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亚博APP买球首选-科研探索与商用落地并驱,如何利用“深兰模式”深化AI生态?


本文摘要:4月26日,IEE-ISI-WORLDCUP,在企业投资价值评价比赛问题中,深兰科技DeepBlueAI队以领先优势获得冠军,应邀参加2019年7月的IEE-ISI国际会议。

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4月26日,IEE-ISI-WORLDCUP,在企业投资价值评价比赛问题中,深兰科技DeepBlueAI队以领先优势获得冠军,应邀参加2019年7月的IEE-ISI国际会议。比赛中,面对数据维度广、信息简单、数据特征类型非常丰富、数据量少的几个难题,深兰科技队员使用自我研究的AutoML系统开展建模。

该AutoML技术不仅需要节约大量人力物资,还可以更慢、更安全地构建比大多数算法工程师构建的机械学习系统。据报道,目前AutoML已广泛应用于正确的市场营销、金融风暴、自动驾驶、疾病预测等业务场景,发挥了相似甚至多达数据科学家的模型效果,决定精度达到人类专家的数倍。深兰科技创立于2014年,是一家慢慢蓬勃发展的人工智能龙头企业。

正式成立5年就需要取得这样的成绩,背后的原因有点深入分析,从深兰科学技术的综合发展可以看出,从AI技术到达多产业纵向布局的战略计划,是目前AI科学技术企业提高发展瓶颈,培养AI生态的最重要措施。2019IEEEISI世界杯顺利获胜的背景是深兰模式的基础,从人工智能的发展历史来看,经历了三次三次落后,但科学技术的发展总体呈现出递减趋势。

1950-1960年是人工智能的初期潮流,探讨了标准化问题解决方法的1970-1980年是人工智能的第二次高潮,专家系统诞生于1997年,DeepBlue获胜后,2012年引起了人工智能的第三次高潮,深度自学为AI奠定了新的基础。2017年AlphaGo获胜,是AI开启新时代最重要的里程碑。深兰科技以人工智能服务民生为理念,仍致力于人工智能基础研究和应用于研发,人工智能产业链智能软件输入和自律硬件设计和生产。

在这次2019年IEEEISI世界杯比赛中,深兰科技队的模型通过提取企业各维度的信息,利用自我研究的AutoML系统挖掘各业务字段之间的简单关系,自动提取高级特征,为企业价值评价提供了更加准确的解决方案。此外,该系统还包括自动数据清除、自动特征工程、自动特征选择、自动模型推荐、自动模型融合等步骤,大大提高了任务模型的效率,最后深兰以3.2585的好成绩获胜。

在IEEISI2019大会上,深兰获胜,进一步检验了企业在人工智能领域学术和产业高度融合的成果。我们假设中国科学院成为企业,强大的科学研究实力产业化,不提高企业综合实力,大大提高了行业领导企业的可能性。面对这样的竞争成绩,深兰科技董事副社长兼首席战略官王昕磊告诉亿欧,深兰科技已经构成了自己的发展模式深兰模式,这也是深兰慢慢发展的原因。

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什么是深兰模型?以强大的科研实力为支撑,建立明确的研究院结构:科学计算、生命脑科学、基因、自动化研究院,开发一套研究体系,以公司产品落地和商业模式三种战略发展模式。基于深兰科学技术的定位,在基础研究、应用于研究开发、软件开发、硬件生产4个方面,2014年至2019年,深兰科学技术以科学研究团队和核心技术双重共进的方式,更好地开展了以上4个方面的二二演绎。AI产业入局5年,深兰科技为何坚决押注科研领域?王昕磊说:某AI企业在某种程度上是横向领域的软件和技术开发者,期待成为没有硬件开发能力的制造商。

因此,深兰科学技术从2017年左右开始从事硬件生产方向,在智能驾驶、智能机器人、AICITY、生物智能、智能零售等方面全面部署,将AI技术应用于落地和价值要求。目前,在科研团队建设中,深兰科技创建了人工智能、AIoT智能网络、嵌入式、AI芯片等领域的领先实验。另外,深兰科学技术批准设立院士专家工作站,与清华大学、上海交通大学、中南大学等多所国内外着名大学、人工智能、自动驾驶、AI芯片和计算机视觉等领域的领导实验室,与深兰科学院共同构建了深兰特色的科研体系。

在核心技术方面,深兰科学技术主要讨论计算机视觉、自动驾驶、生物智能和语义智能四个方面。人工智能作为研究、研究开发模拟、延伸、扩展人的智能理论、方法、技术和应用于系统的新技术科学,如何构建技术能力和慢产业落地是深兰科学技术在AI领域研究的最重要原因。因此,深兰科学技术对技术战略能力的押注点是科学研究团队的建设投入和核心技术的优势障碍。

全面布局AI生态建设,企业玩家应如何审查时势?王昕磊告诉他亿欧,2014-2015年,从技术角度来看,深兰科技成立团队意识到AI不会成为南北高潮期。2014年以后,以互联网为主导的经济模式大幅度衰退,人工智能技术持续上升,因此互联网不会逐渐成为基础设施,为下一个时代的发展获得基础设施平台。

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深兰科学技术的布局计划,现在落后于其他AI企业。王昕磊说:很多企业都在实现解决方案的供应商、集成商,偏向硬件设备,通过一些载体传播AI技术。

现在,大家偏向于获得算法,2014年,深兰科学技术之后已经做了很多工作,发售了自己研究的脸部缴纳的系统。5~8年后,人工智能可能不会成为下一个基础设施平台,下一阶段的研究开发重点是核心应用于上面的产品落地,这是发展趋势。

王昕磊说:任何产品都需要载体。从2015年到2017年,中国人工智能企业将焦点放在人脸识别、语音识别等细分领域,深兰科学技术指出人工智能的立足点应该为民生服务,满足个人消费市场的需求。因此,深兰科学技术不仅开发了软件的反对,还开展了硬件设备的生产战略计划。王昕磊还提到济南、常州等地深兰科学技术享有自己的生产基地。

另外,AI生态建设需要B、C端双线服务的前进。王昕磊表示,目前AI科技企业的服务对象仍在b末端,例如对标公安部门的脸部识别服务进行探讨。但是,从长年来的观点来看,未来的服务不会逐渐发展到c方面的业务。特别强调下一阶段,在AI技术成熟期后,构筑c末端普通人的惠利和触手可及。

因此,AI产品如何开发应用,为人民提供便利,是人工智能企业多年思考的问题。


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