Thương mại hóa AI: công ty công nghệ Trung Quốc Megvii ‘dùng AI tạo ra AI’

Trong quá trình thương mại hóa công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI), công ty khởi nghiệp Megvii phát triển nền tảng Brain , ’sử dụng các thuật toán để đào tạo các thuật toán khác và sử dụng AI để tạo ra AI’

“Con rồng” Trí tuệ Nhân tạo xây dựng một hệ sinh thái AI mạnh mẽ ở Trung Quốc với nền tảng Brain . Ảnh KrASIA

Theo một báo cáo gần đây về trí tuệ nhân tạo của McKinsey, trong thập kỷ tới, tại Trung Quốc AI sẽ phát triển mạnh mẽ trong những lĩnh vực mới ở Trung Quốc.

Đây là những ngành mà tiến trình đổi mới và chi phí cho R&D thường xuyên tụt hậu so với những đối tác toàn cầu như ô tô, giao thông vận tải, hậu cần, sản xuất công nghiệp, phần mềm doanh nghiệp, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống.

Trung Quốc hiện coi AI như một động lực phát triển kinh tế mới, 4 “con rồng” đã xuất hiện, dẫn đầu sự phát triển những công nghệ AI nội địa là Cloudwalk, Yitu, SenseTime và Megvii.

Trong số 4 doanh nghiệp này, doanh nghiệp đầu tiên thiết lập những hoạt động AI là Megvii, thành lập ở Bắc Kinh năm 2011 bởi ba sinh viên tốt nghiệp Đại học Thanh Hoa Yin Qi, Tang Wenbin và Yang Mu, dưới sự hướng dẫn của nhà khoa học máy tính và lý thuyết tính toán, GS Andrew Chi-Chih Yao, năm 2000 giành được G.iải t.hưởng Turing “G.iải t.hưởng Nobel về máy tính”.

Nổi tiếng với công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nhà phát triển phần cứng và phần mềm AI Megvii của Trung Quốc nhanh chóng mở rộng, trở thành doanh nghiệp tạo ra hệ sinh thái thông minh, tối ưu hóa hiệu quả của các thiết bị Internet-of-Things (IoT) trong sản xuất, hậu cần và quản lý đô thị.

Megvii có trụ sở chính tại Bắc Kinh với hơn 2.000 nhân viên và được tập đoàn thương mại điện tử khổng lồ Alibaba hỗ trợ, duy trì 4 trung tâm nghiên cứu và phát triển tại Trung Quốc.

Theo Yin Qi, đồng sáng lập và là CEO của Megvii, công ty AI có 3 ngành kinh doanh chính là: IoT cá nhân, IoT thành phố, áp dụng AI phát triển các điều kiện quản lý hiệu quả mọi hoạt động trên toàn thành phố và IoT chuỗi cung ứng nhằm tăng hiệu quả sản xuất trong các hoạt động của nhà máy.

Năm 2020, công ty công nghệ Megvii ra mắt Brain , một nền tảng năng suất AI giúp các doanh nghiệp xây dựng năng lực AI của riêng mình, triển khai các thuật toán tùy chỉnh trên quy mô lớn và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của doanh nghiệp.

Hoạt động như một cấu trúc nền tảng, cung cấp hỗ trợ cho quá trình đào tạo thuật toán và cải tiến mô hình của Megvii, khung học sâu được thiết kế để giải quyết những điểm khó khăn mà các doanh nghiệp gặp phải khi thực hiện các nỗ lực số hóa hoạt động sản xuất trên quy mô lớn. Nền tảng phát triển thuật toán bao gồm toàn bộ vòng đời sản xuất thuật toán, từ quản lý dữ liệu đến tối ưu hóa mô hình và lập lịch trình.

Phát triển các thuật toán AI là một nhiệm vụ khó khăn, một nhiệm vụ cần nỗ lực rất lớn trong nghiên cứu và kỹ thuật hệ thống. Xây dựng một cấu trúc nội bộ từ đầu đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực của tổ chức để đảm bảo rằng hệ thống AI chạy trơn tru.

Sun Jian, nhà khoa học hàng đầu tại Megvii cho biết, Brain cho phép các doanh nghiệp kinh doanh vượt qua những thách thức này. Nền tảng Học sâu không chỉ tạo điều kiện phát triển thuật toán nhanh chóng mà còn giúp đào tạo thuật toán quy mô lớn. Theo ông Sun, nền tảng Học sâu có thể xây dựng những thuật toán tùy chỉnh, phù hợp với nhu cầu của mọi công ty từ nhiều lĩnh vực khác nhau.

Theo quảng bá của công ty Megvii, Brain rút ngắn 80% thời gian phát triển thuật toán và giảm 55% chi phí sản xuất thuật toán tổng thể.

Brain chính thức được tung ra thị trường vào năm 2020, nhưng quá trình phát triển sản phẩm bắt đầu từ trước đó rất lâu. Tang Wenbin, đồng sáng lập và CTO của Megvii cho biết: “Chúng tôi bắt đầu phát triển Brain vào năm 2014.

Mục tiêu là cho phép nhân viên R&D có thể truy cập vào một phạm vi rộng lớn những khả năng kỹ thuật, từ dữ liệu đến công nghiệp hóa thuật toán, do đó các nhân viên nghiên cứu và phát triển không phải phát minh tất cả từ đầu và có thể dễ dàng đẩy nhanh việc triển khai AI.”

Bằng phương thức kết hợp học máy tự động trong hệ thống AI, Brain có thể “sử dụng các thuật toán để đào tạo các thuật toán khác và sử dụng AI để tạo ra AI”, Tang nhấn mạnh.

Đối với bất kỳ khung học sâu nào, để hoạt động tối ưu đều yêu cầu một lượng rất lớn dữ liệu phi cấu trúc, được phân tích và gắn nhãn theo phương thức thủ công.

Quá trình làm cho nội dung dữ liệu có sẵn ở các định dạng khác nhau như văn bản, video và hình ảnh mà máy tính có thể nhận dạng được, được gọi là chú thích dữ liệu cần nhiều thời gian và chi phí do nhiều hệ thống AI hiện nay yêu cầu Học có giám sát. Dữ liệu bị lỗi có thể chuyển thành sai lệch nhận thức và dẫn đến những kết quả dự đoán không chính xác của AI.

Theo Sun, Brain cải thiện đáng kể tốc độ chú thích dữ liệu cho Học sâu, giảm chi phí trong quá trình thu thập và gắn nhãn dữ liệu. Chú thích dữ liệu tạo thành một thành phần chi phí quan trọng trong phát triển dự án AI, các chuyên gia máy tính coi đó là thách thức hàng đầu mà các công ty AI phải đối mặt trong quá trình thương mại hóa công nghệ AI.

Mặc dù sự gia tăng ứng dụng công nghệ AI tạo ra những cơ hội tăng trưởng mới cho các nhà cung cấp AI nhằm tạo ra giá trị bổ sung cho khách hàng, nhưng điều quan trọng là những công ty AI phải hiểu rõ nhóm vấn đề duy nhất đi cùng với khả năng thương mại hóa AI, đặc biệt là nhu cầu phát triển các mô hình kinh doanh AI khả thi về mặt thương mại.

Khi Megvii lần đầu tiên phát triển Brain , nền tảng này được sử dụng cho R&D nội bộ. Nhưng ban lãnh đạo cao cấp của công ty AI sớm nhận ra sự cần thiết phải tập trung vào thương mại hóa các ứng dụng công nghệ Học sâu, thúc đẩy tăng trưởng trong tương lai và xây dựng sự bền vững của doanh nghiệp.

Đây là nguyên nhân chính để Megvii vượt ra ngoài lĩnh vực kinh doanh cốt lõi sang lĩnh vực hậu cần của Trung Quốc, khai thác những hệ thống và robot hỗ trợ bởi AI nhằm tối ưu hóa hoàn toàn hệ sinh thái giao nhận hàng khổng lồ của đất nước.

Đặt tham vọng trở thành “công ty AI chăm chỉ nhất” hoạt động trong lĩnh vực hậu cần, năm 2020, Megvii tung ra phần mềm Hetu 2.0 , một bản cập nhật hệ điều hành robot Hetu vào thời điểm đó đã được sử dụng trong hơn 100 nhà kho của các công ty khác nhau kể từ khi ra mắt tháng 1/2019.

Robot do Megvii phát triển đang được sử dụng trong các nhà kho để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển. Ảnh Megvii.

Để phát triển sự hỗ trợ rộng rãi hơn cho công nghệ độc quyền và tăng cường khả năng cạnh tranh của công ty, cùng năm 2019 công ty khởi nghiệp đã quyết định mở mã nguồn mở khung Học sâu MegEngine, 1 trong 3 thành phần của nền tảng đã được xác nhận Brain . Động thái này nhằm đẩy nhanh sự phát triển hệ sinh thái thịnh vượng xung quanh Brain , một hệ sinh thái sẽ thách thức hai khung học sâu hàng đầu thế giới, TensorFlow của Google và Pytorch của Facebook.

MegEngine là 1 trong 3 thành phần chính của kiến trúc học sâu Brain , được phát triển để đào tạo các thuật toán thị giác máy tính trên quy mô lớn. 2 thành phần độc quyền khác của Brain là MegData (quản lý dữ liệu hệ thống) và MegCompute (hệ thống điều phối sức mạnh điện toán).

Chiến lược thương mại hóa công nghệ AI của Megvii phù hợp với kế hoạch quốc gia của Trung Quốc nhằm phát triển năng lực công nghệ quốc gia, trong đó quan trọng là nhu cầu giảm bớt sự phụ thuộc của doanh nghiệp Trung Quốc vào các khung mã nguồn mở của Mỹ. Sự phụ thuộc vào các khung Học tập sâu của Mỹ đối với các công ty khởi nghiệp Trung Quốc được xác định là một lỗ hổng an ninh rất lớn trong hệ sinh thái AI của Trung Quốc.

Nhưng sử dụng các khuôn khổ AI mã nguồn mở của Trung Quốc vẫn chưa bắt kịp với các đối tác do Mỹ dẫn đầu. Theo so sánh giữa các kho lưu trữ GitHub, nền tảng học sâu Baidu mã nguồn mở PaddlePaddle chậm hơn so với TensorFlow đến 8 lần, đáng chú ý là việc sử dụng mã nguồn mở này đang giảm dần.