近年來，隨著VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）、AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、AI等相關(guān)技術(shù)的迭代演進(jìn)，三維建模技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展迅猛，各行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和落地成果不斷涌現(xiàn)，受到行業(yè)市場(chǎng)廣泛關(guān)注。

日前，山東大學(xué)郭亮團(tuán)隊(duì)依托曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)的異構(gòu)智能計(jì)算服務(wù)，正式實(shí)現(xiàn)了對(duì)威海校區(qū)全部教學(xué)區(qū)域的高精度三維重建。就該案例施行情況來看，三維建模的研發(fā)應(yīng)用步伐，或?qū)⑹芤嬗谒懔�供給側(cè)服務(wù)升級(jí)再次提速，一場(chǎng)由計(jì)算服務(wù)催動(dòng)的科研產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新浪潮正在拉開序幕。

高質(zhì)量算力賦能高精度三維重建

不同于傳統(tǒng)三維建模的手動(dòng)模式，此次山東大學(xué)郭亮團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合海爾集團(tuán)海納云CIM團(tuán)隊(duì)及曙光智算團(tuán)隊(duì)，帶領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能本科實(shí)驗(yàn)班學(xué)生，利用曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)的異構(gòu)智能算力服務(wù)，完成了AA－RMVSNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，并基于訓(xùn)練好的模型及各類目標(biāo)檢測(cè)算法，在細(xì)小物體和低紋理區(qū)域場(chǎng)景上全方位優(yōu)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了威海校區(qū)的高精度三維重建。

建筑物高度預(yù)測(cè)

據(jù)了解，郭亮團(tuán)隊(duì)采用的AA－RMVSNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，是基于深度學(xué)習(xí)的立體視覺法（Multi－view Stereo，MVS），該方法可以借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從數(shù)據(jù)中抽取到更多有用的信息，能更好的應(yīng)對(duì)高光、反射、細(xì)小物體、弱紋理等對(duì)于傳統(tǒng)方法形成極大挑戰(zhàn)的場(chǎng)景，更完整的完成室外場(chǎng)景下的建筑物重建。

窗戶檢測(cè)與計(jì)數(shù)（原圖、處理圖片、顯示圖片）

高精度、高完整度的訓(xùn)練建模方法，也代表著海量的數(shù)據(jù)信息處理分析難度。比如在威海校區(qū)三維重建的過程中，郭亮團(tuán)隊(duì)首先要通過航拍完成校園內(nèi)部數(shù)據(jù)采集，再將采集到的數(shù)據(jù)通過稀疏重建獲取相機(jī)位姿等參數(shù)后，轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的格式。進(jìn)而使用訓(xùn)練好的AA－RMVSNet網(wǎng)絡(luò)，獲取到深度與概率圖，形成點(diǎn)云數(shù)據(jù)，才能完成對(duì)建筑物高度的預(yù)測(cè)。

室外各類元素檢測(cè)與計(jì)數(shù)（車、空調(diào)室外機(jī)、燈桿等）

語(yǔ)義分割效果

同時(shí)，高精度三維重建還需要通過機(jī)器視覺算法對(duì)采集到的圖片進(jìn)行了進(jìn)一步處理，精準(zhǔn)檢測(cè)和計(jì)數(shù)樓層、窗戶等場(chǎng)景要素，以規(guī)避圖片數(shù)據(jù)中物體畸變帶來的影響。郭亮團(tuán)隊(duì)將這些識(shí)別結(jié)果全部映射到點(diǎn)云當(dāng)中，完成建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)的補(bǔ)齊。最終，再通過語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)二維圖像上的各類目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，并同步映射到三維空間，真正實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物周邊元素的補(bǔ)齊和重建。

商學(xué)院3D點(diǎn)云圖與重建效果圖

精密繁瑣的三維重建流程，對(duì)算力供給側(cè)提出了更高的要求。郭亮團(tuán)隊(duì)此次能夠?qū)崿F(xiàn)威海校區(qū)的高精度三維重建，就很大程度上有賴于曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)的高質(zhì)量算力服務(wù)供給：可以在強(qiáng)勁算力支撐的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)各個(gè)異構(gòu)算力需求端的海量數(shù)據(jù)分析處理。同時(shí)，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度上，算力供給服務(wù)的迭代升級(jí)，也將反向推動(dòng)科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的進(jìn)程。

曙光計(jì)算服務(wù)刷新科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)圖景

曙光計(jì)算服務(wù)聚焦科學(xué)計(jì)算、工業(yè)計(jì)算、智能計(jì)算，意在打造端到端全棧算力生產(chǎn)、交付與應(yīng)用支持平臺(tái)。對(duì)三維建模等算力需求龐大的科技創(chuàng)新領(lǐng)域，以及科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有重要的賦能價(jià)值。

在算力供給服務(wù)上，曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)具備三大優(yōu)勢(shì)特征。

首先，該平臺(tái)憑借計(jì)算領(lǐng)域的長(zhǎng)期積淀，在算力資源、服務(wù)水平、運(yùn)維保障、行業(yè)應(yīng)用等方面專業(yè)優(yōu)勢(shì)突出，平臺(tái)算力網(wǎng)絡(luò)體系完善，算力資源豐富。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)采用融合架構(gòu)設(shè)計(jì)，以“高密計(jì)算＋大數(shù)據(jù)＋深度學(xué)習(xí)”結(jié)合的方式，打破傳統(tǒng)算力中心在大數(shù)據(jù)分析、人工智能訓(xùn)練推理領(lǐng)域的服務(wù)瓶頸，可以提供強(qiáng)勁的“通用計(jì)算＋專用計(jì)算”融合算力支撐。

在算力強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì)之外，曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)還通過全國(guó)數(shù)據(jù)中心的算力資源鏈接，實(shí)現(xiàn)了算力的互通互聯(lián)，可以按需按量為用戶進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理，為需求側(cè)提供“自來水”一樣即開即用的算力服務(wù)。同時(shí)，平臺(tái)采用遠(yuǎn)程集中運(yùn)維服務(wù)進(jìn)一步提高運(yùn)維管理效率，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、自動(dòng)化運(yùn)維，在算力流通和運(yùn)維兩大維度上持續(xù)降低科研人員的算力使用難度和成本。

更值得一提的是，曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)目前已面向全產(chǎn)業(yè)開放了API接口，通過對(duì)接產(chǎn)品、商業(yè)模式、技術(shù)服務(wù)，以多中心互聯(lián)的算力資源為合作伙伴賦能，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的垂直整合。這也將在算力服務(wù)層面，為SaaS服務(wù)提供商、應(yīng)用軟件提供商、第三方服務(wù)商打開更廣闊的服務(wù)通道，為用戶實(shí)現(xiàn)計(jì)算服務(wù)的平臺(tái)集成、應(yīng)用集成和服務(wù)定制，打造出更多樣化、高品質(zhì)的算力服務(wù)。

隨著曙光等算力供給側(cè)廠商的服務(wù)升級(jí)，以及計(jì)算服務(wù)生態(tài)的快速發(fā)展，三維建模等科技創(chuàng)新領(lǐng)域迎來更加強(qiáng)勁的驅(qū)動(dòng)力量。而對(duì)于長(zhǎng)期受限于算力門檻的整個(gè)科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)來說，曙光計(jì)算服務(wù)平臺(tái)的應(yīng)用落地，也意味著更多科技企業(yè)、科研院校單位的算力天花板被逐漸打破，

未來的科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展圖景仍在不斷刷新。