据其乐Keylol报道,由游骑兵工作室开发、索尼互动娱乐发行的前PS4独占游戏《地平线:黎明时分》北京时间7月3日晚在Steam上开启了预购,游戏初始的国区定价是根据美区49.99美元的售价对应的Steam建议定价而设的138元人民币。然而仅在开启预购一天后,《地平线:黎明时分》的国区定价就上涨到了193元(俄区、阿区等其他Steam相对低价区域的定价也有上涨),同一时间段内部分Steam用户反馈他们突然遇到了帐户地区更改困难的问题,两件事情发生的时间之近让人不禁将二者联系起来,但目前并没有实质证据证明两件事之间有所关联。

《地平线:黎明时分》Steam国区涨价至193元

国家层面的治理现代化是除了之前的“四化”以外的第五个现代化,在国家治理现代化当中,智能化是非常关键的一部分。治理现代化或者说治理智能化大概包含以下几点:第一,对治理场景的智能感知。第二,对治理要素的智能认知。第三,对治理动作或者治理行为、治理工作的智能决策。

两项平台:一是知识服务平台或者知识生成平台,叫知识及服务。这个“知识”,是“信息”经过解析和分析后形成知识,在这个平台,面向场景,通过这些知识去提供标准化的综合性应用,包括全息档案、态势预测、图上指挥等基础性功能。基于此,到达第二个综合应用平台,真正去赋能N类的专业化场景。这是一个完整的体系。

知识生产与服务平台KaaS。

旅行人员乘坐公共交通工具时,应按相关要求佩戴口罩,旅行结束后及时弃用。旅途中尽量避免触碰公共物品,同时加强手卫生。有条件时,可随身携带速干手消毒剂或其他有效的手消毒剂。应注意与他人保持距离,有条件时,相互间距保持在1米以上。当有疑似、确诊病例或无症状感染者出现时,应听从工作人员指令,做好个人防护,不得私自离开。

汛情是一场大考,考验我国防汛救灾体系和应急管理能力,更考验党员干部的主体责任和使命担当。近年来,我国防灾减灾救灾体制机制改革不断深化,各项软硬件建设都日臻完善,要统筹协调,优势互补,形成省市间、部门间、军地间、上下游、左右岸通力协作的防汛救灾格局。在汛情的关键时刻,要防止麻痹思想和侥幸心理,把责任落到防汛救灾全过程、各层级,到岗到人,落实汛期工程巡查防守责任制,在防汛救灾第一线体现责任担当。

在人机协同这个过程中,也有三个主要角色:各个行业和场景的专家、以机器代表的人工智能的知识服务和用户。

智能解析引擎。早期大家说的人工智能主要是人脸识别或者泛人脸识别,随着技术演进,解析内容不断增长,从人脸走向了人体,走向了车辆,也走向了文字和语言,AI的需求和场景极其多,不管我们可以走向多少内容,不可能穷尽,所以就需要开放的训练平台,针对长尾算法进行快速地生产。

接下来,我介绍一下具体的板块。

就在7月1日,Dandylion在一则询问区域定价的帖子下方提及他们在6月底与V社交流以获取调价建议的过程中了解到V社对游戏存在跨区购买问题是知情的,V社还表示他们会采取措施改变游戏当前的跨区购买情况。

汛情深深牵动着习近平总书记的心。从主持中央政治局常委会会议,到多次作出重要指示,总书记亲自指挥、亲自部署,始终把保障人民生命财产安全放在第一位,为广大干部群众团结奋战注入了强大信心,为做好防汛救灾工作提供了科学指南。

决策引擎,把基于专家的建模,把基于机器学习的模型,基于关系知识图谱的推理等进行一个综合的决策编排。

AI训练平台。刚才提到,我们不可能穷尽所有的算法,所以我们必须要提供一个可再生产的平台,于是AI训练平台诞生了,它可以实现快速的场景适配,快速的模型生成和便捷的部署,包括模型效果的评价。云从AI落地的行业中,很多是2G或者2B,他们都有自己独立的网络和安全策略,所以我们需要通过AI训练平台,盘活客户的数据活。

大家好,我是李夏风,我首先简要介绍一下云从科技。

在下午场的演讲环节上,云从科技智慧治理行业部总经理李夏风以「人机协同平台,助推社会治理现代化升级」为主题,分享了云从在AI中的思考与应用。

通过视觉、听觉、文字感知等感知技术,以及认知、决策技术实现与AI之间的基本交互。即,AI至少能听得懂人在说什么,看得见人在做什么。

语音也好,NLP也好,都是面向场景形成专业化应用,而不是面向通用通常,这与其他友商不同。

雷锋网原创文章,。详情见转载须知。

今年7月,由刘芮希所在研究所、联合国教科文组织教育信息技术研究所和国际农村教育研究与培训中心共同发起,北京师范大学智慧学习研究院和国家开放大学协同设计和开发的“非洲教师在线和远程学习课程”正式上线,希望借此为受疫情和学校关闭影响的非洲教师提供远程教学支持。

机器学习训练推理引擎,能够基于历史数据,找寻规律,通过挖掘,生产出判断模型。知识图谱,实现关系的广泛连接和挖掘。

举一个例子,这是我们在某个市级单位的应用,我们拉通了覆盖几十个机关,十个区和四个开发区的几千个系统,其中有几万个数据项,形成了专业的数据集,把其中的对象、行为、标签进行提炼,通过云从的算法、规则引擎模型的训练、图谱的构建对知识进行加工,最后形成了面向以“人、事、地、物、组、网”为核心要素的治理知识体系。基于这个知识体系构建了一系列的大数据智能模型,最终实现决策支持、风险防控、治安防控、执法办案、公共服务、市域治理等几大场景的应用,这是一个真实的案例。

在近期Steam社区有关跨区的讨论中,回合制策略战棋RPG《纷争终结者:被遗弃的孩子们》的开发者Dandylion就他们所制作的这款游戏自5月14日以来的定价调整所透露的信息可能会对我们有所帮助。

《新冠肺炎疫情期间重点场所和单位卫生防护指南》明确,低风险地区在采取健康监测、清洁消毒、通风换气、个人防护等卫生防护措施前提下,各类重点场所有序开放。中、高风险地区,除了采取上述卫生防护措施外,还应缩短营业时间,减少人员聚集;人员密集、空间又相对密闭的场所如影剧院、歌舞厅(KTV)等应暂停营业。

视图全结构化解析,在各类人车监控场景下,全结构化引擎是对视频或图片中的人脸、人体、机动车、非机动车以及人体行为进行目标抓拍、识别、属性分析、实时聚类和分析检索的智能视频分析引擎。

“国家现在给予国际组织人才的支持力度非常大。”刘芮希向中青报·中青网记者介绍说,前几年,国际组织人才培养项目只开放给部分重点高校,如今已经改革为公开遴选,所有感兴趣和达到相关要求的人员都可以自行申请。同时,国家留学基金委还在实习期间为公派留学人员提供奖学金和一次往返国际差旅费用,“非常有利于青年学生更加深入地在国际组织内学习和成长”。

另外,云从具备打造双引擎和知识服务平台、应用平台的AI能力。第三,云从科技提出的人机协同理论中,核心是对人、对行业的敬畏,所以云从从战略到体系,都结合专家,深入到各个业务环节,深刻地理解业务。

毕业于中国第一所中外合办大学宁波诺丁汉大学的刘芮希,已经在联合国教科文组织国际非洲能力发展研究所实习了近两年。2018年11月,她作为国家留学基金管理委员会公派留学人员,到达埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴,协助研究所项目官员完成教师教育和课程发展等领域的项目工作。

作为我国对外开放特别是教育对外开放的重要举措,出国留学事业在“十三五”时期得到了迅猛发展。据外交部副部长马朝旭4月2日援引教育部门的统计数据通报,中国海外留学人员总人数约有160万人,而这一数字在2016年仅为54.45万人,增幅达到193%。

如何解决这个问题?我们认为需要提出一个新概念:AI工程学。

在这个浪潮中,市场从刚开始的不信任,到后来的盲目信任,最后在与AI企业合作过程中发现,对于提出的需求,有些AI公司很难快速响应或者响应效果不尽人意,这时候第一波浪潮有所下跌。

首先,N类数据源来自云从科技广泛的合作伙伴。云从科技虽然有硬件产品,也具备硬件生产的能力,但我们只在一些小场景、专业化场景中提供少量设备,云从不是一个专业的、面向广泛场景的硬件设备公司。正因为如此,我们具有开放的心态和生态,实现数据的汇聚。

乘“入学班机”抵达贝尔法斯特后,王思洵还收到了中国驻贝尔法斯特总领馆和中国学联为他们准备的防疫物资。今年4月,中国外交部启动了为海外中国留学生配发“健康包”的计划。“党和政府时刻牵挂着广大海外留学人员的健康与平安,祖国永远是大家坚强的后盾。”时任外交部新闻发言人耿爽曾表示,中国驻外使领馆会陪伴在大家身边,坚定不移地与广大留学生风雨同舟、共克时艰。

《人群聚集场所手卫生规范》提到,下列四种情况应进行手卫生:清洁操作前,如饮食前、加工制作食品饮料前、触摸口鼻和眼睛前、护理老年人和婴幼儿前等;污染操作后,如咳嗽、打喷嚏用手捂口鼻后、大小便后、护理病患后、触摸钱币后、接触或处理各种垃圾和污物后等;手部有明显污染物;传染病流行期间,触摸门把手、电梯按键等各类高频接触的物体表面后。

智能解析引擎有四大特点。

具体来说,汇聚感知数据,打造数据挖掘基础,融合业务数据,灵活定制生成各类标签,拓展业务对象,并依托认知信息,形成各类专家的决策,为决策提供有力的支撑,最后,依托可视化专家建模,固化专家经验模型,积累与传承业务知识。

基于云从的数据分析引擎,提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务,完成数据到知识的价值转换,赋能各业务场景应用。

其中行为识别是当前的技术热点,在某些场景实现了落地应用,但我认为还远未达到大面积推广的阶段,所以这是我们当前重点研发的课题。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路,目前大部分数据资源没有得到充分利用,云从的知识生产与服务平台KaaS,通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化,加上AI引擎, 变数据/经验为在线知识。

人机协同在其中处于什么位置?我们认为人机协同分三个方式:

有人可能会质疑云从科技如何有能力去实现这个蓝图。

通过智能技术帮助行业专家总结知识,让人工智能能够为行业用户提供全天候、稳定的、全面的智能服务。即,人和机器共同完成一些事情。

两大引擎:第一大引擎,智能解析引擎,是以视图解析为核心的解析引擎,它将非结构化数据进行结构化。第二个引擎,数据分析引擎,基于结构化数据进行处理分析,将数据变成信息。

今年9月,为解决部分留学人员的现实困难,教育部提出,允许部分中外合作办学机构和项目、内地(中国大陆)与港澳台合作办学机构和项目,在保证教育公平的前提下,考核招录部分符合特定条件的出国留学生,双向选择,择优录取,为学生提供国内求学机会。上海纽约大学提供给记者的资料显示,在2020年秋季学期,该校通过Go Local(就近入学)项目接纳了来自纽约大学和纽大阿布扎比校园的约2300名中国籍本科生和800名中国籍研究生到校就读,有效缓解了防疫特殊时期中国留学人员的就学困难。

备豫不虞,为国常道。这次灾情波及面广,受灾群众多,要精心谋划灾后恢复重建,救灾资金和物资都要及时落到实处,尽快恢复灾区生产生活秩序。面对企业复工复产和脱贫攻坚等多重目标任务,要加强支持和统筹,防止因灾致贫返贫。着眼未来,要坚持以防为主、防抗救相结合,全面提高我国灾害防御能力。

防汛紧要关头,必须各环节精细化施策,不能有丝毫放松。做到一手抓“防”,要精准预警严密防范,及时准确对雨情、水情等气象数据进行滚动预报,发挥好“耳目”作用;要强化重要堤防、重要设施防护,加强巡堤查险,守好第一道防线。做到一手抓“救”,对各类抢险救援力量要统一调度、提前预置、快速出动、高效救援,努力将各类损失降到最低;要统筹做好疫情防控和抢险救灾工作,严格落实各项防控措施,避免疫情出现反弹。

疫情期间,保持公共交通工具卫生整洁,及时清运垃圾,并进行预防性消毒。工作人员按工作要求,穿工作服,佩戴口罩、手套等。每日做好自我健康监测,确保在岗期间身体状况良好。当身体不适时,应立即报告所在单位,并及时就医。

疫情也是对我国“十三五”期间优化教育对外开放布局成果的一次考验。2019年3月,中共中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》,提出要全面提升国际交流合作水平,提升中外合作办学质量。到今年6月,我国中外合作办学机构和项目已达2282个,其中本科以上机构和项目1196个。我国已有具独立法人资格的中外合作办学大学10所、非独立法人中外合作办学机构121家。

从解析的效率和底层贯通角度看,多家算法对大量人车的关联、人和非机动车的关联以及行为识别等效率和数据利用上影响非常大,无法实现底层贯通,所以以上所有引擎的结构化算法都由云从提供。

《新冠肺炎疫情期间公共交通工具消毒与个人防护技术要求》指出,疫情期间,公共交通工具在运行时应加强通风,可采用自然通风或机械通风。短途客车、公交车、出租汽车等有条件开窗的公共交通工具,温度适宜时,低速行驶或停驶期间应开窗通风,保持空气流通;飞机、高铁、地铁等相对密闭环境,适当增加空调换风功率,提高换气次数,并注意定期清洁消毒空调送风口、回风口以及回风口的过滤网等。

我们总结出人工智能“三浪”发展趋势。前几年驱动了人工智能第一浪,抓住AI单点技术带来的市场机遇期布局战略性技术,尤其是人脸识别技术,驱动了AI广泛应用、市场快速推广的浪潮。

重点场所即新冠肺炎疫情期间,人员密集且流动性大、容易暴发聚集性疫情的场所,包括办公场所、宾馆、商场和超市、银行、餐厅(馆)、理发店、农集贸市场、公园、铁路客运、道路客运、水路客运、民航、城市轨道交通、出租汽车、私家车和回国人员转运车辆等26类。

《纷争终结者:被遗弃的孩子们》2018年初起采用抢先体验模式在Steam上发行,Dandylion对游戏积极的更新和对玩家良好的态度为游戏赢得了诸多好评,游戏在今年4月正式发售而此前也因发售而进行了小幅涨价。5月14日,Dandylion为《纷争终结者:被遗弃的孩子们》发布了一则公告,声明他们在整理游戏的销售数据时发现了大量来自通常游戏销量较少的地区的购买,并通过玩家的反馈得知这些是因追求低价而产生的跨区购买,根据Steam推荐的应对方法,他们参考了《幽浮:奇美拉战队》的各区价格对包括俄罗斯、巴西、印度尼西亚和阿根廷在内的17个地区的游戏价格进行了上调。

OCR场景及产品种类。从卡证和票据的OCR到通用类型的OCR,到自然场景的文字识别,云从都已经有相应的产品落地。比如,在海关,云从识别船舶的集装箱。

新冠肺炎疫情席卷全球之际,王思洵一度为就学和如何前往学校报到而担忧。在中国外交部、教育部、民航总局等多部门和中国驻贝尔法斯特总领馆的大力支持下,贝尔法斯特女王大学在英国高校中率先推出了针对中国学生的包机服务。由中英两国合作策划、实施的留英“入学班机”,也开创了我国至贝尔法斯特直飞航班的先河。

首先专家把他的知识赋能给机器,机器再通过知识服务的方式,通过智能化的产品提升用户的体验,用户在这个过程中也会反馈出他们的个性化需求,然后反哺到机器,机器协助专家,提升其潜能与效率。这三者之间形成的闭环,就是我们所说的人机协同的概念。

1、发行商因为大量的跨区购买导致不遵循Valve的建议定价 2、发行商大概了解到跨区会被封,但现在的封禁很罕见,以及1-2次没什么问题 3、Valve表示知晓这个跨区购买的问题,并且会采取措施

人工智能与行业专家共同探索,创造出新的产品、场景与服务,实现千人前面的个性化精准服务。即,除了完成一些既定的事情外,还可以共同创造出新的东西。

云从人机协的落地通过三部分实现:智能化终端设备收集数据,同时也是人机交互的入口,云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢,当数据大脑经过分析,形成相关的服务后,通过嵌入式的模块,即AI平台,实现人机协同在各个场景落地。

最后,在这里我们希望和更多的业内同仁们一起,基于人机协同平台,以业务专家的向导为指引,以核心技术引擎为驱动,以大数据燃料为支撑,实现社会治理智能化。雷锋网雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

低风险地区在采取加强内部管控、清洁消毒、通风换气和个人防护等卫生防护措施前提下,各类重点单位保持正常运转。中、高风险地区,除了采取上述卫生防护措施外,企业、机关事业单位等应采取减少人员聚集、错峰上下班、避免堂食等措施;养老机构、儿童福利院和监狱等特殊单位应采取全封闭管理、视频探访等措施。

人工智能的发展路径是否也像汽车工业一样是渐进式、阶段式发展的呢?

《国家教育事业发展“十三五”规划》明确提出,要完善国际组织人才培养机制,有计划地培养推荐优秀人才到国际组织任职。在积极参与全球治理、推动构建人类命运共同体的过程中,越来越多的中国青年有机会成为全球化新时代的国际人才。

云从提出的人机协同与人工智能有什么关系?我们可以回顾下汽车工业发展史。18世纪汽车已经诞生,当时的汽车属于工艺品,需要顶尖工匠手工打造。到了19世纪20年代,通过生产线可将汽车标准化、大规模生产,汽车变成了一个工业产品,规模化、效率化的提升,使得汽车走进了千家万户。到了现在,工业4.0时代,汽车已经可以按照每个个体需求,自由地组合生产了。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体,根据场景数据,生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性,可以适配国有自主芯片,还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

今年6月以来,汛情形势日益严峻,全国共有433条河流发生超警以上洪水,其中109条河流发生超保洪水,33条河流发生超历史洪水。当前,全国防汛进入“七下八上”关键阶段,长江流域中上游地区降雨仍然偏多,黄河中上游、海河、松花江、淮河流域可能发生较重汛情。各地区各部门要深入贯彻落实习近平总书记重要指示精神,坚持人民至上、生命至上,深入一线、靠前指挥,全力做好防汛抗洪和抢险救援各项工作。

人机协同中,各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户,三者形成一个闭环,首先专家把知识赋能给机器,机器转换成智能化产品并提升客户的体验,用户从中反馈出个性化的需求,后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

通过以上架构,云从科技在智慧金融、智慧交通、智慧治理、智慧零售等领域都实现了商业落地。

生命重于泰山,人民利益高于一切。各级党委、政府和广大党员干部要坚持以人民为中心的发展思想,主动担当、敢打头阵,肩负起“促一方发展、保一方平安”的政治责任,恪守“宁可备而不用,不可用时无备”的底线思维,确保江河安澜,为人民群众美好家园筑牢“安全大堤”。

有了知识体系后,我们就能快速地支撑决策,当然,决策很多时候是沉淀在业务系统当中,我们可以快速地通过知识体系模式和强大的智能化手段赋能这些业务系统。

这是一个变数据/经验为在线知识的平台。从数据到知识,是数据价值挖掘的必经之路,目前大部分数据资源还没有得到充分利用。

云从定义的知识是广义的,包含数据,描述事实的内容,如人口信息、快递信息等;标签,数据的进一步加工,如高龄老人、购物达人等;知识图谱,进一步把数据加工,存入图数据库,形成关系网络;机器学习模型,通过历史数据沉淀和数据挖掘算法,建立趋势预测、人群分类模型;决策模型,用来提供某种场景下的业务规则,如城市应用响应等;专家模型,用来从海量数据中发现需要的数据,建立数字人像档案等。

限制更少、渠道更宽、支持更大,“十三五”期间,国家对留学人员工作高度重视,不仅着眼于“走出去”,更发力于“引进来”。以简化留学回国人员办事程序为例,教育部从今年11月1日起将正式取消实行了近15年的《留学回国人员证明》。消息一出,不少留学生在社交媒体上留言感慨,“终于等到你!”程序简化极大地方便了他们回国就业和生活。教育部留学服务中心发布的《中国留学回国就业蓝皮书》显示,2019年,我国留学回国人数达到35.35万人,是同期出国留学人数的85.41%,越来越多的中国留学人员选择回国就业。

首先,软硬解耦,云从自主解析算法支持软硬资源解耦,可以与各类解析中心硬件资源进行适配;其次,云从解析算法可以适配国产化芯片,同时,在底层实现解析算法相互融合,实现效率和使用维度的极大的性能提升。当然,模型训练平台融合智能算法训练于一体,可以根据场景数据生产符合行业需求的模型算法,它是一个自我进化的算法。

云从先后布局智慧金融、智慧治理、智慧交通及智慧商业等四大业务领域,助推各个行业从数字化到智慧化转型升级,每天为全球3亿人次用户带来智慧、便捷和人性化的AI生活体验。

20岁的王思洵在9月开启了她在英国贝尔法斯特女王大学的留学生活。从印度室友与她探讨“中国智造”的实惠好用,再到英国维修工人向她夸赞中国产的口罩,王思洵感受到了中国迅猛增长的全球影响力。

重点单位即新冠肺炎疫情期间,容易暴发聚集性疫情的单位,包括企业、建筑业、邮政快递业、机关事业单位、托幼机构、中小学校、大专院校、养老机构、儿童福利院、监狱、精神卫生医疗机构、医疗废物处置中心、物业管理中心和社区等14类。

猛然上涨的价格在《纷争终结者:被遗弃的孩子们》的社区中引发了讨论,开发者Dandylion则对玩家们的疑问做了耐心的解答。其中一则回应中,Dandylion以一个兜售Steam低价区礼物的第三方网站的《纷争终结者:被遗弃的孩子们》页面为例,解释了存在第三方卖家蒙骗买家给出Steam帐户密码并在买家不知情的情况下为他们的Steam帐户改区来接收低价购买到的游戏的情况。Dandylion表示他们了解到Steam跨(低价)区购买一旦被Steam发现,玩家的Steam帐户可能会被封禁,但这种封禁目前并不常见,且一两次的跨区购买一般不会招致封禁,就此情况他们会再次询问V社相关细节。这次定价上调后,Dandylion又根据游戏社区的反馈、参考了1C、P社等大体量发行商发行的同类型游戏的定价对《纷争终结者:被遗弃的孩子们》的各区价格做了一些相应调整。

这是留学生在海外发挥中国文化使者作用的日常。祖国开放的坚定决心,给他们带来了在世界舞台上“乘风破浪”的自信和底气;同时,他们也在向世界展示中国形象、讲述中国故事。

上述标准自发布之日起施行。

数据分析引擎。云从基于此引擎,建设了数据全生命周期的接入、分析、治理、挖掘、认知与决策的体系。其中包括数据治理模块、标签工厂、数据资产、数据可视化等,这些模块把数据变成信息,再通过专家的可视化建模,并利用平台自动的生成,快速响应业务的需求,从而构建自己的业务模型。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象,服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

具体环节,我们提出了智慧治理“N-N”的业务架构。第一个N指的是N类场景,包括社会治理、公共安全等,第二个N是指N类数据源,包括各种边缘设备、智能终端、业务系统等。视频、音频、人车物等N类数据源将进入一个数据汇聚中心。

数据分析引擎的特点。汇聚感知数据,打造数据挖掘基础;融合业务数据,灵活定制生成各类标签,拓展业务对象;依托认知信息,形成各类专家的决策,为决策提供有力的支撑。最后,我们也可以依托可视化专家建模、固化经验模型,积累与传承业务知识。

云从认为人机协同有三部分:人机交互、人机融合、人机共创。

云从科技孵化自中国科学院重庆研究院,受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。致力围绕人们生活的每个场景,以人工智能技术与人机协同平台为基础,以用户为中心,定义出场景化、行业化、个性化的智能服务。

云从科技智慧治理行业部总经理李夏风

在发展过程当中,云从科技也受到了各级政府的广泛支持,就在今年,我们和广州市政府达成了战略合作,共建国内首个人机协同的开放平台,为人机协同平台城市的落地打下了非常坚实的基础。

以下是李夏风演讲全文,雷锋网AI掘金志作了不改变原意的整理与编辑:

将以上这些知识模型化、在线化,加上AI引擎(感知处理能力),就能提供智能服务,赋能应用智能化升级。

正如汽车工业中工业化、流水线生产的理念,我们需要用AI工程学的方法解决AI生产力快速提升的目标。利用AI工程学提升10倍效率,行业化、场景化后,实现行业价值闭环,人工智能会进入第二个浪潮。随着与更多行业与AI深入的结合,我们有理由相信会进入第三波浪潮。彼时AI广泛存在,将以人机协同的方式嵌入到所有业务流程中,就像现在的互联网一样。实际上,现在没有纯粹的互联网行业,每个行业都必须与互联网结合。人工智能发展到一定程度也会达到这个阶段。这就是我们所理解的人工智能“三浪”发展规律。

云从也做语音识别,因为我们人机协同的战略中,人机交互是非常重要的一部分,而人机交互离不开语音,所以我们在语音上落地效果也非常好。只有语音远远不够,还需要自然语言理解(NLP),如此,才能真正实现这些业务。

对于实现智慧治理的方式,云从科技提出了“应用牵引,双擎驱动,平台赋能,终端延伸”的思路。

而人机协同落地,需要三样东西,云端大脑,整个数据汇集、分析和提炼的中枢;终端设备,智能设备是搜集数据,同时也是人机交互的入口;嵌入式模块,即AI平台,是智能化的中枢和核心载体,数据经过云端大脑 的处理后,形成的服务通过嵌入式模块集成到各类业务当中,从而实现人机协同在各场景落地。