清华大学发布AI使能平台,五大维度输出加速AI落地应用

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清华大学发布AI启用平台,五维输出加速AI登陆应用

聪明的东西(公共号码:zhidxcom)

文|心缘

知识4月27日消息,今天,在雨中淅沥,清华大学108周年人工智能高峰论坛和AI启动平台发布会在清华大学校园举行。

清华大学开展人工智能研究与产业发展的重要载体清华大学人工智能平台“紫微云”在本次论坛上发布,从技术,产品,人才,知识和服务五个方面向合作伙伴出口人工智能。这个人工智能平台今天正式向全社会开放。

清华大学党委常委,清华大学常务副校长王希勤表示,今天发布的人工智能平台已经积累了清华电子工程系在过去几年积累的科研成果。几十年。清华大学愿意这样工作。向社会开放。

王希钦讲话后,华谊知美城市规划研究院院长,元工业和信息化部电子信息系试听产品处处长,厦门市政府副秘书长梁峰,全国安全协会协会主席,深圳市人机工业协会会长杨金才发表讲话。

随后,王胜金教授,清华大学电子系教授,媒体大数据认知计算研究中心主任,陈朝武,视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室主任,中国战略专家组组长安全行业协会,广州安防行业协会会长顾有良,以及Aurora Ventures人工智能领域的投资人赵古发表主题演讲,分享他们对人工智能技术,视频大数据融合应用,人工智能的独特见解和半导体投资逻辑。

1.发布全面的AI支持平台“Purple Cloud”

“Purple Cloud”是AI全链启用服务的共享操作平台。它由清华控股投资企业华运智能开发和运营,基于清华大学电子工程系的AI核心技术。

该平台依托清华大学媒体大数据认知计算研究中心,智能技术与系统国家重点实验室,深度学习技术与应用国家工程实验室,国家爆炸扫描与检测工程实验室,提供世界领先的人工智能技术服务。和全链启用解决方案服务。

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作为清华大学人工智能研究与产业发展的重要载体,“紫微云”的AI核心算法来自清华大学媒体大数据认知计算研究中心。许多核心技术处于国际先进水平,技术涵盖了形象。多维关键技术,如视频,语音,机器人视觉和人机交互。

“紫色是云”是从技术,产品,人才,知识和服务五个维度输出的。基于开放的Web API接口,SDK,嵌入式引擎和其他技术引擎,AI功能全部由云和本地化部署共享。合作伙伴,帮助他们建立自己的AI应用程序,使他们的AI产品具有竞争力和联合创新,通过AI技术继续为各行各业的用户创造“智能+”价值。

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根据华韵智能首席运营官王艳波的说法,清华大学人工智能平台将在未来重点打造“启动中心”和“社区”领域。

二,AI +行业在五大领域的机遇和挑战

清华大学电子学教授,媒体大数据认知计算研究中心主任王胜金发表了题为《在人工智能+的机遇中让AI更使能》的演讲。

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从国家领导人,地方政府到企业和大学,他们为人工智能投入了大量资源。王胜金教授主要讨论了AI +在五个领域的产业机遇和挑战:

1.无人驾驶和智能辅助驾驶

在这一领域,ADAS所代表的核心技术,如车道线检测,道路标志识别,行人检测和车辆检测,都取得了一些进展。

同时,该领域存在四种类型的困难:传感器智能化程度达不到标准,技术稳健性未得到充分证明,传感器成本高,无人驾驶车辆立法滞后。

2.智能医疗和智能诊断

智慧医疗为大多数患者带来了好消息。例如,基于深度学习眼底(人体可以通过外部直接看到血管的唯一地方,可以诊断出超过50种疾病),图像被自动准确地诊断,这可以帮助医务人员做出准确的预测。

该领域的主要挑战是:疾病的复杂性需要非常准确的AI技术,可穿戴医疗设备的性能需要提高,医疗大数据注释的可靠性以及医疗数据的隐私性。

3.智能制造和产业升级

各级制造工厂开始从自动化生产线升级到自动化生产线。工业阶段需要AI技术进行各种安全检查。

智能制造的挑战主要是由于两点:迫切需要芯片,视觉和定位等深度学习技术的突破,迫切需要进一步开发AI +高端制造和绿色资源模型。

4.智能安全

智能安全是人工智能登陆的最佳和最先进的领域,包括大规模视频健康数据的智能识别,边缘计算和视频内容的结构化描述。

目前,人工智能应用包括人脸检测和识别,车辆检测和识别等,尤其是人脸识别,为社会提供了良好的保障。

该领域有四种类型的挑战:SD到HD和4K,前端摄像头的边缘智能,多源数据互通,智能视频分析设备算法,SDK和信息链接。

5,智能家居

智能家居是互联网+物化的体现,与家庭自动化相关,基于网络设备和信息家电。根据中国室内装饰协会2012年4月5日智能家居的分类,智能家居系统产品分为20类。

产品之间的互联不够,操作繁琐,用户体验差,市场缺乏统一标准,信息安全存在漏洞。

三,清华电子工程系AI成果申请

随后,王胜金教授简要介绍了清华大学电子工程系的人工智能成果。

例如,2005年,公安部出入境管理局主持了清华大学人脸识别技术的整合。中国出入境旅客人数最多的深圳罗湖口岸首次开通了“旅客自助通道”。据王胜金介绍,这是世界上第一次。在大型应用案例中,检查和发布的乘客数量超过数亿。

此外,清华人脸识别技术已应用于公安,安防等多个领域,其语音声纹识别技术已应用于国防和网络信息领域。

清华大学电子工程系开发了多种先进的人工智能算法,如多模态生物识别,视频分析和结构化,语音识别,智能辅助驾驶,舆情分析和行人重新识别。

为了向社会提供先进技术,去年9月,清华大学发布了人工智能开放平台,提供开发人员SDK调用,人工智能技术开放服务,深度学习训练计算,人工智能应用解决方案和大数据数据集。可以部署各种类型的AI算法框架。

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今天的发布意味着从AI开放平台到AI平台的过渡。

王胜金教授说,AI支持不是单点技术,而是系统工程;

由中央控制和中央管理主导的AI授权模型转变了用户AI的启用模式和用户的AI技术中心,使用户成为具有AI技术能力的公司。

据他介绍,拟议的AI支持是与用户企业,服务企业共享AI能力,实现AI +产业升级,提升企业AI核心技术竞争力。例如,行人重新识别技术应用于安全辅助搜索,或应用于商业零售以帮助商家进行客户轨迹分析和优化产品配置。

王胜金教授还透露,目前的人工智能平台系统已进入试用阶段。

四,AI与视频大数据融合应用

众所周知,智能安全是人工智能技术最成熟的应用领域,而海量视频包含大量的价值信息。随着智能安防的快速发展,国家视频监控系统不断建设和发展。

视频图像信息智能分析与共享应用技术总监陈国武,国家工程实验室主任,原第一研究所副所长,从“人工智能与视频大数据”的角度分享了一些思路。融合应用“。

她认为视频大数据治理的特征是:高清,智能,安全和共享。

除了云智能,软件定义的摄像头在摄像头前端使用了大量技术,但要成为产品还有很长的路要走。所有相机制造商都在追求这些指标:深度学习,智能前瞻,大数据。实时应用和SVAC促进了收购端智能技术的发展和产业化。

在陈朝武的记忆中,大规模的活动与十年前的视频监控无关,几乎不可能留下视频监控。

据她介绍,在《公共安全视频图像信息联网共享应用标准体系》中,1.1至1.3的技术要求已经发布,这些标准与紫微云的使用有关。

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陈朝武还谈到了视频分析评估和标准化视图库的建设,这是国家视频图像信息智能分析与共享应用技术工程实验室的主要任务。

由于有效数据经常被淹没在大量无效数据中,因此该结构所面临的主要问题是分析内容的基本数据和整个场景的测试序列的覆盖范围。

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人工智能的未来在哪里?

人工智能的未来在哪里?这是业界经常谈到的话题,但随着人工智能在行业中的快速发展,人工智能的未来蓝图正逐步得到改善和明确。

中国安防行业协会战略专家组组长,广州市安防行业协会会长顾有良认为,人工智能的未来将从连接到联动的时代。

他认为开放性和开源性将是AI未来的两个关键词。他提出了一个有趣的概念,认为未来的行业是知识链生态学(人类),物理链生态学(对象),云链生态学(云),数链生态学(数字),字母链生态学(信任) )。

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顾有良还补充说,在开源的基础上,如果公司没有核心竞争力,它就会被蜂巢吞没,所以有必要在开源上添加创新的东西。他认为未来社会是一个值得信赖的社会,信任分数将成为一个重要的考虑因素。

北极光风险投资公司人工智能领域的投资者赵谷从投资角度提出了分权和场景定义计算的概念。此前,Zhizhi与Aurora Ventures董事总经理杨磊在文章《北极光杨磊:半导体投资要警惕“低端陷阱”,场景定义计算创新》中进行了深入的对话,讨论人工智能和半导体领域的投资。

今天,赵谷再次强调了场景定义计算的三个趋势:云和边缘的分裂,终端智能的兴起和基于存储的计算。

(1)云和边缘分裂:云和边缘场景需要一个高效率和高灵活性的新架构。软件定义的,异构的,面向场景的大型并行架构可以平衡ASIC效率和GPU灵活性。

(2)智能终结的兴起:终端数量以几何级数增长,智能从云端迁移到终点是不可避免的。

(3)基于存储的计算:过去的模型是“基于计算的存储”,接下来的十年是“基于存储的计算”。计算将像人脑一样。

此外,赵谷分享了中国半导体投资的建议,以避免“低端陷阱”+抓住“阶级分化”。

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所谓的“低端陷阱”是指世界上的半导体市场,如橄榄球,低端,中端和高端。中国的供应更像是金字塔,有很多低端,有点中端,几乎没有高端。从低端到中端和高端,有一个不可逾越的障碍。在这一点上,北极光认为中国最好的是华为海思。

结论:当AI生成和学习深度整合进行时

作为一种基础设施,人工智能近年来已与行业融为一体,对人们的生产和生活方式产生了越来越大的影响。应用程序和行业的发展与核心技术的迭代和发展密不可分。高校是发展尖端人工智能核心技术的主力军。

清华大学的人工智能平台将高校积累的先进人工智能技术应用到实际应用场景中,为更多的个人和企业提供便捷的人工智能支持,有助于推动创新智能企业的智能化应用。升级。

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