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手艺能力

以原创手艺系统为基本，，，，，，，，SenseCore商汤AI大装置为焦点基座，，，，，，，，结构多领域、多偏向前沿研究，，，，，，，，快速买通AI在各个笔直场景中的应用，，，，，，，，向行业赋能。。。。。。。

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商汤研究

商汤研究始终坚持原创，，，，，，，，一直突破立异。。。。。。。具有人工智能领域深挚的学术积累，，，，，，，，具备健全的人才作育机制，，，，，，，，已与海内外五十余所一流高校和科研院所建设了深度相助关系，，，，，，，，并与众多行业同仁同心共建AI生态圈。。。。。。。

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商汤大装置AI云 SenseCore

建设高效率、低本钱、规�；；；；；� AI 云基础设施，，，，，，，，打造专业的深度学习平台及算法模子系统，，，，，，，，引领AI立异，，，，，，，，助力工业界及学术界探索 AI 界线。。。。。。。

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商汤日日新大模子 SenseNova

商汤日日新大模子 SenseNova，，，，，，，，可以提供自然语言处置惩罚、图片天生、自动化数据标注、自界说模子训练等多种大模子及能力。。。。。。。

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水星智能移动终端平台 SenseME

哈哈(haha)体育SenseME 水星智能移动终端平台提供包括SDK、AI传感器和ISP芯片等全套产品，，，，，，，，能够支持诸多物联网装备，，，，，，，，以增进感知智能和内容增强

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火星混淆现实平台 SenseMARS

SenseMARS平台通过对物理天下的数字重修、虚拟化身和软件智能体，，，，，，，，创立全新的陶醉式和交互式的元宇宙体验

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晶识智能零售平台 SenseGalaxy

基于商汤SKU商品识别大模子，，，，，，，，用AI赋能智能结算、库存盘货、纯净度审核等营业场景并快速拓展至智慧商流与智慧物流领域。。。。。。。

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焦点手艺: 以原创手艺系统为基本，，，，，，，，SenseCore商汤AI大装置为焦点基座，，，，，，，，结构多领域、多偏向前沿研究，，，，，，，，
快速买通AI在各个笔直场景中的应用，，，，，，，，向行业赋能。。。。。。。

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商汤科技团结首创人兼研究院院长王晓刚：AI赋能目今与未来

2018-05-24

2018年5月23-24日，，，，，，，，为期两天的2018艾瑞（北京）年度岑岭聚会聚焦 “智能·无界·决议”，，，，，，，，在北京国贸三期大旅馆盛大召开。。。。。。。艾瑞峰会汇聚众多互联网行业领武士物、立异者，，，，，，，，企业决议者一起看清机缘，，，，，，，，改变惯性，，，，，，，，开拓认知商业新视野。。。。。。。

以下是商汤科技团结首创人兼研究院院长王晓刚揭晓题为“AI赋能目今与未来”的演讲实录。。。。。。。

商汤科技团结首创人兼研究院院长王晓刚

各人好！今天很是幸运能有这样的时机，，，，，，，，分享已往三年商汤在人工智能落地应用的体会，，，，，，，，同时也借此时机展望人工智能未来应用远景。。。。。。。

让我们简朴回首一下人工智能最近几年生长中的主要节点：

· 已往几年，，，，，，，，人工智能主要驱动力泉源于深度学习。。。。。。。在视觉领域，，，，，，，，一个标记性的事务在2012年，，，，，，，，深度学习第一次在ImageNet角逐中取得了冠军。。。。。。。

· 2014年，，，，，，，，商汤的人脸识别算法的准确率在人脸识别测试LFW系统下首次凌驾了人眼识别率，，，，，，，，突破了大规模工业应用红线，，，，，，，，对人脸识别的生长具有开创性意义。。。。。。。

· 2015年，，，，，，，，商汤加入ImageNet国际盘算机视觉挑战赛，，，，，，，，获检测数目、检测准确率两项天下第一。。。。。。。

· 2016年，，，，，，，，是让更多人知道人工智能生长情形的一个标记性事务，，，，，，，，AlphaGo击败了李世石，，，，，，，，取得了冠军。。。。。。。

在我们看来，，，，，，，，人工智能分为三个条理：

基础层。。。。。。。包括GPU集群，，，，，，，，我们靠GPU去训练模子；；；；；包括AI芯片，，，，，，，，若是把人工智能、深度学习用在手机等前端装备上，，，，，，，，离不开盘算能力的增强。。。。。。。同时，，，，，，，，尚有深度学习平台，，，，，，，，若是说把"深度学习模子"看成一个产品，，，，，，，，那么平台就是生产线，，，，，，，，有什么样的生产线意味着有什么样的生产能力，，，，，，，，它起着非�；；；；；〉淖饔谩！！�。。。�；；；；Ｉ杏性銮肯质档腁R平台，，，，，，，，与AI平台的团结，，，，，，，，实现虚拟与现实天下的融合。。。。。。。

以上这些都属于基础层。。。。。。。

在应用层，，，，，，，，我们说人工智能有种种各样的应用，，，，，，，，如智慧都会、无人驾驶、智能手机等。。。。。。。怎样将基础能力在笔直领域落地？？？？？？之前人们以为人工智能可能是一种通用能力，，，，，，，，好比说训练一小我私家脸识别模子以后，，，，，，，，就可以在各行各业里乐成应用。。。。。。。但现真相形是，，，，，，，，我们需要真正深入到每一个笔直领域，，，，，，，，在各个领域中去研究算法、重新去训练模子。。。。。。。这样就带来一个问题：随着笔直领域的应用越来越多，，，，，，，，它对哈哈(haha)体育研究员、科学家的消耗也是越来越多。。。。。。。

在这个内里，，，，，，，，尚有很主要的中心层。。。。。。。怎么样设计出一套模�？？？？？榛乃惴ǹ⒐ぞ撸�？？？？？好比说差别领域里，，，，，，，，用差别的网络结构。。。。。。。现在，，，，，，，，主要靠研究员积累的履历去设计网络结构，，，，，，，，但我们可以设盘算法自动搜索最优的网路结构。。。。。。。通俗的工程师和开发者，，，，，，，，就可以使用这套算法开发工具完成从基础层到应用层的跨越。。。。。。。

若是看一看这三个层内里海内外竞争名堂的话，，，，，，，，发明在应用层，，，，，，，，中国有最富厚的落地场景。。。。。。。它提供大宗的数据和反响用于打磨算法，，，，，，，，这为人工智能提供很是好的条件，，，，，，，，这是为什么人工智能在中国能快速生长。。。。。。。同时，，，，，，，，我们也看到在基础层面，，，，，，，，中国照旧较量薄弱。。。。。。。好比说在GPU，，，，，，，，AI芯片领域，，，，，，，，现在都被外洋巨头所垄断。。。。。。。好比，，，，，，，，深度学习平台，，，，，，，，各人经常使用的包括TensorFlow、Torch，，，，，，，，也都是由谷歌、Facebook开发。。。。。。。

深度学习平台

在基础层，，，，，，，，我们现在追求同时使用上千块GPU训练网络模子，，，，，，，，把AI和增强现实团结起来，，，，，，，，虚拟天下和现实天下团结起来，，，，，，，，云和端团结起来。。。。。。。而在深度学习平台上，，，，，，，，以上提到的TensorFlow、Torch等都是各人经常使用的一些免费开源的深度学习平台。。。。。。。可是，，，，，，，，用这些至公司提供的深度学习平台，，，，，，，，会有一些限制：

首先，，，，，，，，性能上会有限制。。。。。。。这些平台，，，，，，，，更多是面向学术界小规模的应用。。。。。。。若是在大规模工业应用，，，，，，，，我们需要几百块GPU训练模子，，，，，，，，这是这些开源平台所不可很好的支持的。。。。。。。

其次，，，，，，，，依赖开源的深度学习平台，，，，，，，，也会敌手艺上爆发种种各样的限制。。。。。。。好比说2014年，，，，，，，，当我们加入ImageNet角逐时，，，，，，，，开源平台不可很好的支持多机多卡并行训练，，，，，，，，以是，，，，，，，，我们需要开发自己的深度学习平台，，，，，，，，才华跟谷歌等巨头竞争。。。。。。。另外，，，，，，，，尚有知识产权方面的问题。。。。。。。

商汤的深度学习平台，，，，，，，，它具有高效的盘算能力，，，，，，，，能支持几百块GPU的并行训练，，，，，，，，也有高度的无邪性，，，，，，，，能很快针对笔直领域应用做开发，，，，，，，，提高生产力，，，，，，，，商汤深度学习平台在许多方面都有领先性。。。。。。。

同时，，，，，，，，一个很主要的应用领域是AR增强现实手艺。。。。。。。现在AR应用已经深入到哈哈(haha)体育生涯中，，，，，，，，好比在视频直播里有许多特效，，，，，，，，它背后的手艺支持现实上是人脸要害点和建模手艺。。。。。。。

好比，，，，，，，，在手机领域应用，，，，，，，，可以建模找到要害点，，，，，，，，在手机里就可以将游戏中的卡通人物，，，，，，，，引入到真实生涯当中，，，，，，，，未来还会有实景游戏产出。。。。。。。在电商领域应用，，，，，，，，好比在网上购置家具，，，，，，，，可以把虚拟的家具模子放到自己想要的场景中，，，，，，，，这些应用背后依赖的是商汤的SenseAR手艺。。。。。。。

现在，，，，，，，，OPPO已经推出以商汤科技SenseAR平台为引擎打造的OPPO AR开发者平台，，，，，，，，引起了普遍关注。。。。。。。而商汤在2016年时，，，，，，，，最先建设自己的AR平台，，，，，，，，并举行大规模推广。。。。。。。

中心层

在中心层，，，，，，，，现在有一些代表焦点的手艺突破。。。。。。。最近，，，，，，，，谷歌宣布了AutoML工具链，，，，，，，，通俗开发者可以使用这样的工具链，，，，，，，，针对种种各样差别应用，，，，，，，，较快的训练模子，，，，，，，，包括去设计更好的网络结构。。。。。。。

商汤也有类似的工具链，，，，，，，，并且可以跟谷歌AutoML做比照，，，，，，，，好比自动搜索网络结构。。。。。。。除了分类，，，，，，，，尚有检测、跟踪、支解、要害点检测等，，，，，，，，后面有大宗的笔直应用。。。。。。。

这里给各人展示自动搜索出来的网络结构。。。。。。。最左边各人所看到的是2012年深度学习应用到盘算机视觉里时它的网络结构AlexNet，，，，，，，，厥后设计了VGG, GoogleNet, ResNet。。。。。。。这是一些比照，，，，，，，，左边是我们找到的三个最优的网络结构，，，，，，，，右边是性能比照。。。。。。。好比说靠人工研究员的履历找网络结构时，，，，，，，，需要花一年时间。。。。。。。若是用商汤的手艺，，，，，，，，三天的时间，，，，，，，，32片GPU就可以抵达更好的识别性能。。。。。。。

各人知道AlphaGo最最先依赖于人类的履历作为起点。。。。。。。AlphaGoZero完全扬弃人类的履历从零最先学习下棋。。。。。。。我们说自动网络结构的搜索也是一样，，，，，，，，它是完全扬弃研究员的履历知识，，，，，，，，重新去搜索最优的网络结构。。。。。。。

增量学习和无监视学习

随着人工智能的生长，，，，，，，，深度学习训练出的人脸识别模子逐步逾越了人眼识别率，，，，，，，，它在初期时，，，，，，，，是大宗依赖人类肉眼标注数据。。。。。。。可是，，，，，，，，当深度学习模子的准确率凌驾人眼识别率时，，，，，，，，人类标注的数据对它起的作用就很有限了，，，，，，，，这个时间就需要更多依赖于非监视学习。。。。。。。

最后，，，，，，，，简朴聊一些较量主要的应用。。。。。。。人脸识别资助我们实现动态布控，，，，，，，，当嫌疑人泛起时，，，，，，，，就可以自动在黑名单里捕获嫌疑人。。。。。。。现实上，，，，，，，，在已往几年，，，，，，，，使用商汤的人脸识别系统已经抓捕大宗逃犯，，，，，，，，有些是在逃十几年的要犯。。。。。。。

人工智能在手机内里有更多的应用，，，，，，，，包括人脸解锁、AI照相，，，，，，，，人工智能通过手机进入到千家万户，，，，，，，，给我们带来纷歧样的体验。。。。。。。

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