垂直シーンが着地するとコンピュータの視覚分野の新たな競争点となり、「視語科学技術」は交通と紡績シーンに力を入れます。

2018年は中国の人工知能が着地した元年で、AI技術が最も成熟したコンピュータ視覚分野で、商湯、世に比類がなく、地図、雲は皆ユニコーンの仲間に入りました。彼らの強い融資能力は安防と金融などの分野での着地応用と密接な関係があります。

アルゴリズムとデータは競争障壁を構成するのに十分ではなく、垂直領域で技術の深さと結合した応用シーンを見つけてこそ、より大きな生存空間を得ることができる。この点は新米のAI創業会社にとって特に重要である。

36クリプトンがこのほど接触した「視語科学技術」とは、スマート交通や知的紡績などの応用シーンで立地経験のあるAI社の中核技術で、車の紋様認識、顔の識別、商品の識別、キズの識別などの細かい粒度の画像認識です。

視語科学技術は2018年4月に設立され、同年6月に金沙江創投のエンジェルホイール融資を獲得しました。その核心チームのメンバーは中国科学院自動化研究所モデルから国家重点実験室を識別しました。20年以上の技術蓄積があります。これまでの取引先は京東、聯想、ファーウェイ、中国建設銀行、北京市公安局など百社以上の企業と政府機関を含んでいます。

創始者の王金橋は36クリプトンに対し、人工知能時代の到来によって、科学技術革新の中心が徐々に科学研究院から企業に移ってきた。企業は大量のデータ資源、機械資源と応用シーンを把握したが、企業は往々にして製品の生産地に集中し、技術研究開発ではなく、AI技術の更新速度が速い。

だから、産学研の結合は必然です。

これも彼らが中国科学院から創業した原因の一つです。元の技術優勢を利用して、アプリケーションシーンに飛び込み、データ、アルゴリズムと業界の融合を完成します。

インテリジェント交通において、テレビ語の科学技術は車の紋様識別一体機、大型トラックの通行禁止監視システム、無人で知恵駐車、高速道路のスマート料金、道路交通量分析などの5種類の製品体系を発表しました。

具体的には、同社が開発したエッジ計算インテリジェントボックスは、バスやホテルの人の顔写真撮影、広場や駅などの公共の場所の人模様分析、監視、警報運転手の異常運転行為に利用できる。

彼らの「大型トラック禁止知能識別システム」もすでに北京で導入されており、トラックの積載量を監視することができる。

王金橋さんによると、交通省のデータによると、中国には1500万台の大型トラックがあり、中国の重大交通事故率の25%を占めています。

そのため、重量超過や疲労運転などの異常状況を識別し、交通事故を予防する必要があります。

日本語の科学技術はまた国内の5つの省で車の紋様を識別する一体機を発売しました。5000種類以上の車種を細かく識別して、偽のブランドとカバー車を検索して、公安部門に協力して嫌疑を迅速に調べて、交通機関に違反車の制限、大型トラックの有料などの管理をします。

王金橋さんは36クリプトンに対し、この製品はすでに関連部門に1万件以上の違反行為を撮影しました。シートベルトを締めない2800件、携帯電話を運転して遊んでいる980件、喫煙220件を含みます。

この車の紋様識別システムはすでにアンゴラとベネズエラで使われています。

また、同社は「呉文俊科技進歩賞」を受賞し、2018年AI Chlengerグローバルチャレンジで「無人運転視覚感知」コースの優勝を獲得しました。

王金橋さんによると、今後も彼らはスマート交通に力を入れ続けます。5 Gの到来とエッジ計算の成熟によって、交通のデジタル化が可能になり、デジタル化の基礎はビッグデータです。

都市全体のすべての信号灯の計画、都市間の幹線の路面計画と建設には大規模なリアルタイムデータが必要であり、これは従来の線下調査会社では得られなかったものであるが、視語科学技術の優位性がある。

知的紡績の分野では、視語科学技術はスマート視覚検査布と格付け管理プラットフォームを発表しました。70種類の布の傷を細かく識別できます。検布速度は人工検査布の5倍で、90%以上の精度があります。

それに比べて、熟練した布工の正確さは60%から70%しかないです。布検査はまた労働者の視力に損害を与えます。

王金橋さんによると、彼らは今布検査機のセットは数十万円で売られています。全国に5万軒の紡績工場があり、布検査機の市場規模は600億-700億元に達するということです。

以上の二つの応用シーンに力を入れる以外に、テレビ語の科学技術は積極的に学習を強化する半自動化表示プラットフォームを打ち出しました。95%の人力表示コストを代替できます。

あなたが私たちに商品をくれさえすれば、翌日はこの商品を識別することができます。

王金橋さんは言います。

このプラットフォームが重要なのは、深さ学習アルゴリズムは大規模で正確に表示された訓練データに依存しているからです。多くの会社は外注会社によってこれらのデータの収集、選別、表示をしなければなりません。これは大きなコストです。

また、視語科学技術は、全プラットフォームの神経ネットワークの前方向推理エンジンの枠組みであるMNIEを開発し、その自動化トレーニング、裁断、量子化、圧縮ツールは特定のプラットフォームに対して神経ネットワークの最適化と加速を行い、モデル適合能力を向上させる。

フロントエンドの異なるプラットフォームの特徴に対して、この推理エンジンは、ベース層で大量のsimdコマンドセット、ネットワークの疎化などの特定の最適化を行い、神経ネットワークがarm、fpga、x 86 cpu、または特定の神経ネットワーク加速チップ（hisi 3559 a）などの先端計算装置に向けられたワンタッチ展開を実現する。

視語科学技術のビジネスモデルは政府部門と垂直分野の企業顧客に全方位視覚AIソリューション、インテリジェント化製品とビッグデータプラットフォームを提供します。

王金橋は2020年以降、損益のバランスが取れると予想しています。

王金橋は中国科学院自動化研究所のモデル識別国家重点実験室研究員、スマートメディア計算連合実験室主任、ビデオビッグデータクラウド識別連合実験室主任、ビデオ深度識別連合実験室主任であった。

主にビデオの分析と検索、大規模な目標の識別、目標の検査と追跡、画像の分類と識別の方面の研究に従事します。

現在、視語科学技術はすでにPr-Aラウンド融資窓口を開放し、5000万-6000万人民元を融資する予定で、技術研究開発と計算センターの建設に用いられています。