从“一个梦想”到“一起走向未来”北京这座双奥之城，即将在这个冬天再次迎来奥运火种。智能浪潮的引领者，自动驾驶、自然语言处理NLP、机器视觉CV、深度学习DL、数据挖掘DM，一系列令人眼花缭乱的人工智能概念将在为期两周的冰雪盛会上大显身手。怎样才能与时俱进？北京冬奥会自己玩人工智能？马上滑下去，保证不虚此行！为什么说北京冬奥会是真正的人工智能奥运？作为人工智能应用大国，中国人工智能产业为2022年北京冬奥会的运行提供了全面的技术支撑：北京冬奥组委所在首钢园区的L4级自动驾驶班车车队，以及可识别多种语言的智能客服机器人、可准确识别运动员动作的AI机器裁判……2月，一系列AI冬奥项目将陆续亮相。事实上，无论是2018年平昌冬奥会还是2020年东京奥运会，最近两届奥运会都广泛使用了包括自动驾驶、人脸识别在内的AI落地服务。人工智能在北京冬奥会的应用并非首创。不过，与上两届奥运会人工智能的“噱头”应用不同，北京冬奥会人工智能技术的应用是全方位、系统、深入的参与。不同的是，中国蓬勃发展的人工智能产业和世界独一无二的人工智能人才储备，是让北京冬奥会成为人工智能奥运里程碑的“底气”。冬奥会上令人惊叹的AI技术，如何用普通硬件应用到实际工作中？作为职场中坚，面对冬奥会上令人眼花缭乱的人工智能技术，除了猎奇之外，我们还可以利用网上遍布的AI学习教程，通过简单的学习让工作变得更轻松。话不多说，抓紧手中的硬件设备，用AI加速你的工作吧！自动驾驶与深度学习自动驾驶，人工智能皇冠上的明珠。可以说，首钢园区路线中的冬奥会L4级自动驾驶接驳，淋漓尽致地展示了中国领先世界的人工智能实力。学习自动驾驶技术最重要的技术领域之一就是深度学习，而最重要的硬件性能就是GPU。要知道在完成同样的深度学习训练任务时，使用GPU计算集群的成本仅为CPU计算集群的1/200；在自动驾驶算法方面，对GPU的要求远高于其他场景。如果GPU显存不足，极有可能出现“CUDAoutofmemory”的情况。即使减小batchsize以适应较小的内存，也是以牺牲模型的准确性为代价的。可以说，使用强大的GPU构建神经网络来实现自动驾驶是一条行之有效的路径。冬奥会智能客服机器人与自然语言处理（NLP）在冬奥会使用的智能客服机器人系统中，对话系统是任务型对话，具有领域小、主题明确的特点。其功能主要由自然语言处理（NLP下的NaturalLanguageUnderstanding(NLU)decisions）决定。在运行自然语言处理任务时，一台普通的PC足以完成简单的POS任务（比如调用NLTK等自然语言处理工具包）。但是，如果使用基于深度学习的NLP，尤其是NLU，除了GPU性能之外，还需要关注计算机的SSD速度，从而加快整体的语义处理速度。AI裁判与计算机视觉（CV）北京冬奥会引入的AI计分系统，可以将转瞬即逝的动作转化为空间坐标上的量化数据指标。精度高，除了可以帮助运动员进行赛前训练外，还可以在比赛中辅助人类裁判完成计分工作。其实，这其中用到的目标识别和目标跟踪一直是计算机视觉（CV）领域的研究课题。作为人工智能的重要组成部分，自然对GPU和内存有着很高的要求。需要特别注意的是，目前的CV项目一般都依赖远程服务器进行计算，所以电脑的网卡也要注意。缓慢的网络只会让精心部署的远程服务器环境事半功倍。
