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【CPS中安|?cps.com.cn?lChatGpt爆火之后Q国内各行各业对AI大模型的角逐越发的强烈Q安防行业也不例外。不q,对于大模型的的构建,q不是每一家企业都有实力去搭徏的?/span>
比如说通用大模型,通常搭徏q种模型?x)面临算力需求大、训l和推理成本、数据质量不佳等?xi)战Q只有类g像百度、阿里这U巨头企业才能有条gLU通用大模型?/span>
换言之,拥有丰富场景数据U篏的公司更适合做垂域模型,q种模型主要是企业基于深度解册业需求ؓ(f)主,在自己擅长的领域训练适合自己的“业版GPT”。通俗地说Q这U大模型针对的就是企业自w所属领域特定场景的需求所延出来Qؓ(f)企业业务的拓展赋能?/span>
Z此,目前已有安防产业铑l分领域企业推出?jin)自q大模型,比如宇视U技的“梧桐”行业大模型、云从科技的“从容”大模型、商汤科技的“日日新”大模型、科大讯飞的“星火”大模型{等?/span>
未来Q像互联|和云服务大厂、AI企业、高校及(qing)U研机构、大数据公司、算力公司等已参与到AI“大乱斗”之中的企业?x)陆陆?hu)l推?gu)q大模型,拭目以待?/span>
Ҏ(gu)Q有业内人士表示Q推出AI大模型整体对当前安防行业的发展是有利的,毕竟如今许多安防企业面(f)着技术升U、资金不等斚w的压力,亟需跌传统h战和狭义规模竞争的思维Q寻扑֮防业新的突破口。或许,当前AI大模型就是一个风口,能成Z业业l增长的新赛道?/span>
但也有市(jng)Zh士提出疑问,如果大家都热衷于推出自己的大模型以打响企业品牌,出发Ҏ(gu)好的Q是否会(x)出现恶性竞争等各种不确定性的问题Q依旧是一个迷惑。而且在这条赛道上Q落地应用才是最关键的“最后一公里”,一切都q存在变数?/span>
再者,很重要的一点,是安防产业铑企业推出自己的大模型也是Z自n企业q去几十q发展所U篏的各Ҏ(gu)术、数据和资源的基之上重新整合Q本质上q是一U品。不同的是功能性或更ؓ(f)强大和便捯(g)已。待?jng)场逐渐成熟Q同质化现象或再玎ͼ内卷现象也不可避免的?x)再一ơ打响?/span>
事实?x)真如此吗?市(jng)场上已推出的这些大模型有何区别之处Q优劣势在哪Q且看如下简要介l,或对我们有所启发?/span>
宇视U技的行业大模型Q梧桐)(j)
5?日,宇视U技发布专门面向AIoT行业的大模型“梧桐”。据(zhn),“梧桐”大模型是以通用大模?行业场景+训练调优?sh)架构,集CVQ计机视觉Q行业、NLPQ自然语a处理Q行业等于一w,能够充分满多样化的d和场景需求?/span>
目前Q“梧桐”大模型W一阶段的落地成果,AI长尾法训练q_、边~AI推理训练一体机Q交互式数据ȝ、数据驾驶舱、VR展厅{得到高效应用?/span>
未来Q“梧桐”也在AI文旅{视频内容商业化q营的新赛道发挥Ch(hun)|与合作伙伴携手共{AIoT新生态品底座,׃n差异化和增值点的红利?/span>
云从U技的基大模型(从容Q?/span>
5?8日,云从U技发布?jin)其自主研发的一U基于语a模型的h工智能系l?--“从容大模型”?/span>
据云从科技相关负责Zl,从容大模型将以问{、伴随、托三U递进的Ş式颠覆传l交互方式。其中,“问{”即当前的GPTQ“伴随”指AI?x)像一个朋友伴随执行很多事情;“托”则意味着一件事主要交给AI来做?/span>
在功能上Q从容大模型除了(jin)基础功能味问答、中英文译、编E与阅读理解{方面的应用外,在智慧政务、智慧教肌Ӏ传媒、游戏、智能制造等领域都有独特的优ѝ?/span>
拿在智慧政务领域来看Q“从容”大模型能够针对?jng)民出游的实际需求,Z当天交通与天气状况{,?qing)时l出Q体C(jin)大模型跨数据、跨部门融合的能力?/span>
值得注意的是Q“从容大模型”是一个基大模型,属于“基设施”。据云从U技介绍Q在“从容大模型”的基础之上Q云从科技可通过与多个行业深入合作,对应开发出行业大模型,从而进一步解军_个领域AI应用的痛点,提高生效率?/span>
商汤U技的大模型Q日日新Q?/span>
4?0日,商汤U技宣布推出?jin)大模型体系“商汤日日新SenseNova”。它是基于商汤AI大装|SenseCoreQ打造出的AGI时代的基设施?/span>
据了(jin)解,在功能上其主要包括自然语a生成、文生图、感知模型标注、以?qing)模型研发功能等?/span>
目前已ؓ(f)政企客户提供?jin)多U灵zȝAPI接口和服务,客户可根据实际应用需求,调用“日日新SenseNova”大模型的各AI技术能力,低门槛、低成本、高效率地实现各cAI应用?/span>
另外Q该大模型体p还h视听和语a多模态能力,已ؓ(f)自n的业务带来了(jin)诸多H破。如在智能驾驉域,Z视觉大模型,商汤实现?jin)可识?000cȝ体的bev环视通用感知法的实车量产,q构Z(jin)感知决策一体化的自动驾驶多模态模型,带来更强的环境、行为、动码能力?/span>
U大讯飞的大模型Q星火)(j)
5?日,U达讯飞发布一Ƒ֯标ChatGPT的大模型产品--“星火”认知大模型?/span>
据了(jin)解,“星火”认知大模型?大核?j)能力,包括多风格多d长文本生成、多层次跨语U语a理解、泛领域开攑ּ知识问答、情景式思维N辑推理、多题型步骤U数学能力、多功能多语a代码能力、多模态输入和表达能力?/span>
目前Q星火认知大模型已经在文本生成、知识问{、数学能力上赶超ChatGPTQ预?0月月底有望整体赶ChatGPT?/span>
在应用领域上Q据U大讯飞相关负责C,认知大模型的应用主要重点解决C会(x)刚需问题Q在教育、医疗、机器h{领域会(x)规模化应用,q也是通用人工认知大模型发展的重点领域?/span>
值得注意的是Q星火认知大模型?022q?2?5日才立项Q到今年5?日便正式发布Q仅用了(jin)5个多月的旉便实现如此成l,主要q是ZU大讯飞在深度学?fn)算法、大模型技术、行业大数据、知识图谱、多模态感知、系l工E技术、算力支撑等斚w形成?jin)扎实的U篏?/span>
l语
整体来看Q上qC业推出的大模型在架构上基本包括了(jin)整体设计、核?j)技术和pȝ功能{方面。而且q些模型也刚好更W合?jng)场所需Q具体针Ҏ(gu)、精准性、适配性、训l成本低、品可获得的毛利率更高{诸多优炏V?/span>
所以,大模型的出现Q能为安防行业带来了(jin)新的解决Ҏ(gu)。而且Q通过大模型的数据分析和h工智能算法,可以快速实现对异常行ؓ(f)的自动识别和报警Q极大地提高?sh)(jin)安全防范的效率和准性?/span>
Z此,目前?jng)场很多企业UL(fng)表示加大研发投入布局该领域,比如Q声q股份近期在回答投资者提问时表示Q声讯股份将坚定不移地加大在安防行业大模型上的投入,特别是针对特定领域的客户需求进行务实的、有价值的开发?/span>
可以预见的是Q未来安防行业针对大模型的竞逐将来激烈,或ؓ(f)行业应用的一个重要{折点Q拭目以待?/span>
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