清华大学人工智能开放平台新闻发布会在京隆重举行

2018年9月16日,清华大学电子工程系隆重举行人工智能开放平台——“华慧云”的新闻发布会。清华大学副校长郑力教授、中国工程院院士樊邦奎、中国科学院院士周志鑫、中国科学院院士陆建华、中国工程院院士戴琼海、全国总工会原副主席段敦厚,中央国家机关有关部门、中国人民解放军有关部门和科研机构代表、清华控股有限公司总裁聂风华、紫光集团党总支书记李艳和、紫光股份董事长于英涛等产业界、学术界来宾200多人参加了本次新闻发布会。清华大学科研院、研究生院、教务处、教育基金会、文科处的领导以及相关院系主要负责人也出席了会议。

清华大学电子工程系党委书记金德鹏主持发布会

清华大学副校长郑力致辞

发布会由清华大学电子工程系党委书记金德鹏主持,清华大学副校长郑力致辞。郑力指出,人工智能是当代科技的最新前沿,更是未来科技发展的战略制高点。人工智能的发展需要多学科的交叉融合,大学要承担起人工智能理论创新和技术应用的重任。清华大学在人工智能领域的研究水平一直处于世界前沿,在全球人工智能领域学术机构的排名仅次于卡内基梅隆大学,位居第二位。为了更好地贯彻党中央、国务院关于推动人工智能与实体经济深度融合的战略部署,清华大学围绕增加人工智能创新的源头供给,从突破人工智能基础理论和关键共性技术、攻关智能芯片与系统、加强人工智能领域产业化应用、培育高端高效的智能经济着手,下大力构建开放协同的人工智能创新体系。

清华大学电子工程系协同清华大学天津电子信息研究院,充分依托清华大学学科优势,在天津市滨海新区和中新生态城的支持下,研发构建了全球领先的人工智能软硬件开放平台——“华慧云”。该平台既可为清华大学人工智能原创性科研提供基础支撑,又可为社会和产业提供技术研究和应用创新支持,是清华大学积极响应国家人工智能发展战略,坚持走产学研用道路和与实体经济深度融合的重大举措,具有十分重要的战略意义。

新华网、央视网、人民网、光明网、科技日报、中国经济时报、凤凰网、新浪网、中华网等多家主流媒体现场重点报道。

清华大学电子工程系人工智能大数据研究中心主任王生进教授介绍“华慧云”整体情况

“华慧云”首席科学家、清华大学电子工程系人工智能大数据研究中心主任王生进教授介绍,“华慧云”是人工智能教学、科研和产业发展的重要载体,是人工智能基础研发、创新项目落地、技术产业孵化的重要依托。“华慧云”具有提供灵活的资源配置计算能力、最新AI成果快速部署、自主可控的AI平台支撑、支持跨学科AI研究有机融合、平台与AI教学紧密结合、AI产业孵化的技术支持六个优势特色,可进行高性能的物理资源配置,依托云计算资源管理系统、HPC集群管理系统,可有效组织计算资源的分发与管理,实现用户自服务功能;平台可部署各类人工智能算法框架,具有深度学习训练计算、开发者SDK调用、图像语音识别服务、大数据数据集、人工智能应用解决方案等五大功能板块;目前“华慧云”已成功运行清华大学电子工程系自主研发的人脸人像识别、语音识别、图像识别以及舆情分析等多个先进的人工智能计算系统。“华慧云”还将为社会提供开放服务,面向智慧城市、智慧医疗、智能交通、大数据挖掘、国防军事等提供教育教学、科学研究和产品孵化的智能计算环境。

“华慧云”配合国家产业政策,打造的是一个技术标准化、数据开放化、参考设计普通化的人工智能软硬件开放创新平台。清华大学电子工程系将以“华慧云”作为基础支撑平台,结合地方和行业优势,在公共安全、智能交通、智慧医疗、智慧农业、国防军事等领域落地典型人工智能解决方案,推进人工智能技术和产品在重点领域、重点区域的应用,打造应用示范项目。

清华大学电子工程系人工智能大数据研究中心周立工程师介绍“华慧云”开放功能

清华大学电子工程系人工智能大数据研究中心何亮博士介绍声纹识别应用

清华大学电子工程系人工智能大数据研究中心李勇副教授介绍智慧城市应用

在“华慧云”的基础上,电子工程系还将建立人工智能创新加速器,加速人工智能应用的推广和普及,基于人脸人像、语音识别大数据挖掘、边缘计算智能等领域的突破性前沿技术,逐步形成产业集聚效应,集聚高端要素、高端企业、高端人才,在清华大学天津电子产业园区打造人工智能产业集群和创新高地,提升清华大学在全球人工智能领域的影响力。

华慧长天(北京)信息技术有限公司总经理阮冰介绍“华慧云”发展规划

“华慧云”运营方、华慧长天(北京)信息技术有限公司总经理阮冰表示,“华慧云”作为清华大学人工智能研究和应用开发的基础支撑平台,将面向全社会提供开放服务。既可以通过专线为科研单位提供人工智能大数据计算平台服务,也可通过互联网为人工智能的研究成果面向全社会的服务提供支持。本着真诚合作、互惠互利、共创双赢的方针和宗旨,坚持创新引领、坚持科教融合、坚持服务需求,积极做大做强,资源开放共享。欢迎全球高校、研究机构、企业和团队申请平台服务。

产业清华大学人工智能开放平台
1
相关数据
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。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

强人工智能技术

强人工智能或通用人工智能(Strong AI或者 Artificial General Intelligence)是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能,能表现正常人类所具有的所有智能行为。强人工智能是人工智能研究的主要目标之一,同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。相对的,弱人工智能(applied AI,narrow AI,weak AI)只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力,甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力,只要设计得看起来像有智慧就可以了。由于过去的智能程式多是弱人工智能,发现这个具有领域的局限性,人们一度觉得强人工智能是不可能的。而强人工智能也指通用人工智能(artificial general intelligence,AGI),或具备执行一般智慧行为的能力。强人工智能通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。

语音识别技术

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。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~