旷视人工智能开放平台Face++:长尾图像应用的支撑

技术壁垒的形成在一定程度上限制了人工智能的发展与应用,为了让技术能够更好地赋能全社会,一部分企业结合自身技术优势,逐步构建了人工智能开放平台,旷视科技就是其中之一.如今,Face++人工智能开放平台已经在金融、教育、地产等诸多领域展开了应用,旷视在输出技术的同时也收获了成长.

“旷视河图”的妙用 成就智慧物流的明天

“十四五”规划期间,随着新一轮科技革命的到来,全球数字化经济发展欣欣向荣。作为现代物流领域的重要“成员”,我国AGV(AGV为自动引导小车,目前物流机器人公司也称其为AMR自主移动机器人)技术起步较晚,但发展速度较快,短短几年,AGV市场就形成了“百花齐放”的局面。旷视科技作为一家聚焦物联网场景的人工智能公司,凭借业界领先的AI科研与工程实力,以提供软硬一体化的AIOT场景解决方案为核心,正以破竹之势成为行业内的领军企业。

旷视:做最硬的AI公司,不断增强智慧物流“软硬一体”能力——访旷视科技高级副总裁、机器人产品部总经理王宏玉

从人工智能(AI)算法到系统集成,从推出软件平台旷视河图到自研AI+智能物流设备形成"软硬一体"。旷视沿着这一发展路径,实现了在智慧物流领域的快速跃升,也成为了最懂物流的AI公司。引入资深专家组建行业人才与算法人才相互融合的强大团队,打造更有竞争力的差异化物流产品,进一步增强了旷视在智慧物流赛道的综合实力。

旷视:用AI算法赋能物流系统——访旷视科技有限公司高级副总裁徐庆才

物流技术的应用主要解决降本增效和安全舒适两类问题。可以预见,未来五到十年,AI技术将在物流行业快速发展,广泛应用,能解决现有技术无法解决的一些问题,或者用更低的成本解决问题。旷视用AI技术赋能物流,可以使物流设备更加智能、物流系统更加优化,给客户创造更多价值。

开天辟地 AI有为 新基建浪潮如何助力企业数字化转型?——专访北京旷视科技有限公司资深副总裁、企业业务事业部总经理顾亮

伴随着新基建浪潮涌起、AI加速落地、企业全面上云,建筑智能化企业已进入数字化转型的新赛道。如何将AI转化为实实在在的生产力?如何实现数字化与智能化的有机融合?我们就这些问题采访了北京旷视科技有限公司(以下简称旷视)资深副总裁、企业业务事业部总经理顾亮。

旷视科技徐庆才:依托AI深耕智慧物流

近年来,智慧物流已成为物流行业发展的主流趋势之一。特别是随着AI、物联网、大数据、云计算等新技术的快速发展和应用,为物流行业智慧化升级带来更多可能。作为行业领先的人工智能(AI)公司,北京旷视科技有限公司(以下简称"旷视")如何依托AI为物流行业赋能?面对新挑战与新机遇,旷视将如何布局智慧物流?

云、端、芯上的视觉计算

基于深度学习技术的陕速发展,人工智能正以前所未有的态势汹涌而来,计算机视觉作为人工智能的一个领域,也成为热门话题.一直以来,计算机视觉的研究目标就是让机器能够“看懂”图像.本文将从计算机视觉在当今AI发展中的位置、计算机视觉技术的应用场景、计算机视觉的核心问题、计算机视觉发展史综述,以及针对不同计算平台的神经网络架构研究五个方面论述云、端、芯上的视觉计算.

圆桌对话“观察局”:网络视听助力文化传承创新

秦瑜明:非常高兴来参加中国网络视听精品创作峰会网络视听主题宣传论坛的“观察局”。从去年年底我们就能够感知到,网络视听已经成为互联网领域的第一应用,网络视听实际上不仅仅是在我们传统内容领域,在我们的文化传承发展领域,甚至在我们的经济社会发展的各个方面都起到非常重要的作用。所以各位可以看到,我们四位嘉宾的职业来源是非常丰富的,接下来就有请四位来和我们共同探讨网络视听助力文化传承与创新的话题。

视频结构化技术在公安实战中的深度应用

在公安实战中,基于视频的应用,传统方式以人工查看为主,费时费力,而结合人工智能的视频结构化技术,可实现视频图像的智能感知和智能解析,自动提取视频图像关注的人脸、人体、机动车、非机动车、车牌等重点目标对象及其特征属性,以机器代替人工,释放警力,提升公安部门工作效率。随着视频结构化技术的广泛应用,在公安实际案件侦破当中,也发现了现有视频结构化技术的不足,针对视频结构化技术在实战中的应用进行深度挖掘分析,并进行较为详细的论述。

多尺度梯度对抗样本生成网络

传统的行人重识别(Person Re-identification,ReID)对抗攻击方法存在需要依赖注册集(Gallery)以生成对抗样本或样本生成方式过于单一等局限.为了解决此问题,文中提出具有强攻击性的ReID对抗攻击模型,即多尺度梯度对抗样本生成网络(Multi-scale Gradient Adversarial Examples Generation Network,MSG-AEGN).MSG-AEGN采用多尺度的网络结构,获得不同语义级别的原始样本输入和生成器中间特征.利用注意力调制模块将生成器中间特征转换成多尺度权重,从而对原始样本像素进行调制,最终输出高质量的对抗样本以迷惑ReID模型.在此基础上,提出基于图像特征平均距离和三元组损失的改进型对抗损失函数,约束和引导MSG-AEGN的训练.在Market1501、CUHK03、DukeMTMC-reID这3个行人重识别数据集上的实验表明,MSG-AEGN对基于深度卷积神经网络和基于变形器网络(Transformer)的主流Re-ID方法均具有较好的攻击效果.此外,MSG-AEGN具有所需攻击能量较低且对抗样本与原始图像的结构相似度较高的优点.

分布式深度学习训练网络综述

近年来深度学习在图像、语音、自然语言处理等诸多领域得到广泛应用,但随着人们对深度学习的训练速度和数据处理能力的需求不断提升,传统的基于单机的训练过程愈发难以满足要求,分布式的深度学习训练方法成为持续提升算力的有效途径.其中训练过程中节点间网络的通信性能至关重要,直接影响训练性能.分析了分布式深度学习中的性能瓶颈,在此基础上对目前常用的网络性能优化方案进行综述,详细阐述了目前最新的超大规模分布式训练的体系结构、优化方法、训练环境和最有效的优化方法,最后对分布式训练仍然存在的困难进行了总结,对其未来研究方向进行了展望.

服务机器人领域人工智能伦理风险评估方法的设计与实践

人工智能技术在服务机器人领域的应用将成为缓解人类劳动压力、降低生活成本、弥补服务业人力不足的重要手段,但随之而来的伦理风险不容忽视。本文聚焦服务机器人领域的人工智能伦理风险,首先进行风险识别与风险源分析,进而设计一套通用的人工智能伦理风险评价方法,并在服务机器人这一人工智能技术的重要应用领域进行实践,对服务机器人领域的人工智能决策自主受控风险、隐私侵犯风险、偏见或歧视风险、破坏公平风险、责任归属不清或失当风险这五大伦理风险的大小进行评价,分析各风险的风险源优先级,解决不同伦理风险“轻重缓急”的判断问题,从而验证了该方法的适用性。

基于深度学习的人脸安全认证：现状与挑战

人脸识别作为一种非受控的、易用性强的生物特征验证技术,目前在安防、金融、消费等行业都有着广泛应用,是计算机视觉应用落地的典型代表.得益于海量的数据、硬件算力的提升和深度神经网络的技术发展,人脸验证在识别性能上取得了巨大的进步,深度学习取得了远超传统方法所能达到的性能.然而,高识别精度的人脸识别技术在恶意伪造身份攻击下存在明显安全漏洞.人脸防伪、人脸活体检测等技术正受到学术界和工业界越来越多的关注.介绍一些当前主流的识别和活体检测技术,以及基于深度学习技术的活体检测目前面临的若干挑战,如监督信号不足、数据偏置、跨摄像头模型泛化性不足和权威数据集的缺失.

基于物联网技术的未来智能楼宇系统探析

智能楼宇系统是传统建筑行业与计算机行业、通信行业相结合的产物。在工程建设过程中,合理配置楼宇自动化通信的硬件和软件,能够促使传统楼宇和建筑行业进一步发展。在实际过程中,随着科技的不断发展和进步,智能楼宇的概念发生着巨大改变,这使它的概念以及内涵在学术界存在一些争议,并未达到统一的认知。因此在本篇文章中,我们主要简单探究基于物联网技术的未来智能楼宇系统。

基于面向物联网应用的人工智能技术

本文就基于面向物联网应用的人工智能技术做出探究,以此为基础探讨人工智能技术在物联网领域的重要价值,以望可以提升人工智能技术在物联网中的应用价值。

基于图码联侦全息档案的重点人员管控系统

围绕重点人员身份的基础档案、行为信息、电子信号、网络信息及虚拟身份等信息的交叉融合,是构建重点人员"全息档案"的基础,形成重点人员实体身份与虚拟身份的充分融合,刻画重点人员的全量行为,为公共安全部门在预防、预警、处置、研判等实战业务提供人物全息身份信息的整体画像,便于多元身份的综合布控及研判分析。

浅析BIM技术在建筑建设智能化工程中的应用

BIM 技术能在建筑设计和施工的不同阶段准确地集成项目信息,以促进信息共享和资源的合理规划,满足项目的所有信息要求。 建筑信息化、智能化已成为建筑行业发展的必然趋势。通过 BIM 技术可以整合和规划建筑模型,从初始营造设计到管理最终完成工作,全 过程精确控制。同时,BIM 技术的调整、模拟等技术特性也大大提高了项目价值,在行业应用中具有广泛前景。鉴于此,本文对 BIM 技术 在建筑建设智能化工程中的应用进行分析,以供参考。

应对风险与挑战人工智能治理已成全球共识

作为新一轮产业变革的重要驱动力,人工智能正在对经济社会的发展和人类生活的方方面面产生深刻影响,同时也带来诸多的挑战。如何对人工智能的发展进行规范,目前在世界范围内还没有形成共识。但许多国际组织、国家以及企业在不断进行探索,陆续出台了相关政策法规,以试图推动并规范人工智能的健康有序发展。

AI赋能物流基础设施助传统制造智慧再升级

通过对日本某世界级汽车零部件巨头部署智能仓储案例的详细解读,整体描述了如何将领先的人工智能算法与传统工厂物流场景相结合,在汽车零部件生产的原材料收发存场景,基于深度神经网络算法创新,打造智能物流装备及“仓储大脑”河图(HETU),结合企业实际诉求进行精细化定制,打通收货、入库存储、出库、线边仓、上线等全流程自动化,实现安全稳定运营。

AI赋能的移动机器人单体智能与群体智能发展趋势

王宏玉从1991年开始一直从事移动机器人和自动化物流技术的研发,看到技术始终是推动产品创新的主要动力之一,当前整个移动机器人行业都在积极拥抱人工智能(AI)技术。在作者看来,无论是传统企业,还是新兴企业,都应该加强分享,相互学习、共同提高,把中国移动机器人行业做好,争取在世界舞台产生一定影响力。