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人力成本降低95%!这家上海AI独角兽发布自动化机器学习平台
作者:admin     发布日期:2020-07-11

  解决方案不再限于某个产品、某个项目,而是整个行业的智能化。比如工业智能化、农业智能化、城市智能化、AI生物安全等等。

  基于服务城市智能化的产品打造经验,深兰科技发布了自动化人工智能开放平台——MetaMind。

  深兰科技说,它能够覆盖95%以上的AI应用领域,与此前方案相比,可以使开发周期缩短81.93%,人力成本降低95.20%。

  目前,MetaMind已经落地到了实际场景中,成为深兰科技赋能产业升级,助力数字新基建的「利器」。

  其熊猫智能公交等汽车产品、TakeGo等新零售产品、安防等产品,已经在全国各地落地,甚至还顺着「一带一路」落地到了国外。

  深兰科技想做的,绝对不仅仅只是一家打造人工智能硬件产品的公司,它想要成为各行各业智能化升级的推动者。

  这也就是MetaMind发布的根本原因所在,直指更快、更高效、更大规模地将人工智能技术落地到更多的场景中。

  深兰科技介绍称,这是一个低门槛的自动化机器学习应用构建平台,目标是降低人工智能技术的使用门槛、人力成本和研发时间,而且还能保持性能与人工建模处于同等水平。

  时间上面,也得到大幅度缩短:针对新业务新场景搭建图像分类或数据挖掘模型,仅需3分钟~2个小时。

  目前,这一平台已经在教育、交通等行业的部分场景落地,产生了降本增效的效果。

  比如某某国家300所中小学的智慧教室项目,不仅建立了以课堂为核心的智慧教室,推动AI课堂的方案落地,还打造出了人脸识别技术为基础的校园范围内无感考勤。

  同时,也具备针对学生的听课情况,分析学生课堂行为,情绪表现,并给出总结报告的功能。

  再比如某一线城市一环道路检控项目,主要通过识别车辆图像信息和比对判断是否存在车辆换牌换卡、大车小标、套牌车的逃费行为。用MetaMind打造了12个模型,人力投入减少了85%。

  集成了深兰自研的深度学习、机器学习、图像分类、图像检测、图像分割、文本分类、文本匹配、序列标注、机器学习回归、机器学习分类、机器学习时序等技术。

  依然在此次进展沟通中,深兰披露,截止到2020年7月,深兰科技研发团队,已经在全球范围内的算法竞赛中,拿下了数十个冠军,涵盖机器学习、图像、自然语言处理等领域。

  而就在这次世界人工智能大会期间,深兰医疗医疗AI产品及病毒检测技术,参加的AIWIN竞赛,再次夺得了冠军。

  同时,伴随着深兰科技在行业中的声量越来越大,其技术方面的领军人物也备受关注。

  他毕业于日本静冈大学,电子工学博士,师从日本著名图像及视觉处理专家池田弘明教授 (IEEE学会Fellow,东京大学博士)。

  他长期致力于人工智能在图像及视频特征提取,分类与检索、模式识别、机器视觉、深度学习和智能芯片领域的基础研究和开发。

  2017年加入深兰科技,目前担任深兰科技董事副总裁,深兰科学院研究专家,深兰人工智能 芯片研究院院长等职位。

  而团队中的其他成员,也大都来自清华、北大等知名院校,并在KDD、CVPR、ICCV、NeurIPS等世界顶级会议及相关算法竞赛中获得多项世界冠军。

  曾参与研制中国自行设计的第一台电子管计算机的中国工程院院士倪光南,也是深兰科学院深兰科学院专家委员会顾问,为其相关方向上的研究提供指导,助力深兰科技研发攻关。

  2019年的世界人工智能大会上,深兰科技公布了一系列产品和技术进展,比如熊猫智能公交车,又获得了上海市首张智能网联客车牌照,进行了“一带一路”人工智能产品商用落地签约等等。

  在今年的世界人工智能大会上,随着MetaMind的发布,深兰科技更长远的规划,开始浮出水面:赋能产业升级,助力国家数字新基建。

  深兰科技表示,工业智能化、农业智能化、城市智能化、AI生物安全等方向,是公司的最新发力点。

  目前已经有不少成果出现,比如工业领域的质检识别智能化、字符识别智能化解决方案,已经开始落地。

  而且伴随着工业智能化的进一步推进,更多的场景、环节将被发掘,以及智能化改造。

  在这个过程中,对智能算力的需求也会进一步激发,从而带动集成电路相关产业的发展,而深兰科技,在这一方面已经有了相应的准备。

  农业领域则是有农业生产无人化产品、农业技术服务平台化、土壤改良智能化等覆盖各个方面的解决方案。

  城市智能化则是以交通智能化、环卫智能化为核心的方案,正在全国各地提供服务。

  生物安全方面不仅有面向B端的公共防护智能化产品,还有直接用于C端的个体认证智能化解决方案等等。

  目前来看,深兰科技对外提供的产品以及解决方案已足够丰富,但陈海波看来,这远远不是终局。

  他说,深兰科技将不仅仅满足于现在的应用范围,未来将推广到更多领域、更多方向,联合更多合作伙伴在工业、农业、AI生物安全领域建立合作,推动人工智能技术落地。

  随着以深度学习为核心的人工智能技术不断发展,平台化逐渐成为全球AI领域未来的价值所向。

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