AI 整活造雪，好家伙，2000 多万人一起玩
优质回答：也是没想到，这次冬奥会，竟然成了科技互联网大厂的集体整活舞台。
有自制数字雪花将你直接送进冬奥开幕式，四舍五入就是人在现场：
以及虽然抢不到冰墩墩，但可以拥有冰墩墩特效。
还有 AR 版的数字藏品，无论拍视频还是照相都能 " 带上 "：
各种各样的新玩法，简直让人目不暇给。
就在最近，央视《消费主张》栏目中盘点了冬奥期间的黑科技应用。
其中就点名了华为云联合央视频推出的 " 数字雪花 "。
这个项目不仅搞出了京剧脸谱雪花等新玩法，更是用 AI 来实现了编曲和绘图等 " 艺术创作 "，连创意生成都带着点科技感。
可以说，又秀又国潮国风 ~
这当中究竟有哪些黑科技含量，央视为何偏偏点名华为云？
数字雪花背后的黑科技
了解原因之前，先来看数字雪花是怎么互动的。
在这里，用户只需要上传一张照片，就能生成专属 " 脸谱雪花 " 或是 " 漫画人像雪花 "，识别过程不到 1 秒钟：
而且不光雪花中心不同，雪花周围的形态也是独一无二的。
之后，这片代表着你个人身份的雪花，将会永久地保存在华为云上。
这样的操作，看起来貌似很简单轻松。
但华为云的工程师在《消费主张》栏目中感慨，黑科技含量并不低。
通常来说，生成上图中的这样一片数字雪花，有几个技术要点：
AI 利用人脸识别、风格迁移等算法，以人脸特征生成脸谱、漫画风等效果
利用区块链技术，确保数字雪花的独特性与唯一性
利用云渲染等技术，渲染雪花飘落路径、开幕式场景等
听起来似乎并不复杂，然而细看雪花特点就会发现，还有很多问题亟待解决——
AI 技术上，如何仅凭手机算力，在 1 秒不到的时间里生成风格迥异的人像？
这次的雪花形态 " 确保全球每个用户领到的都不一样 "，如何做到？
参与人数超 2000 万，如何让每一片雪花实时入场的效果都有差异？
……
另外，还有更关键的挑战，这种重大赛事期间在全国性的平台上做应用，对技术稳定性等要求还会更高。
先说说人像生成的问题。
虽然听起来就是风格迁移算法结合 GAN 的技术，然而实操中就会发现，还有不少 " 小问题 " 需要考虑。
例如，京剧脸谱 " 自带 "性格特征，如红色代表正直、黑色代表勇猛、绿色代表顽强、黄色代表沉着等。
△像这位就是 AI 眼里 " 正直 " 的小伙子
如何确保给用户生成的脸谱是最适合的？
这里需要 AI 不仅能提取人脸，更要通过人脸识别表情和属性（性别年龄等），来筛选合适的脸谱形状和配色等。
也就是说，AI 不仅能分析脸型和五官，还得学会 " 看面相 "（手动狗头）。
除了脸谱以外，又如何确保上传的照片是真人，而非动漫人物或猫狗等 " 替身 "，提升 AI 识别的准确率和速度？
为了解决上述两个问题，华为云这次用上了拥有 30 亿参数的盘古 CV 大模型。
一方面能同时运行人脸识别、表情和属性分析、生成网络等多个 CV 算法；
另一方面，作为业界最大的 CV 预训练语言模型，分析人像只需 1 秒不到、小样本识别的精度也更高，能准确排除 " 非真人 " 的图像。
例如，这里我们试着上传一只有鼻子有眼的汤姆，结果就生成失败了：
如果没有盘古 CV 大模型加持，要想用 AI 分析特征并生成风格化的人脸，不仅识别质量确保不了，不同风格的生成效果可能还要再打折扣。
然后就是数字雪花的独特性了。
用区块链可以确保雪花作为数字资产的独特性，然而雪花本身的形态呢？
这次储备的雪花数量达到 80 亿个，但仅凭 CG 渲染技术，真能做到每片雪花的形态都不一样吗？
△能看出来有什么不一样吗？
为了解决这个问题，华为云用上了散列算法，也就是我们常说的哈希算法。
作为一个输出长度固定的算法，散列算法能将所有输入长度不定的数据，表示成一个输出长度固定的 " 数字指纹 "，也就是哈希值。
由于这个 " 数字指纹 " 是不可逆的，也就是不可能通过输出反推到输入，因此就能以哈希值来直接对应雪花的形状细节。
由于用户在输入图像和昵称等信息时，就拥有了唯一的数据哈希值，由它对应渲染出的雪花形态也是唯一的，也就能确保每个用户的雪花形态都不相同。
结合名字、手机号、雪花 ID 序号、存证时间、授时凭证编号等 " 多重保险 "，还能进一步确保雪花作为数字资产的独特性。
在区块链这方面，华为云自带花瓣链等技术储备，确保端云协同的高效性，生成雪花的同时就已经在云上记录好了数据，永久保存。
最后就是进入开幕式的效果了。
在这次参与的 2000 多万人中，不仅每个人雪花入场的角度不一样，而且就连背景音乐也不同。
这又是怎么做到的？
事实上，这次的开幕式入场，全部采用了云渲染的技术。
华为云渲染的算力超过了 30 万核，不仅能实时渲染出不同角度的雪花飘落效果，甚至还支持 4K 场景的渲染（当然，这也取决于手机播放能力）。
也就是说，只要手机观看效果够好，你就能看到自己的数字雪花以 4k 分辨率飘进会场的模样。
至于开幕式独特的背景音乐，同样采用了 AI 技术。如果打开手机声音，就能听到一段 AI 专门为你编写的入场音乐（8 秒钟）。
这是华为云与中央音乐学院合作的技术之一，也是华为的 " 老艺能 " 了。
之前在 2019 年，华为就曾经借助 AI 模型续写了舒伯特的《d 小调第 8 号交响曲》。（模型还迁移到了 Mate 20 Pro 上）
最终做出来的数字雪花，就连华为云内部也有不少技术专家在玩。
例如华为云 AI 首席科学家田奇、华为信息论科学家白铂等，不仅自己玩，还邀请身边的人一起：
这也称得上是华为云一次 AI 实力的趣味 " 秀肌肉 " 了。
数字雪花只是 " 顺路 " 结果？
但其实这次的出圈亮相，也只不过是华为云诸多应用中的一个。
相比于在各行各业智能化升级，数字雪花更像是顺路结下的果。
直接拿数字雪花来说，背后技术就主要集成在华为云MetaStudio数字内容生产线上。
此前，这条生产线就为华为云首位数字人员工云笙、湖南卫视数字主持人小漾提供技术支撑，囊括了如 NLP、盘古大模型、AI 语音驱动、AI 离线渲染加速等能力。
△云笙
像国产电影《长津湖》，就是华为云与伙伴们基于云渲染技术制作的。
这条生产线之外，华为云的技术能力，其实都在比想象中更深入现实的地方落地。
从生活中的方方面面，到城市当中的基础设施，再到偏远的大凉山区、太行山脉……
某种程度上，这也是驱动央视频选择与华为云合作的主要原因。
首先是与我们生活息息相关的领域，比如农业生鲜、医疗、物流、教育、游戏娱乐。
生鲜水果方面，以草莓为例，为了保证口感，早期种植阶段就很关键。
华为云就与百果园合作，开发了基于一站式 AI 开发平台ModelArts训练的农作物病虫害 AI 模型，只需拍照，就可推荐出植保方案，帮助农户答疑解惑。
除此之外，还深入到草莓的运输、售卖、营销等各个环节，解决企业供应链、损耗滞销等难题。
医疗健康方面，华为云 EI 医疗智能体基于 AI 的基因组分析，将测试病毒所需的时间从数小时减少到数分钟。
目前这些系统已经部署在 40 多个国家、100 多家医院，帮助当地国家抗击病毒。
还有在物流方面。德邦快递借助华为云，利用自然语言、人工智能的方式进行线上业务辅助，提升审批时效 5.6 倍，呼叫时间平均节省 17 分钟，
还有针对常见的暴力分拣问题，基于华为云的智能视频分析技术。这项服务可自动识别拣货时泡、扔、推倒、用力踢等行为，后续还将支持叉车违规 AI 识别。
在这一服务支持下， 德邦快递的破损率同比下降 14.3%。
还有像关乎国计民生的教育层面，华为云就与知途教育合作，推出了 AI 高校学科建设解决方案。在疫情期间，暨南大学校园就率先投入使用，学生使用 ModelArts 平台完成课题实训和毕业设计。
在文娱方面，华为云还照顾到了游戏开发者，提出了 ModelArts For Games 解决方案。
这套方案曾为西山居打造了个基于强化学习算法的 AI 竞技机器人；为网易伏羲实验室提供了计算平台和强化学习方面的支持。
如果这些方案你都不曾感知，那么牵涉到城市基础设施中的方方面面，华为云更是在意想不到的领域创造价值。
在上海，有个城市最小管理单元数字治理——南京大楼。
华为云做的不光是超精细建模实现视觉还原，还接入了多维数据（政府业务、物联感知、视频 AI、门店管理等），在面对人流密集、乱停乱放、疫情管理等城市问题时也能数字化管理。
在苏州，华为云建设了内涝水尺智能识别系统，可 7 ×24 小时全天候监控内涝态势，做出准确预判。
在重庆永川，基于盘古 CV 大模型独创了电力行业的预训练模型，每天采集 5 万张高清图片，样本筛选效率提升约 30 倍。
实际上，除了参与城市基础设施建设，在更偏远的地方，其实也有它的身影。
最近、也是最典型的例子，就是前段时间，华为云为四川大凉山区小孩送去新年冬衣。
依托于盘古多模态大模型的 " 以文生图 " 能力，再加上服装设计师携手合作，将原本长达三周的新衣设计流程提速到一周以内。
同样意想不到的地方落地，还有在层峦叠嶂的太行山脉。
他们联合山西沃成生态环境研究所，为当前总数总数不足 400 只、国家一级保护动物华北豹，开发了一款自动识别系统。
它可完成自动红外相机影像数据物种识别和筛选，快速完善华北豹个体资料数据库，进而及时掌握华北豹种群数量及变化情况。
基于这样全方位的行业落地能力，也就不难理解，在这样一届特殊的冬奥会，央视频会选择与华为云进行合作。
但另一方面，也正因这届冬奥会的特殊，促成了更多像华为云与央视频这样 " 跨行业 " 的技术黑科技。
生活才是 AI 施展的大舞台
这种特殊，表面上看是疫情常态化下的特殊决定——照顾更多人的观看体验，用技术增强观众的参与感。
但实际上，却是一次面向全球的科技展示。
从开幕式 " 倾泻而下 " 的巨型 LED 屏、再到奥运冠军背后的 AI、数字人教练……
以及在赛场外为了照顾到少数人的手语解说虚拟人设置、再到各平台开发的特效、互动方式……
此前人民网统计，这届冬奥会中共有 212 项技术落地。
科技，正在重新定义奥运会。
它的更高更快更强更团结，也已经不再仅仅代表人类极限的挑战，还意味着着科技水平和能力。
对于企业来说，奥运会，也正在成为自身技术展示的全新载体。
以华为云为例，不光数字雪花，还有各种技术能力直接渗透到了赛场内外。
在赛场内，冰球、短道速滑和滑雪大跳台等赛事，就都用到了华为云的 "AI 助教" 来协助训练和参与打分。
例如这是在冰球训练时，利用 AI 来跟踪姿态、实时检测队员的站位和追踪球的轨迹：
在赛场外，有群机器人 " 志愿者 " 参与做饭、送餐、配送、清扫等各项工作，背后同样能看见华为云的身影。华为云面向机器人开发者与用户，构筑了云机器人开放平台，实现云与机器人的融合，助力行业机器人开发更灵巧、管理更便捷。
甚至于连场馆内的温度调节、冰面故障检测这种不容易被感知到的细枝末节，背后都有华为云盘古大模型在做技术支撑。
这样一次集成亮相，对企业来说，不光只是一次难得的机遇，还有更深层次的普及意义。
应用在运动员身上的 AI 助教，可以是面向普通消费者的 " 健身教练 "。
AI 根据不同个人的身体状况，结合计算机视觉肢体动作分析，提出实时指导意见。
而在场馆内做饭、清扫、配送的机器人，可以更多应用在社会生活、家庭场景中。
正在北京环保园工作的收纳机器人，就能通过 3D 位姿、抓取估计、路径规划等算法，可准确识别物体位置进行抓取，并搬运到指定的位置，实现杂物的自动收纳、垃圾分类清理等功能。
类似的例子还有很多。
不可否认的是，北京冬奥是一场科技盛宴，但我们的现实生活才是 AI 真正施展的大舞台。
一方面，冬奥会上的 " 炫技 "，在我们日常生活中其实触手可及。
冬奥赛场上协助运动员训练的 AI 姿态检测和动作追踪，在目前的智能手机摄影和特效中同样有所应用；
而像应用于辅助打分和赛场监测的盘古 CV 大模型，能生成每个人都能拥有的 " 数字雪花 "。
另一方面，即便是这次冬奥中应用的、日常生活中还不常见的技术，未来肯定也会进一步 "落入寻常百姓家"。
放大到整个科技行业的进展来看，真正适合应用的前沿技术，最终量产并落地是必然的趋势。
无论是最近爆火的元宇宙、以及其带来的一系列 NFT 和 VR 等 " 虚实相生 " 的热潮，还是智能机器人所展现出来的潜力，最初也都由区块链和 AI 这些技术发展而来。
或许在不久的将来，我们在家也不需要再给机器人下命令、或是安排工作，他们自己就具备了 " 云上协作 " 的能力。
冬奥黑科技已经来了，距离我们用上还会远吗？
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