块链技术，者文明带领团队开发出一款名叫“链上签”的产品，用新技术取代了传统纸质文件。交接时，司机只需要在手机上操作，就能实现“秒交接”，而且全程可追溯。

在技术的加持下，如今的京东物流已是这样的图景：物流园区的屋顶安装上了光伏发电系统，每年的发电量可以让园区实现“自给自足”；物流机器人昼夜忙碌不停，通过降低能耗，部分机器人的续航能力可以提升30%到40%；在物流运输环节，装载率监控算法、物流运输碳足迹精算等一系列技术创新应用，持续推动着供应链的脱碳进程。

技术对物流行业乃至整个供应链的重塑，让者文明很有成就感。（来源：《北京日报》）