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四小龙之后,新一代AI企业如何崛起?

  对于新一代AI企业来说,获取数据的方式根据用途不同将有所不同。在工业场景下,企业往往需要深入现场采集数据,通过对数据质量的严格筛选和把控,提升分析结果的准确性。

  以流程工业中的热电行业为例,原材料投入设备中,将会产生一连串化学反应,由于反应速度非常快,生产过程难以控制。

  为了提升煤炭能源转换为汽电能源的效率,致力于热电生产智能化的全应科技,打通了从数据生产到分析数据的全链条,通过构建模型不断优化工业效率。

  全应科技董事长夏建涛博士表示:“热电行业已经具备相当完善的信息化基础,因此热电生产过程智能化的本质,就是深度钻研生产数据,再用数字化的模型在数字空间重构物理空间的工业过程,这样才能最大化发挥数据分析的价值。”

  另外还有一部分企业采取“借力打力”的方式,比如闪马智能,创始团队成员曾是七牛云人工智能实验室的创建者,与国内领先的云计算服务商七牛云渊源颇深。由于具备七牛云背景,闪马团队在早期便能拥有远超其他计算机视觉公司的视频数据储备,这也为其选择立足视频异常分析领域提供了强力支撑。

  成功获取行业数据,只是万里长征第一步,至于要赋能行业,则需要进一步形成“闭环数据反馈循环”。即从终端收集数据,然后训练模型,同时场景进一步产生数据,这就形成了闭环的数据反馈循环,算法得以完善和迭代,模型将越来越准确。

  要实现闭环,不同企业具体采用的技术方式有所不同。闪马智能通过的是“ATOM深度学习平台”,一方面该平台支持多种数据采集的能力,包括国标摄像头或一些标准的协议;另一方面具备七牛云、阿里云、华为云等跨平台融合能力。当算法训练完成,再通过另一大核心平台VisionMind进行分发,从而形成闭环。

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阅读原文来源:亿欧网
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