云从科技发布国家人工智能基础资源公共服务平台

2018年10月12日,“国家人工智能基础资源公共服务平台发布会暨第二届人工智能金融创新峰会”在北京启幕。

大会上午,国务院发展研究中心原副主任侯云春、重庆市副市长李殿勋、中国科学院控股总经理索继栓、中科院重庆院党委书记韦方强、云从科技创始人周曦等人共同启幕了“国家人工智能基础资源公共服务平台”。

据了解,2017年3月,国家发改委确定云从科技承担国家“互联网+”重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”建设任务。

2018年1月,国家发改委确定云从科技和公安部一所旗下的“北京中盾”承担国家“人工智能”重大工程——“高准确度人脸识别系统产业化及应用项目”建设任务。

2018年9月,云从科技的“基于自研SoC芯片的高准确度人脸识别产业化应用”入选工信部人工智能与实体经济深度融合创新核心基础项目。

历经2年时间的建设,云从科技首期建成该平台,正式开放面向全行业的人工智能基础资源公共服务应用。

云从科技高级副总裁张立介绍,云从国家人工智能基础资源公共服务平台已正式投入运营:

1、现已接入3PB+基础数据

2、仅平台试运营期已服务企业200+

3、日均调用次数 1.5亿次+

4、提供AI培训次数100+

包括金融服务、公共安全、智能制造、智慧教育、社会服务等各个领域。调用的人既有AI工程师,也有领AI基础的入门者,还有来自各领域、规模大小不一的企业。

张立介绍到,国家人工智能基础资源公共服务平台不仅仅提供人工智能基础功能和并行计算硬件,更重要的是提供用户可以方便、快速使用的解决方案。

为实现这一方案,云从科技建立了两大云平台架构:

1.人工智能技术平台云——AI Tech PAAS。将提供底层平台和基础设施,包括智能图像识别、行业深度学习超算、自然语义理解,人脸识别语音识别,模拟生命周期管理等基础层技术模块服务。原来没有核心技术的开发者,将可以利用这些技术去做人工智能相关的应用。

2.人工智能行业应用服务云——SAAS云从科技基于自身核心算法优势将提供平安城市全程封锁、辖区网格化管控,银行人证核验、语音识别开放平台、人脸静态服务、视频大数据立体防控、智能轨迹追踪、物联网服务等20类应用层服务。功能模块可快速集成整合,直接满足使用者的不同需求。

除以上云平台,国家人工智能基础资源平台还建立了第三方云,旨在纳入各具优势的第三方人工智能应用服务。今年早些时候,云从科技与金融科技云平台服务提供商兴业数金、云计算提供商浪潮集团等达成全面战略合作,逐步拓展云平台应用服务范围和内容。

相比传统人工智能开放平台,国家人工智能基础资源公共服务平台还体现了三大特性:

1.加强国家管控,保障信息安全、数据安全

2.优先服务于传统行业,深度融合实体经济,加速升级转换

3.提供惠及民生的公共服务,建设人工智能底层基础设施

云从科技与多行业龙头签订合作协议

在大会上,云从科技与中国联通大数据有限公司、中国民航管理干部学院、金山云、浪潮集团、中国邮政集团公司软件开发中心举行了联合签约仪式,达成全面战略合作。结合各方优势,依托人工智能生态环境,电信、交通、云计算、物流、金融等领域正在推动由点及面的产业规划整体向前。

据悉,云从科技2015年孵化于中科院重庆绿色智能技术研究院,是一家致力于运用计算机视觉大数据等技术打造人与行业交互入口的人工智能公司。目前已是银行业人工智能技术第一大供应商,合作了包括农行、建行、中行、招行总行等全国400多家银行。在安防领域,公司产品已在29个省级行政区上线实战,截至2018年3月份已协助各地警方取得4376个案例战果。在民航领域,已有54家机场选择云从产品。

随着在各行业领域的深度融合和迅速拓展,云从科技已成为中国自主人工智能技术产业化的领军者。据Gen Market Insights发布的报告显示,2017年排名前三的人脸识别厂商收入市场份额为20.37%,云从科技以12.88%的份额排名全球第一。

大会上午,国务院发展研究中心副主任侯云春、中国科学院院士张旭、中国信息通信研究院副总工程师史德年、中国人民银行金电公司开发中心领导先后发表了演讲。来自中国科学院上海分院、云从科技、金山云、中国联通大数据有限公司、浪潮集团和中信建投证券研究发展部的专家和业界大咖围绕“云计算大数据人工智能未来发展方向及产业化发展探讨”展开了深刻讨论。

第二届人工智能金融创新峰会

大会下午,第二届人工智能金融创新峰会正式举行。来自建信金融科技有限责任公司、银行、中国连锁协会、元禾原点、东旭消费金融集团的企业高管先后发表演讲。在经济新背景下,金融和传统零售充分利用先进的科技成果,认识、适应并走上智慧化转型之路,成为大势所趋。

Costa咖啡、汉光百货、国美电器、中国电信万维科技、云从科技、多家银行高管围绕“AI智慧,跨界共享未来”展开话题交流。随着数字经济的发展,人工智能越来越融入各行各业,数据贯通、深度融合给传统行业打开新机遇大门。

人工智能所承载的是新一代社会变革,是数字社会的“新能源”。政企合作通过搭建人工智能基础资源公共服务平台正持续向工业制造领域、商业经营领域、金融服务领域乃至城市社会管理、社会公共服务等各个领域注入数字能量,共建新时代新旧动能转换、经济高质量发展的里程碑。

云从科技多款新品发布

大会当日,云从科技还发布了今年多项从云端到边缘计算人工智能方案和产品:

1.IBIS(集成生物识别平台) 3.0发布。支持智能组合策略设计,全新整合1:N识别高性能引擎,面向各渠道、各系统、各部门提供统一服务支撑;

2.首创浸入式风控体系。将人工智能大数据技术抽象成丰富的自动化工具集,贴合金融信贷实际需求构建差异化风控体系。

3.基于国家人工智能基础资源平台的物联网AI—IoT。

今年早些时候,云从科技先后首发3D结构光人脸识别技术,并从国内外多家知名高校、企业与研究机构中脱颖而出,刷新跨镜追踪(ReID)技术三项世界纪录。

凭借全球领先的自主关键核心技术、产业化经验,以及与公安部、民航总局、证通股份、四大行建立联合实验室,云从科技除了承担建设国家发改委人工智能平台和项目外,还参与了多项人工智能国家标准与行业标准的制定,全力推进人工智能国家发展总体战略,深化落实人工智能发展的重大战略机遇,打造我国人工智能发展的自主核心优势。

产业云从科技
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相关数据
云从科技机构

云从科技是从中国科学院孵化的人工智能企业,专注于人脸识别等计算机视觉技术研发。核心技术源于四院院士、计算机视觉之父——Thomas S. Huang 黄煦涛教授。研发团队曾于2007年到2016年7次斩获智能识别类世界大赛冠军。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队,参与了人脸识别国标、部标、行标起草与制定; 2017年2月,云从科技入选国家发改委重大工程,与百度、腾讯、科大讯飞共同负责人工智能公共平台建设。

http://www.cloudwalk.cn/
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)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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。

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。

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