刚结束乌镇的AI论剑，腾讯就为AI场景落地再撒钱。12月6日，腾讯跟投实名医生平台医联C轮融资，同日腾讯控股董事会主席兼CEO马化腾放言正通过AI下注医疗市场。...业界普遍认为，无人驾驶与医疗将是AI落地的重要场景，近年来，通过自建、投资和开放合作模式在医疗行业密集布局，腾讯已成为BAT的医疗激进者，这与巨头竞逐AI有直接关系，对于寻求AI落地场景，腾讯显得迫不及待...抢AI落地点 对互联网企业兴奋的不止是互联网化医院的数量增长，更多是AI带给互联网医疗的想象。...马化腾对此项目信心十足，认为AI也许会在医疗方面最早落地。苹果CEO库克对AI结合AR在医疗领域的应用也非常看好，小米创始人兼CEO雷军则直言医疗诊断是最能体现人工智能技术的应用之一。...但作为互联网厂家，看重的或许不在商业模式甚至短期收益，更多还是为加快AI的落地速度。
腾讯大数据的自治方案项目被称为平台大脑，其实现路径，是从数据平台自身的可观测性开始，向上构建决策能力，逐步向半自动化以及自动化演进，最后实现智能化。...其次如果在单场景中已经做了一些智能化应用的情况下，如何快速地泛化到更广泛的领域，是决定平台大脑的发展速度和可达范围的一个关键因素。所以建设平台大脑，需要有如下图所示的三个关键性的能力。...（3）可泛化决策智能第三个关键能力是可泛化的决策智能，上文也提到了决策智能，根据Gartner有关报告描述，AI主要分为决策支持、AI助理、决策自动化、智能产品四大类。...Gartner认为决策智能会在未来几年内超越其它类型的AI应用，成为最有商业价值的AI产品，虽然现在 ChatGPT 的出现可能会改变这种预测结论，但是在平台大脑实践中确实能够体现出决策智能是非常有效的...2.场景落地的一些关键卡点基于这些场景的应用效果，腾讯平台大脑已经沉淀形成了一些比较完备的产品能力。接下来介绍产品在落地中间的一些经验总结或者反思。AI算法的三要素：数据、算法、算力，缺一不可。
其次如果在单场景中已经做了一些智能化应用的情况下，如何快速地泛化到更广泛的领域，是决定平台大脑的发展速度和可达范围的一个关键因素。所以建设平台大脑，需要有如下图所示的三个关键性的能力。...（3）可泛化决策智能 第三个关键能力是可泛化的决策智能，上文也提到了决策智能，根据Gartner有关报告描述，AI主要分为决策支持、AI助理、决策自动化、智能产品四大类。...Gartner认为决策智能会在未来几年内超越其它类型的AI应用，成为最有商业价值的AI产品，虽然现在 ChatGPT 的出现可能会改变这种预测结论，但是在平台大脑实践中确实能够体现出决策智能是非常有效的...2.场景落地的一些关键卡点 基于这些场景的应用效果，腾讯平台大脑已经沉淀形成了一些比较完备的产品能力。接下来介绍产品在落地中间的一些经验总结或者反思。 AI算法的三要素：数据、算法、算力，缺一不可。...分享嘉宾 INTRODUCTION 黄丹青 腾讯 腾讯大数据平台大脑项目负责人 腾讯大数据平台大脑项目负责人，十余年数据工程研发与创新经验，聚焦解决大数据领域性能与效率问题，并进行对应的平台级能力建设
随着 AI 技术的逐渐成熟，越来越多的企业希望借助 AI 技术创新发展，这也让资本嗅到了工业AI市场的“钱味”。 在这之前，人们普遍认为，工业AI化进程最慢，是最难改变的一个领域。...而基于自身AI技术，早已在医疗、交通等行业生根发展的腾讯、百度等互联网巨头也将触手伸至工业领域，全面助力工业AI化转型。...不足的是，工业AI尚处在初级阶段，用AI来代替质检员，也只是工业AI化进程中的一小环。...同一领域，巨头狭路相逢，免不了对比、较量，你输我赢…… 百度：AI工业生态，稳中有忧 在百度大脑招募AI工业质检合作伙伴的宣文中，我们看到这么一段话：“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型和AI...公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
下面是邓煜平老师关于如何快速构建边缘AI能力，云边协同对接，以及基于边缘AI能力的实践案例的分享。 邓煜平视频复制.jpg 讲师介绍：邓煜平，腾讯云高级产品经理。...这些围绕着我们个人的一些AI的应用，更多地是通过调用云端AI的能力，来实现AI应用的一些场景和实践。...另外一块是我们镜像管理模块，它主要是用来支撑我们对不同的用户上传不同AI模型和AI应用去进行管理，包括用户自己上传自行开发的这种AI模型。我们也提供了一些公开使用的公有AI模型。...主要是完成对协议的转换，包括我们智慧建筑里面用到的协议，包括工业现场里面用到的协议等等，还有我们通用MQTT消息协议，以及我们宽带视频推流的一些协议等等。...数据采集这部分我们采用了像Telegraf的容器化组件，我们可以用来实现对设备本地的一些关键数据的采集，包括我们CPU的状态，包括窄带消息、视频消息的采集，以及我们不同工业的协议，智慧建筑的协议，它们这里面不同协议以插件的方式接入到我们的数据里面
过去5个多月时间里，生成式AI的热潮愈演愈烈。 在新一轮的技术革命面前，有人不安，担心自己会被AI替代；有人兴奋，认为新的机会窗口已经打开。...这些高峰是由无数概念、逻辑、先例堆起来的，它剥离了人的感性体验和事物发展的具体过程……而在人工智能的帮助下，这些高峰有可能被推平，变成在学习者面前一览无余的平原旷野。...在新一轮的范式转移中，注定会有很多行业被重构，得到APP这样的知识服务平台大概率是最早被影响的赛道。...如果把这一轮的AI浪潮和汽车工业对比，当下不过是卡尔·本茨造出第一辆单缸发动机三轮汽车的时间，没人知道在人工智能的“慕尼黑博览会”上，还会有哪些新事物出现，会产生什么样的轰动效应。...至少就目前生成式AI的演变来看，这样的预言正在不断“变现”，每一个需要人类原创力的行业都将有可能会被颠覆。也许某些岗位会被AI取代，但大部分岗位将以人与AI协作的方式去完成。
过去一年里，AI领域迎来了前所未有的变革。 大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。...但在AI使用上，众多中小企业乃至个体开发者普遍遇到算法薄弱、价格昂贵、独立开发难度大、服务支撑滞后等系列问题。 如何打破企业AI到普惠AI的鸿沟，让更多普通的中小企业，甚至从业个体拥抱AI？...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
而随着新生产力初显雏形，以工业制造为代表的行业或许将迎来更深入的 AI 变革，迎来属于产业的 “ChatGPT 时刻”，在这一过程中与技术趋势契合的科技企业也有望率先出圈。...二、加速 AI 普惠 在工业制造领域，不同「语言」之间也有着深刻隔阂。...他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题...，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。...目前，思谋科技已经在探索 RLHF 和工业结合的应用场景。 此外，ChatGPT 这种简单的交互模式与工业制造中落地 AI 的策略亦十分相似。
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。...本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域，AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷，确保产品质量稳定，减少残次品。...3、智能安防在公共安全领域，AI视觉可以识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及可用于安全管制区域的访问控制。...5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
当下，以机器视觉为代表的AI技术，正在被广泛的应用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，包括缺陷瑕疵检测、生产环境安全等多项功能，AI在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。...本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程，将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景，助力工业企业AI技术的引入，让工业生产变得越来越智能。...3月8日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”，即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法...3月15日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业轴承质检》将结合轴承企业客户一线应用场景，分析飞桨EasyDL机器学习检测算法如何赋能轴承质检。...3月22日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理，并以某生产环境现场为案例，讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好...，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。...今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...04 案例分享 腾讯云-工业AI+解决方案 从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境，推动人工智能技术在制造企业的落地，助力制造企业提质增效降本。
AI系统的架构 AI系统的架构大致上可以分为感知（Perception）、触发器（Agent）和目标（Objective）3个模组，先由感知器侦测真实世界的数据，像是影像、语音等，这些数据经由触发器...AI 最大局限是没有人类的“常识” 市场上 AI 好像无所不能，但其实，Yann LeCun个人认为，AI 还是有些局限，像是机器必须会观察状态、了解很多背景知识、世界运行的定律，以及精确地判断...、规划等，其中，Yann LeCun 认为 AI 最大的局限是无法拥有人类的「常识」。...LeCun表示，对应到现实社会中的问题，监督式学习不足以成为“真的”AI。...无监督式学习是突破 AI 困境的关键，采用无监督学习的对抗训练让 AI 拥有真正自我学习的能力。 如何让 AI 拥有人类的常识？Yann LeCun认为要用无监督式学习。
作者：maopengwang 伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI...智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力...今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...04案例分享 腾讯云-工业AI+解决方案 从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境，推动人工智能技术在制造企业的落地，助力制造企业提质增效降本。
以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。 在数据爆炸与智能革命的新时代，新的平台与应用层出不穷，开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展。...最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热点和趋势。...大数据与AI领域的热点开源技术 开源大数据技术发展历程 Apache Hadoop是在2006年左右成立的，这十几年有了很大的发展，甚至可以说是如日中天的过程。...包括Spark社区也提出了氢计划，在应用层把大数据和AI开源的框架全部串联在一起，通过分布式的调度方式，把这些框架调度到分布式数据与AI平台之上。...堵俊平：大数据与 AI 生态中的开源技术.pdf
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...它采用紧凑、节能的设计，可靠地提供高达每秒 30 万亿次操作 (TOPS) 的 AI 性能。它的组件经过严格的工业标准测试，包括新的功能安全功能，能够承受剧烈的冲击和振动以及极端温度范围。...AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合。...轻松构建和管理工业 AI 部署的软件支持 在 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈和 JetPack SDK 支持的支持下，Jetson AGX Xavier 工业模组是一个完全由软件定义的平台
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。...工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。...更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get...腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估 | 硬核！腾讯云慧眼完成NFEC首款移动金融客户端人脸识别技术检测 | 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？...| 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。...本文先对比自然场景下的语义分割，概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点；接着，对于工业缺陷检测的常见难点，对常见的解决方案进行介绍。最后，作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。...工业缺陷检测相比于自然场景，类别更少，而且工件表面一般背景干扰小，变化更少，而且可以通过硬件（如打光）等方式去改良光照等条件以获取更好的数据集。那么是否意味着工业缺陷检测中的语义分割更为简单呢？...一些思考 工业缺陷检测的指标需要具体情况具体分析。有些场景下的工业缺陷检测并不需要逐像素分类准确，需要知道缺陷种类和大致位置即可，更倾向于“目标分类”这样的任务。...很多工业缺陷检测的评价以计算机视觉领域常用的指标来判别模型的优劣，如mAP（Mean Average Precision，均像素精度）等等，把其看成“目标检测”或者“目标分割”问题，脱离了实际的工业应用
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。...工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。...更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 ---- 点击阅读原文了解更多腾讯云AI解决方案 回复【入群】可添加云AI助手，加入云AI产品、...技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册 · 往期推荐 AI Talk | 商场巡检机器人解决方案...AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台 AI小白的最强入门指南（含价值2599元的薅羊毛秘籍） AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎 AI Talk | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践
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