字的試運行申請表,拔出鋼筆,在審批意見欄裡寫下批示。
【暫緩接入臨床係統】
暫緩並不是因為這個壓縮模型已經被證明存在危險。
而是因為現有的驗收報告,尚不足以證明它可以進入臨床決策流程。
「小劉,做醫療AI,和你們跑那些普通的圖片分類不一樣。」
主任把暫緩的申請表推回給研究員。
「我們不能拿九百九十九個低風險病例的正確,替唯一那個不能被延誤的高風險患者擔保。」
下午三點二十六分。
南大校園內,另一個小型軍用級無人機項目的仿真機房裡。
另一名參加了昨天會議的研究員,正帶領著測試團隊,將昨天在白板上剛剛確定下來的安全動作集合概念,直接接入了他們的三維仿真測試平台。
這一次的回歸測試,他們做出了一個反常規的舉動。
像是在故意找茬一樣,從龐大的環境資料庫裡,專門挑出了十二組在光學攝像頭和雷達回波上看起來外觀接近,但在現實中一旦發生誤判,對應的強製避險動作卻截然不同的高危邊緣狀態對。
比如鏡頭保護罩上的固定細長劃痕,對比,橫跨山穀、反光極弱的懸空細電線。
比如距離極近的一堵純淺色牆麵,對比,在強逆光下完全過曝、白茫茫一片的天空背景。
比如隨風搖擺的普通枯樹枝,對比,在工地上正在高速旋轉切割的細鋼纜。
比如工地旁靜止不動的巨大吊臂,對比,正在以難以察覺的角速度、橫向切入無人機既定航線的挖掘機機械臂。
這十二組測試樣本,在整個包含了上百萬張圖像的無人機訓練測試庫中,占比極低。
如果把這十二組樣本從測試集中全部刪掉。
這套無人機係統最終計算出來的平均避障成功率,甚至在小數點後第一位都不會發生任何肉眼可見的變化。
深吸一口氣。
測試開始。
第一組極端樣本被注入仿真環境。
畫麵中,鏡頭保護罩上的一道固定細長劃痕橫在視野右側。
它隨著無人機姿態變化,始終停留在同一成像坐標,不對應真實空間中的障礙物。
壓縮後的模型經過極短時間的推理,給出了判斷結果:
【分類判斷:成像偽影】
【執行動作:保持原定航向繼續飛行】
接下來,仿真環境切換。
一根幾乎與背景融為一體的懸空細電線,出現在了同樣的成像區域。
在測試人員緊盯的監控屏幕上。
模型內部那被壓縮後的低維隱層表示,在接收到電線的微弱視差和時序變化後,僅僅發生了很小的偏移。
在這套追求極簡的模型看來,這點差異不足以改變判斷。
於是,它給出的最終避險動作,依然是冷冰冰的那幾個字:
【執行動作:保持原定航向繼續飛行】
如果視野裡的線條隻是鏡頭保護罩上的固定劃痕,保持航向沒有問題。
但是,如果前方是一根懸空細電線。
保持航向,沒有任何規避動作,意味著無人機將以每小時四十公裡的速度迎頭撞上去。
仿真畫麵裡,警報聲響起。
仿真係統判定旋翼與電線發生碰撞,姿態失穩,任務失敗。
在場的測試工程師死死地盯著屏幕,沒有去責怪這套AI模型。
因為他們心裡清楚,如果按照過去這幾年裡軍工行業裡那一整套堪稱繁瑣的傳統測試指標來看。
這套經過深度壓縮的代碼,按照傳統指標確實表現優秀。
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它的總體平均避障成功率,僅僅隻比那個需要龐大算力的原版模型降低了微不足道的零點三個百分點。
而它所占用的晶片存儲體積,卻足足縮小了接近三分之二,顯著降低了機載存儲、算力和功耗需求。
這套模型通過了原有驗收。
但原有驗收裡,沒有任何一項單獨詢問過它:
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