大华股份公布星汉大模型行业落地应用情况
- 2023-12-09 11:49:00328
公司通过对人工智能技术研发领域十余年的探索,深入超8000个细分场景,为大模型相关算法和工程技术奠定了坚实的基础。公司基于丰富的行业和细分场景业务经验,面向以视觉为核心的智慧物联领域,发布了多模态融合的行业视觉大模型——大华星汉大模型,通过融合图像、点云、文本、语音等多模态数据,大幅提升了视觉解析能力。
近日,大华股份公布了2023年12月份投资者关系活动相关公告,就大华股份在AI领域相关进行情况回答了相关提问。
1、公司大力发展“全感知”能力,请教相关领域的发展近况和未来展望?
数字产业化已经是一个非常明确的产业趋势,行业数据也可以产生巨大的应用价值,并且数据正持续往资产化的方向推进。而数据的采集依靠感知,大华利用AIoT和大模型技术,能够更广泛地感知和连接以视频为核心的泛在物联感知数据,提供高质量的数据资源。我们专注于以视觉为核心的“算网融合”技术,建立了强大的大型模型为基础的数据治理体系,帮助提投资者关系活动升数据质量,有助于将数据变成更有价值的资产。公司对感知端的研究还在往短波、中波、长主要内容介绍波等延展,包括热成像、雷达等应用也会越来越广,来弥补视觉的局限性,公司的全感知能力还在延展中。全面感知作为新的生产力,对产品和解决方案的有效性达成了很大的补充,例如水质检测中,通过全方面的感知技术,可检测水的16种成分,在环保行业中的应用顺利推进。
2、公司轻量化巨灵AI开放平台如何赋能合作伙伴?
面对千行百业不同的智能升级需求,众多合作伙伴面临客户交付算法定制门槛高、碎片化算法需求开发周期偏长、各行业间需求差异较大等痛点。对此,大华推出轻量化训练服务器,致力于帮助企业拥有专属的行业算法,通过本地化部署,高效打造智能化业务。开发过程由公司与合作伙伴联合完成,大华为合作伙伴提供算法训练平台和技术支持,客户深度参与素材采集、素材标注、模型训练,自主平台进行业务处理。公司全流程赋能合作伙伴进行开发应用,首先引导客户算法适配选型,并由大华AI专家现场跑动、提炼智能需求、筛选可训练内容,培训交付DEMO,部署到硬件设备上进行效果演示,后交由合作伙伴自助训练。基于大华提供的技术支撑,合作伙伴构建起自己训练的特有算法,不再是简单承接过一手的低利润模式,而能够自己完成智能需求实别、训练算法实现,提高集成、算法和智能设备的价值,合作伙伴的项目整体收益相应提升。通过大华训练服务以及配套的推理设备,合作伙伴持续技术转型,技术实力得到增强,公司的合作伙伴粘性及业务生态得到持续优化。目前,公司轻量化巨灵AI开放平台及相应的业务模式已在智慧水利、智慧制造、智慧电力等众多行业落地应用。
3、公司近期发布的行业大模型有哪些特点?
公司通过对人工智能技术研发领域十余年的探索,深入超8000个细分场景,为大模型相关算法和工程技术奠定了坚实的基础。公司基于丰富的行业和细分场景业务经验,面向以视觉为核心的智慧物联领域,发布了多模态融合的行业视觉大模型——大华星汉大模型,通过融合图像、点云、文本、语音等多模态数据,大幅提升了视觉解析能力。
此次发布的大华星汉大模型具备五大优势,全面构建好用、用得起的行业大模型,支撑大模型全场景落地。
①准确性和泛化性跃升:在极小目标、多形态目标、模糊图像等各类复杂场景下,大幅提升准确率和场景适配性,效果更稳定可靠,加速大模型多行业、更广泛落地,提升市场容量。
②图文提示定义新功能:算法开发原先需要数据标注、数据训练、算法部署和产品交付,现在大模型将四步变一步,无需定制,开发周期大幅缩短,高效满足长尾市场碎片化需求。比如设备漏油检测,过去不同机器、不同漏油类型都需定制开发,现在通过图像和文本提示,轻易实现漏油检测功能。
③突破视觉认知能力:具备理解复杂行为的能力,实现从感知解析、简单认知升级到复杂认知理解业务,更容易实现流程合规、暴力抛物等更多复杂行为类的识别业务,拓宽智能市场新空间。
④全场景自主解析:自动理解功能和场景,无需规则配置,解决小模型方法核验规则繁琐费力等问题,简化智能应用部署,降低落地部署成本,让用户使用更便捷。
⑤大小模型与算力协同:通过算法融合,大小模型协同部署,构建好用和用得起的大模型系统,实现大模型系统算力成本可控,加速商业落地。
4、大华星汉大模型首先会在哪些行业落地应用?
我们围绕城市高效治理、运行自治、安全体系升级、生态协同治理,拓展各个领域。以城市治理大模型为例,大到整个城市全貌,小到每条道路、每个路口及经过的车辆情况,通过大模型均可对城市全貌真实孪生重现,助力城市精细化管理;同时,可助力实现城市道路状态、城市环境仿真评价、智能交通管理、生态治理等,实现城市治理高效决策分析。在企业业务方面,持续使能业务创新,助力企业构建大安全体系、数智生产力、提升经营决断力。以电力行业大模型为例,从整个变电站全貌,到变压器等仪器仪表设备运行状态,通过大模型对电力场景全貌真实孪生重现,辅助可视化管理,并可助力施工操作推演实训、运维数据自主分析决策等,实现对企业的高效运营管理。