科技部正式宣布,依托商汤建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台

据机器之心了解,9月20日科技部正式宣布,依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。商汤集团成为继阿里云公司、百度公司、腾讯公司、科大讯飞公司之后的第五大国家人工智能开放创新平台。同时,商汤集团也成为助推粤港澳大湾区打造科技创新新高地,推动科技全球化布局的领导力量。

科技部部长王志刚向商汤集团授予“智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台”称号并授牌,香港特别行政区行政长官林郑月娥共同出席了此次仪式。9月21日,王志刚部长也将访问商汤集团香港公司。

商汤科技创始人、香港中文大学汤晓鸥教授与科技部王志刚部长、香港特别行政区行政长官林郑月娥共同出席授牌仪式

发挥四大核心使命

去年7月,国务院印发《新一代人工智能产业发展规划》,为发展人工智能指明了方向;2017年10月,十九大再次明确发展人工智能将成为推动中国乃至世界经济发展的重要引擎。

目前,基于深度学习人工智能技术主要应用聚焦在计算机视觉语音识别和语义理解三大领域。作为信息交互的重要载体,人类80%以上的信息都来源于视觉,因此发展智能视觉技术具有重大意义。

据介绍,此次商汤集团智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台将在四个方面发挥核心使命,包括: 

  • 通过超算系统、训练系统、智能视觉工具链等核心基础的研发、数据系统的构建,在基础研究和核心技术上与国际保持同步研发水平;
  • 实现智能视觉底层关键技术和共性支撑技术的突破,促进智能视觉技术与多行业的快速结合、产业赋能;
  • 建立人工智能国际化人才体系和培养国际化人才;
  • 通过人工智能赋能,创造以众创空间、孵化器为代表的大众创业、万众创新的生态环境,促进新旧动能转换。

商汤科技创始人、香港中文大学汤晓鸥教授表示:“商汤将积极响应国家一系列人工智能发展战略规划的号召和指引,充分发挥现有完全自主知识产权的基础框架的创新优势,深度结合服务国内外知名合作伙伴的成功经验,加大力度投入建设智能视觉开放创新平台,为我国人工智能领域的基础设施建设贡献力量,在更高层面赋能百业,释放更多社会创新和发展动能。”

国家五大人工智能开放创新平台名单

产业创业公司商汤科技计算机视觉
相关数据
商汤科技机构

作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。 商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲最大的AI算法提供商。 商汤科技在多个垂直领域的市场占有率位居首位,业务涵盖智能手机、互联网娱乐、汽车、智慧城市、以及教育、医疗、零售、广告、金融、地产等多个行业。目前,商汤科技已与国内外700多家世界知名的企业和机构建立合作,包括本田、SNOW、阿里巴巴、苏宁、中国移动、OPPO、vivo、小米、微博、万科、融创等。

http://www.sensetime.com
科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司成立于1999年,是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业。自成立以来,长期从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平;积极推动人工智能产品研发和行业应用落地,致力让机器“能听会说,能理解会思考”,用人工智能建设美好世界。2008年,公司在深圳证券交易所挂牌上市(股票代码:002230)。

http://www.iflytek.com
汤晓鸥人物

汤晓鸥,现任香港中文大学信息工程系系主任,兼任中国科学院深圳先进技术研究院副院长。中央组织部“千人计划”入选者,全球人脸识别技术的“开拓者”和“探路者”,商汤科技联合创始人。2014年3月,汤晓鸥团队发布研究成果,基于原创的人脸识别算法,准确率达到98.52%,首次超越人眼识别能力(97.53%)。

相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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