2023年,全球科技領(lǐng)域受歡迎的當屬AI行業(yè),原以為進入2024會沉寂一段時間,不聊Sora文生視頻大模型的發(fā)布又將這一熱度延續(xù)到了2024。AI+行業(yè)的持續(xù)火熱,為我國AI圖像處理板的發(fā)展應(yīng)用提供了契機。我們所熟知的人形機器人在當今已有重要突破,它們已經(jīng)不再像以前那樣只能進行簡單的直立行走,進行生硬的對話,隨著AI和其他傳感技術(shù)的不斷進步,人形機器人已經(jīng)可以在一些重要行業(yè)替代人工進行工作,其中就有制造業(yè)、危險化學(xué)品行業(yè)等,機器人的應(yīng)用能夠有效節(jié)約人力成本,同時,機器人還能夠進行人不能涉及的危險領(lǐng)域。而人形機器人之所以能夠有此作用,就是跟機器視覺有關(guān)。慧視AI算法是無人設(shè)備的“眼睛”。云南開發(fā)AI智能服務(wù)商
作為成都慧視光電技術(shù)有限公司針對AI零基礎(chǔ)用戶的低門檻AI開發(fā)平臺,SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺提供從數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)練、測試驗證到RockChip嵌入式硬件平臺模型部署的可視化AI開發(fā)功能。此外,針對于研究所等需要數(shù)據(jù)保密的企業(yè)單位,本地化服務(wù)器部署,能夠讓數(shù)據(jù)敏感的用戶也無懼信息安全威脅。目前慧視SpeedDP主要提供目標檢測算法的開發(fā),不同的用戶可針對自己的業(yè)務(wù)場景進行AI算法的定制化開發(fā)以及算法模型的快速迭代優(yōu)化。陜西開發(fā)AI智能科技RV1126圖像處理板是我司自主研發(fā)的目標跟蹤板,該板卡采用國產(chǎn)高性能CPU,搭載自研目標檢測及跟蹤算法。
設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓,導(dǎo)致重大生產(chǎn)損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說,這些損失每年高達數(shù)十億美元。例如,一條關(guān)鍵的傳送帶在中途停止運行,可能會迫使整條工廠生產(chǎn)線閑置數(shù)小時,從而可能使整個供應(yīng)鏈陷入困境。現(xiàn)在人工智能提供了一個突破性的解決方案。通過AI分析大量傳感器數(shù)據(jù),AI算法可以在故障和積壓發(fā)生之前預(yù)測故障和積壓,從而實現(xiàn)主動維修并大幅減少停機時間。但這還不是全部,AI還揭示了生產(chǎn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式,優(yōu)化了流程,減少了浪費,提高了整體效率。
你是否也曾一個個的將圖像添加標簽進行分類,如此機械式的操作令你心煩?你們單位是否也曾為了不多不少的圖像分類標注而不得不增加一個崗位?你們也是否因圖像標注需求和數(shù)據(jù)安全不可兼得而苦惱?為了解決這一市場需求和困境,慧視光電研發(fā)了SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺,如今平臺已經(jīng)實現(xiàn)移動端使用,可運行于Windows或Linux操作系統(tǒng),可完成自動標注、AI算法開發(fā)(項目配置、訓(xùn)練、評估、測試)、模型部署等相關(guān)功能,充分保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上,幫助使用者減少人力、物力消耗,節(jié)省開發(fā)時間?;垡昍K3399PRO板卡可以用于大型公共停車場。
隨著人工智能的不斷發(fā)展,人工智能+給各行各業(yè)帶來了翻天覆地的變化。為了讓人工智能反哺經(jīng)濟、生活、生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域,不少民企、事業(yè)單位開始大量采用相關(guān)人工智能服務(wù),來幫助企業(yè)節(jié)省項目開發(fā)時間,這樣能夠提升效率優(yōu)化項目成本。但是AI類服務(wù)帶來優(yōu)勢的同時也帶來了諸多問題,一方面人工智能的開發(fā)需要投入大量人力物力,包括長時間的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、人才的培養(yǎng)、大量數(shù)據(jù)模型的采集標注,并且大量的投入不一定意味著能取得很好地結(jié)果。慧視光電開發(fā)的慧視RK3588圖像處理板,采用了國產(chǎn)高性能CPU。四川電力運維AI智能
RK3399圖像處理板識別概率超過85%。云南開發(fā)AI智能服務(wù)商
我們教一個小孩識物的時候,比如“蘋果”,首先要讓他反復(fù)的看到“蘋果”,他便能認識“蘋果”;他可能會認錯,把“梨”認成“蘋果”,這個時候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多,辨識的能力就越強。基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能,讓機器具備理解的能力,基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù),比如“蘋果”的圖片;同時,要增加大量機器會認錯的“負樣本”,比如“梨”的圖片;然后經(jīng)過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),反復(fù)學(xué)習(xí),然后獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別,我們不僅要認出一個瓶子包裝,還要認出是一瓶酸奶還是啤酒;不僅要認出酸奶,還要認出是哪個品牌的酸奶,甚至是哪個口味和規(guī)格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU,是一項極其龐大而復(fù)雜的AI工程。云南開發(fā)AI智能服務(wù)商