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2022/9/2 15:30
云天勵飛打造自進化城市智能體:洞見城市新生,重構(gòu)理想生活
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C114訊 9月2日消息(陳宦杰)作為全球人工智能領域的頂級盛會,“2022世界人工智能大會(WAIC)”于9月1日至3日登陸上海世博中心。本屆大會以“智聯(lián)世界 元生無界”為主題,吸引海內(nèi)外200多家參展商參與,充分展示了AI行業(yè)的最新研究進程和前沿應用,為推動數(shù)據(jù)智能應用賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型做出積極貢獻。

大會期間,云天勵飛副總裁鄭文先在接受C114的采訪時表示,云天勵飛憑借業(yè)內(nèi)領先的全棧式AI技術能力,實現(xiàn)了產(chǎn)品和解決方案的城市級大規(guī)模落地,率先提出打造“1+1+N”自進化城市智能體實踐框架,致力于將AI技術觸及數(shù)字城市與人居生活的每一個角落。

全棧式AI能力筑牢發(fā)展底座

算法、算力、數(shù)據(jù),是人工智能快速發(fā)展的三大要素。鄭文先介紹,云天勵飛在創(chuàng)業(yè)之初就深刻地認識到AI產(chǎn)業(yè)存在木桶效應,一直堅定不移地構(gòu)建算法、芯片和大數(shù)據(jù)相互協(xié)同的底層的技術平臺,是國內(nèi)為數(shù)不多的具備AI全棧式技術能力的AI創(chuàng)新企業(yè)。

其中,海鷗算法技術平臺,由多次獲得國際視覺大賽獎項的硅谷海歸團隊傾力打造,算法覆蓋14個大類、102個小類,具有精度高、可用性高、適配性強等優(yōu)勢。已研發(fā)的關鍵算法包括:海量類別高精度度量學習技術、高密度圖像特征搜集技術、大容量視頻結(jié)構(gòu)化技術、基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的圖像模型學習和預測技術、三維場景化人員分析技術、活體檢測技術等。

天元芯片技術平臺,第二代自主知識產(chǎn)權(quán)AI芯片DeepEye1000內(nèi)嵌自定義指令集神經(jīng)網(wǎng)絡處理器,主要面向嵌入式前端和邊緣視覺AI推理應用,具備高能效比、高性價比、可編程等優(yōu)勢,已量產(chǎn)并獨立銷售。

天書大數(shù)據(jù)技術平臺,具備城市級海量智能終端的數(shù)據(jù)接入、處理、分析和挖掘能力,提供數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模和仿真決策的一體化服務,支持億級節(jié)點關系圖譜挖掘,海量多模態(tài)數(shù)據(jù)表達學習和大規(guī)模仿真優(yōu)化,挖掘數(shù)據(jù)潛在價值、構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。

基于三大核心底層技術,云天勵飛打造了“算法芯片化”的核心能力和“端云協(xié)同”的技術路線,形成了覆蓋AI行業(yè)發(fā)展不同階段的技術壁壘。

“云天勵飛并非將算法和芯片進行簡單的疊加,而是把深度學習的框架應用到芯片的設計環(huán)節(jié)。”鄭文先指出,基于對行業(yè)場景需求的深刻理解,云天勵飛從電路設計的角度優(yōu)化芯片功能,通過自定義指令集、處理器架構(gòu)及工具鏈的協(xié)同設計,實現(xiàn)“算法芯片化”,提升人工智能算法及芯片技術平臺在產(chǎn)品和解決方案中的易用性、高效性及場景適應性。

同時,云天勵飛通過終端分布式算力與云端中心算力的動態(tài)平衡,真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)的前端智能采集和云端處理,達到“端云協(xié)同”,進一步提升產(chǎn)品及解決方案的場景適應能力。與傳統(tǒng)依靠云端處理的方案相比,“端云協(xié)同”的解決方案能夠減少訪問延遲、提高響應速度、增強信息處理能力、保證數(shù)據(jù)安全,為業(yè)務發(fā)展提供創(chuàng)新驅(qū)動力。

據(jù)了解,云天勵飛分別在2018年、2020年、2021年三次榮獲被譽為“中國智能科學技術最高獎”的吳文俊人工智能科學技術獎,包含人工智能專項獎芯片項目一等獎、科技進步獎一等獎等,成為唯一一家獨攬算法、芯片、應用三項大獎的AI企業(yè)。

“1+1+N”架構(gòu)打造自進化城市智能體

當前,AI日益普及,在安防、金融、交通等領域廣泛落地,但場景碎片化仍然是AI賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中無法繞開的痛點。

鄭文先表示,為了釋放AI應用的無限潛能,云天勵飛率先提出打造“1+1+N”自進化城市智能體實踐框架,積極構(gòu)建自學習、自進化的數(shù)字城市智能協(xié)同發(fā)展體系,推動AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

“1”張智能化、泛在化、標準化的感知網(wǎng)絡。傳統(tǒng)的感知網(wǎng)絡與物聯(lián)網(wǎng)往往專注于數(shù)據(jù)傳輸,缺乏數(shù)據(jù)分析的能力。云天勵飛泛智能感知網(wǎng)絡在AIoT設備側(cè)部署智能化芯片,通過“端云協(xié)同”實現(xiàn)千萬級智能體的感知與協(xié)同,并將經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)即時反饋給管理者,達成從“看見”到“看懂”的突破。

“1”個分布式、集約化、自適應、自學習、自進化的城市超腦。在多場景項目實踐落地的基礎上,云天勵飛構(gòu)建了AIoT接入?yún)R聚、SDC端邊服務、智能調(diào)度中樞、知識圖譜大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘與算法訓練、算法服務的全鏈式六大核心能力平臺,形成具備多維敏捷感知、海量數(shù)據(jù)分析、全局實時洞察、持續(xù)迭代進化的城市超腦,高效解決智能物聯(lián)網(wǎng)的各種場景需求問題。

N個AI賦能的智慧應用。在數(shù)字城市和人居生活領域,云天勵飛已經(jīng)落地了一系列產(chǎn)品和解決方案。例如,動態(tài)/靜態(tài)人像系統(tǒng)——“深目”、多維大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——“深海”、視頻結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)——“深萃”、交通OD分析系統(tǒng)——“深邃”等,以及面向商業(yè)、書城場景的商啟系列,面向泛園區(qū)場景的元啟系列等。

鄭文先指出,“1+1+N”架構(gòu)為城市中大量的長尾場景提供數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的資源,有效推動算法的規(guī)模化產(chǎn)業(yè)落地。同時,應用場景中采集、積累的大量數(shù)據(jù),又能夠反哺算法迭代。通過算法、芯片、大數(shù)據(jù)、應用四位一體的協(xié)同閉環(huán)和有機迭代,實現(xiàn)了技術的自學習、自進化。

洞見城市新生,重構(gòu)理想生活

城市是人類最偉大的發(fā)明與最美好的希望,隨著以AI、5G為代表的新一代信息技術的日趨成熟,城市數(shù)字化進程正不斷加快,驅(qū)動未來城市的,也許不是大樓的高度,而是城市代碼的深度。

鄭文先表示,AI是數(shù)字城市的核心能力,為城市提供全要素、全狀態(tài)、全過程的場景洞察和事件感知能力,提高城市運行效率,提升城市治理現(xiàn)代化水平。同時,AI還應以人為本,為人們帶來更安全、健康、便利、愉悅的生活體驗,重塑未來生活新圖景。

目前,云天勵飛已經(jīng)在智慧安防、智慧交通、平安社區(qū)、城市治理、疫情防控、智能計算與數(shù)據(jù)交易中心、智慧園區(qū)、智慧樓宇、智慧商用等和數(shù)字城市、人居生活相關的多個領域落地標桿式解決方案,為各行業(yè)提供安全、智慧、便捷的AI體驗,助推數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

以智慧安防為例,2016年,云天勵飛率先在深圳落地城市級動態(tài)人像識別系統(tǒng)——深目。此后,相繼研發(fā)出視頻結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)“深萃”、城市多維大數(shù)據(jù)系統(tǒng)“深海”等面向城市公共安全的整體解決方案。相關解決方案支持多維數(shù)據(jù)融合,協(xié)助公安破案數(shù)萬起,深受社會各界好評,現(xiàn)已在全國100多個城市落地。

在疫情防控方面,云天勵飛統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標準,構(gòu)建“城市測溫一張網(wǎng)”,融合衛(wèi)健、政務、社區(qū)及健康碼等多維度信息,形成“微觀-中觀-宏觀”立體化疫情防控體系,以“預防-阻斷-掌控”為主線,做到疫情早發(fā)現(xiàn)、快響應、能預警、可回溯,協(xié)助政府部門實現(xiàn)高效管理、安全有序的治理目標。解決方案已在深圳6300多家藥店、部分交通樞紐等場所上線。

在云天勵飛助力數(shù)字城市發(fā)展,為人們提供智慧生活的無數(shù)個日夜,有一件事讓鄭文先記憶猶新。

2017年除夕,深圳龍崗區(qū)派出所接到報警,一個三歲孩子走失,懷疑被人拐賣。接案后,該區(qū)域刑警大隊組成專案組開展偵查,運用人像識別,人臉比對等技術排查比對,迅速鎖定嫌疑人身份,研判出其最新軌跡,緊急對該名嫌疑人進行布控。1月27日凌晨6時,犯罪嫌疑人被抓獲,被拐賣兒童得到解救。從接到報警到成功解救被拐兒童,總歷程不過15個小時。

上述案件成功迅速偵破,讓被拐兒童安全回到溫暖的家,讓受害者家庭除夕前得以團圓。鄭文先感嘆道:“科技是有溫度的!這是科技向善的一個典型案例。到今天為止,云天勵飛已經(jīng)幫助找回400多位走失的老人和孩子,產(chǎn)生了很好的社會價值。”

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寫得不太好

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