经济观察网 记者 叶心冉 商汤科技联合创始人、首席执行官徐立在2021世界人工智能大会主题论坛发表演讲时讲了这样一件有意思的事情，他以二十多年前自己拥有的第一台数码相机拍下的一张上海交大校园内的“小树林精修自行车行”的照片作为开头，讲到二十多年前的“数字化”，只是在做像素化，当时无法真正理解图像当中的要素，也无法操纵或是交互图像当中的内容。但是当前的数字化，甚至可以换一种有趣的角度，把“小树林精”的要素提取出来，形成“小树林精”这一虚拟人物，通过增强现实与现实产生互动。

徐立表示，数据化完成之后，可以做的是怎么样把虚拟世界内容更好地叠加到现实生活当中。

如上述所言，各个阶段的数字化呈现不一样的特征，那么当下谈论的“数字化转型”究竟是转向什么样的方向？ 徐立指出，构造一个数字化的社会，需要几个步骤。第一场景的数据化，也就是像素化、3D化，但这一步的数字化没有实际意义。第二步则是将里面的语义要素结构化，也即是把其中大量的要素抽象成能够理解的要素源。随后来到第三步——流程的可交互化，这样才能真正实现流程自动化。

以商汤科技在上海的办公大楼为例，第一步的数字化是将整栋楼映射出一个完整的数字孪生，但这一数字孪生没有语义的含义，也没有办法交互。第二步则是增加数字信息，把楼里的数据信息，包括人文对其的理解叠加到数字软件身上，构成一个空间操作系统，第三步则是将流程植入到应用当中，使得整栋楼可交互，可以智能化地提供服务，比如在万物互联的情况下，通过搜索引擎，再不会出现丢钥匙、丢东西的情况。 

当前越来越多长尾需求出现，徐立指出，在我们所生活的城市中，仅有百分之二十的头部需求得以满足，还有百分之八十的长尾应用场景未被覆盖，而这些长尾场景中却蕴藏着巨大的商业价值。

然而，长尾场景具有范围广、差异大、频次低等特点，如果这些长尾需求没有一个统一的人工智能方法来解决，那么必然要面临大量的人力支出来收集巨量样本，另外，从技术本身，如果技术还在聚焦单一问题以及大量数据的单一训练，并不能实现更好的泛化。

徐立指出，所以技术和应用的需求最后导致的是对于算力的本质的需求。当应用需求大规模爆发，以及长尾需求和单一问题不能得到解决时，就需要探索更大可能性的空间，需要集中大规模的算力。因此，商汤一直在探索人工智能的大装置。

“如果说10年之前是人工智能深度学习算法的突破带来的一波红利，5年之前是大数据带来的红利的话，接下来的时间节点，应该是超级计算带来的红利，这波红利能够帮助大家去探索更大的空间。”徐立这样说到。

据介绍，商汤的SenseCore大装置由算力层、平台层和算法层三个部分组成，通过一整套端到端的架构体系，打通三者之间的连接与协同。算力层以商汤自主建立的新型人工智能计算中心（AIDC）为基础，整合了AI芯片及AI传感器，能够支撑对海量数据和算法模型的分析、训练和推理。平台层则打通了数据平台、深度学习训练框架、深度学习推理部署引擎和模型生产平台，实现从数据存储、标注到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化过程。

无论是开头徐立谈到的“小树林精”的案例还是其在人工智能大会现场演示的虚拟人物与现实的互动，以及其他关于AI+的例子，实际都是在指向各个方面的联通与互动，希望通过各种终端设备和平台，将虚拟的世界照进现实。