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創新智馳首席技術官張發恩:人工智能+到B或藍海將誕生一個新的巨人

時間:2019-01-07來源:廣州樂行機器視覺設備技術有限公司瀏覽次數:

李開復是世界人工智能領域最活躍的傳教士,而創新工場的新子公司創新奇志,則希望成為人工智能時代智能轉型的利刃。
    
     這家剛剛成立六個月的公司宣布,它將專注于三個領域:零售業、制造業和金融業,以開發支持人工智能的企業服務。目前,創新奇志擁有近200支技術和行業團隊,依托人工智能工程創新車間研究所人工智能技術專家組,創建了技術產品+行業場景的兩輪驅動模型。
    
     創業啟智成立僅兩個月,就獲得了超過1億元的天使輪融資,成為資本、創新工場等機構。
    
     這種進步的速度真的讓很多人好奇。他們有什么樣的技術路線圖如何實現快速高效的產業布局創新科技首席技術官張發恩最近采訪了網易智能等媒體,并給出了詳細解釋。
    
     張發恩是創新啟智首席技術官、聯合創始人、創新工場人工智能研究所首席架構師、前百度總監研發架構師、百度云計算技術委員會主席、百度云計算數據和人工智能首席架構師,并在谷歌擔任研發職務。GLE和微軟。
    
     他在信息技術行業擁有十多年的技術研發和管理經驗,涉及企業軟件、室內地圖定位與導航、互聯網搜索引擎、全領域知識地圖、大數據分析與存儲、機器學習、深度學習等多個領域,在工作期間獲得美國專利10多項,中國專利30多項。
    
     到2030年,中國的國內生產總值將達到38萬億美元,其中7萬億美元將由人工智能帶動,基于產業的廣闊前景,創新啟智選擇了零售、制造和金融三大產業。
    
     張告訴網易智能,到2025年,該模式對科技企業的整體市場價值將達到400-5000億元人民幣。人工智能技術公司將能夠重塑行業格局,抓住升級改造的機遇,并有可能形成新的巨人。
    
     面對不可預測的行業形勢,他們首先關注人工智能(數據、算法、計算)技術研發和積累的三個要素,張說,在數據方面,第一,大規模的線下消費行為數據的采集和處理,預計將積累約35億元的三倍。S(人、物、場)到2019年底;第二,貼標人員規模按需擴大,目標是支持數千人同時標注,每天標注數百萬個數據條。第三,構建一個分布式爬蟲平臺,一個完全分布式的架構,并根據語義捕獲內容,目標是每天捕獲數百萬個URL。第四,以開放和私有數據為基礎,構建金融領域的知識地圖,目標覆蓋全國2900多萬個企業實體和1億多個關系數據。
    
     在計算能力上,要建立統一的在線平臺,為企業端提供CPU、GPU和FPGA的計算能力,目標峰值計算能力為1200 teraflops,相當于4000臺傳統服務器的計算能力;建設分布式機器學習平臺和分布式深度學習平臺。平臺的目標是支持各種異構計算加速器:GPU、FPGA等;在智能容器和自校驗產品中,計劃使用FPGA的加速器芯片,訂單結算速度可控制在20毫秒以內,同類產品將處于領先地位。
    
     在算法方面,我們開發了一個全分布式機器學習平臺、多人多參數服務器架構,同時支持100億級參數培訓,支持20多個分布式機器學習算法;我們開發了一個全分布式深度學習平臺,目標是支持將所有的深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch)移植到市場上,開發了一個機器視覺系統,同時支持100億級參數的培訓,創新網絡結構的深度神經網絡模型在該行業的應用中取得了最好的效果,如N基于深度圖像信息的標準識別精度達到99.98%,基于嚴重失真圖像的單標準識別精度達到99.92%。
    
     張發恩指出,2017年以后,人工智能將有一個分界點,這將迎來技術轉化為應用的黃金時代。憑借強大的技術能力,他們現在正在迅速部署到地面。
    
     作為一名創新型投資者,李開復表示,與互聯網的沖擊相比,人工智能給傳統企業帶來的顛覆性變化將更加廣泛和激烈,傳統企業固有的文化、運營模式和現有利潤將成為一個巨大的負擔,傳統企業難以生存。起來顛覆自己,成為人工智能公司。因此,傳統企業接受人工智能時代的最佳策略是尋找既有人工智能解決方案又熟悉該行業的合作伙伴。
    
     在此基礎上,創新與智慧在零售領域建立了一套完整的零售解決方案,包括智能商店、智能商店運營、智能客戶管理、智能供應鏈、智能內部運營等,在零售市場前端構建了智能集裝箱解決方案、自檢解決方案三個解決方案。UT解決方案、貨架庫存解決方案、三種基于視覺識別和機器學習的人工智能零售場景解決方案,張強調零售場景的本質是視覺,變形圖像的處理是創新的核心優勢。
    
     在制造領域,創新智能在研究、生產、供應、營銷、服裝等制造領域的關鍵環節,利用人工智能技術提高效率和生產率,提高質量的準確性,提供產品質量等人工智能制造解決方案。檢測、預測運行維護、備件預測、生產資源配置、生產工藝優化等。
    
     張發恩舉了一個例子,在制造業,特別是在金屬加工、激光打標、零部件和成品編碼等相關行業,是跟蹤產品質量、管理制造過程數據、最終形成制造過程大數據的重要手段之一。奧托斯目前,在實際生產過程中,操作人員經常采用視覺識別和人工記錄的方法,采集這些數據,然后在生產過程中手動進入系統或打印跟蹤標簽,效率低下,容易出錯,浪費人力,增加了制造成本。n)技術能有效提高掃碼的準確性和效率,提高數據錄入的方便性,完成制造企業車間數字化的最后一步。
    
     在金融領域,張發恩主要列舉了保險客戶的案例,他認為,創新啟智注重保險客戶的深層次需求,提供了保險產品智能定價、保險產品智能推薦與生活場景相結合的人工智能保險解決方案。RIOS、智能風控、智能校驗與補償、全通道智能助理優化客戶服務水平與體驗。
    
     截至目前,創新啟智已與鴻??萍?、招商局集團、永輝、元邁山、徐工信息、儲蓄銀行、民生銀行等客戶建立了業務合作關系。
    
     在訪談中,張發恩還首次提出了P3理論,即項目產品平臺。他認為這是企業的三個階段。創新啟智正處于第一階段和第二階段之間,力爭在2024-2025年進入第三階段。
    
     在他看來,傳統的安全和自動駕駛軌道不會受到影響。未來,企業將繼續以零售、制造和金融為重點,尋求落地和突破。人工智能對B來說仍是藍海。
    
     張發恩說,第一產業和第二產業對國家是非常有用的。我們的服裝、食品、住房和交通運輸與制造業密不可分,而中國的制造業規模很大,但并不強大。人工智能將幫助整個制造業節省大量人力,提高效率。
    
     我們提出了一個非常雄心勃勃的目標,即探索性光學衍射神經網絡。今天我們的神經網絡被復制到芯片中。光衍射神經網絡是什么意思也就是說,我們不需要芯片。我們用光學衍射使計算瞬間進行,他是這樣說的。
    
     此外,張發恩還針對2024年提出了六條技術演進路線,使神經網絡加速芯片技術、大數據平臺、機器學習和深度學習平臺、機器視覺技術、三維視覺制導技術、自然語言處理等全面進步。
    
     必須說的是,當今人工智能行業的棋局是多變的,只有快速而牢不可破的棋局、巨牌和初創游戲。他們押注到2025年,科技企業的整體市場價值將由t2b2c平臺的啟用模式帶來4000-5億元。
    
    

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