机器视觉加速落地千行百业

机器视觉加速落地千行百业 研究表明，个体学习的信息有80%来自于视觉。万物互联与人工智能时代，人类的视觉能力被移植到机器上，视觉智能通过让机器学会“看”，代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行分析、检索、目标的检测与跟踪、图像分类和识别。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">机器视觉加速落地千行百业

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">中国科学院自动化研究所王金桥研究员、博导表示， 视频ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">大数据时代已悄然来临，目标检测与识别是实现视频大数据管理的重要手段。视觉智能应用已经广泛深入到人类的生产和生活方式中，加速进入一个全新的视频社会化时代。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">交通信息行业，可应用于车的识别。通过对类似人类ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">指纹一样“车纹”的身份识别，可以快速地查找到真牌和假牌，帮助交通部门做违章车限行、车辆收费等管理。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">体育领域中，比如NBA比赛，通过对球员进行识别和分析，制定应对战术。视觉智能技术也将应用在北京2022年冬奥会，对各种冰上运动中运动员的动作标准化进行分析。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">工业制造领域，以工业中最常见的机械手臂为例，具有大批量的流水线工人从事产品分类、质量检测、产品账单核对等工作将会完全被机器视觉取代，机器视觉系统相对于人有更高的反应速度以及更短的检测时间。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">目前智能视觉已经具备图像分类、物体检测、直播识别等ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">AI能力，可应用在互联网短视频内容识别归类、新零售物件统计、工业质检、农业养殖、医疗诊断等各种场景。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">视觉智能离不开强大算力

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">大数据、云计算、互联网、ink_none" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;">物联网等信息技术推动了以深度ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，从而为机器视觉实现万物识别提供了技术基础，曙光计算服务通过多年的行业积累，可提供人工智能所需的海量算力资源，并集成了目前主流ink_hide" style="cursor: pointer; text-decoration-line: none; color: rgb(66, 152, 186); word-break: break-all;"><u style="color: rgb(51, 51, 51) !important;">深度学习框架，一键自动化环境部署，让用户将全部精力聚焦在核心业务研究上，实现算法模型的快速落地。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">曙光计算服务也为零算法基础用户提供了一站式解决方案，可通过应用平台快速训练自己领域的定制化模型，仅需要少量标注数据，便可快速的完成模型训练以及推理验证，并将训练模型转换成高可用、弹性可扩展的AI服务，让用户能够以最低的成本实现AI技术的落地。

portant; line-height: 30px !important; font-family: "Microsoft yahei", 微软雅黑 !important;">未来人工智能如何实现从专用向通用的跨越，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。“大数据+大模型+多模态”将改变当前单一模型对应单一任务的人工智能研发范式，实现弱人工智能迈向通用人工智能路径的进一步探索，那么大算力将作为基础能力为下一代人工智能的发展提供支撑。

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