上个星期，国内科技领域因为首批大模型公众服务落地而火爆。在大模型的工业应用一侧，也有重磅事件发生。
如此一来，巡检员就能避免误入带电危险区域，还能全程记录工作过程和数据，事后还能自动分析处理，一键生成报告。
机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
以ChatGPT、Llama等为代表的大模型技术拉开了迈向通用人工智能的序幕，人工智能成为全球经济增长的重要驱动力，对各类产业的智能化带来全新的空间。根据普华永道的预测，到2030 年，人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，超过中国和印度目前的产出总和。其中，6.6 万亿美元可能来自生产率的提高，9.1 万亿美元可能来自消费端的影响。对于制造业，人工智能一直是智能制造、工业4.0、工业互联网等领域的重要部分，在ChatGPT、Stable Diffusion等崛起前，质量检测、设备预测性维护等代表性的人工智能应用已经深度融入制造业，并且形成成熟的应用范式。
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） “有了大算力，就能够产生系列大模型，应用创新就有了坚实基础。” 刚刚举办的世界人工智能大会（WAIC）上，华为轮值董事长胡厚崑做主旨发言时，对当下以及未来的人工智能产业落地做了如此表述。 过去一年，人工智能基础设施以肉眼可见的速度快速铺设，成为最显眼的新基建领域，全国20多个城市规划和建设人工智能计算中心，其中，深圳、武汉、中原、西安、成都、南京、杭州等多地的人工智能计算中心已相继上线。 在人工智能计算中心成为领先城市“标配”的同时，大模型
近日，ChatGPT热度高居不下，强大的人机交互能力令人咋舌，在国内更是掀起一股讨论热潮。一时间，这场由ChatGPT引起的科技飓风，使得全球最顶尖科技力量聚光灯照向人工智能（AI），中外科技巨头之间的博弈较量也拉开帷幕。
我国是制造业第一大国，2018 年制造业增加值达 26.5 万亿元，占 GDP 总量的 29.4%，占比近三分之一。同时我国又是人工智能第二大国，拥有全球第二多的 AI 企业。然而一道「鸿沟」将它们分隔两地。
作者丨王维强 编辑丨陈彩娴 随着人工智能应用的大规模普及，AI安全变得越发重要，推广可信AI已经逐渐成为产学界的共识。 9月1日下午，在2022 世界人工智能大会的“可信AI论坛”上，蚂蚁集团联合信通院、清华大学发布了行业首个面向工业场景全数据类型的AI安全检测平台“蚁鉴”，并发表演讲，首次体系化梳理了蚂蚁可信AI的工业化应用落地过程。 在该论坛上，蚂蚁集团大安全机器智能部总监、蚂蚁技术委员会可信AI联合工作组组长王维强发表了题为《可信人工智能创新、共建、共生》的演讲。 他认为，在定义了可信AI的技术框架之
近日，广域铭岛参编的《AI工业质检应用发展白皮书》（下称《白皮书》）正式发布。《白皮书》详细阐述了AI工业质检的发展阶段、存在问题、应用趋势及实践案例等，为AI技术在工业质检中的应用提供示范和指引。
导读：工业物联网近些年发展迅猛，无论是操作运营技术（Operation Technology，OT）还是信息技术（Information Technology，IT），都在积极探索和实践，一方面在于落地场景的价值论证，另一方面在于技术创新，以更好地应对场景挑战。
一、腾讯云AI多项解决方案亮相2021世界人工智能大会 7月8日-10日，2021世界人工智能大会隆重召开，本次大会由国家发展与改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。大会期间，腾讯向观众展现了六大AI展台，分别从AI游戏、AI泛娱乐、AI可持续、AI加速器、AI政务+云AI以及微信AI等方面展示最新的AI应用成果。 展会现场，腾讯云AI展示了腾讯云TI平台及多个行业解决方案，包括腾讯云工业AI质检仪、腾讯云智媒体AI中台、腾讯云AI
7月8日-10日，2021世界人工智能大会隆重召开，本次大会由国家发展与改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院和上海市人民政府共同主办。大会期间，腾讯向观众展现了六大AI展台，分别从AI游戏、AI泛娱乐、AI可持续、AI加速器、AI政务+云AI以及微信AI等方面展示最新的AI应用成果。
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。
随着工业4.0时代的到来，如何借助人工智能这把利剑，实现传统生产方式的转型升级，站在新一轮工业革命浪潮的潮头，成为每个工业制造企业不得不思考的问题。工业具备大量的数据积累，工业的生产、质检、管理等各个环节都在持续、大量、快速地产生着数据，是人工智能应用的蓝海。当下，以机器视觉为代表的AI技术，正在被广泛地应用于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。
随着 5G、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断创新应用，制造业的生产管理方式已发生了根本性变革，企业智能化转型升级成为新机遇。
图像实例分割技术已经被广泛应用于工业视觉，自动驾驶，遥感监测和医疗诊断等领域。特别在工业AI质检中，实例分割往往是对质检图像进行解析的最核心技术之一。然而，实际应用中实例分割技术却面临着数据不均衡，分割不够精细等挑战，直接影响到漏检和过杀指标。 对此，【优图工业AI】团队提出了数据不均衡精细化实例分割解决方案，其能够在类别样本数差异达数千倍之巨的情况下稀有类指标提升8.1%，和头部类别的性能基本持平。同时边缘分割性能较当前最优的算法提升9.6%，在工业AI质检中，成功将漏检降低一个数量级，极大的满足了工业场
韩光祖，腾讯云 TVP，现任上海腾展长融董事 & CTO。美国南加州大学企管硕士，曾任富邦华一銀行总部渠道与数字银行部副总裁及总部信息科技部副总裁、纬创集团 WistronITS 全球总部首席信息官 、企业资安主委、子辰国际开发(央企港银博源基金)技术顾问兼任 COO (投资）、新蛋网全球科技及委外服务总监、外资银行科技一级部主管 12 年。有 20 余年企业 IT/MIS/IS 营运经验，有 DD、私募债权融资、工业地产交易与股权转让、跨境金融财务、科技发展与创新经验。并且也拥有多年大型电商行业从业及银行核心系统更换经验, 熟悉信息化、数实化、商业系统分析、云架构及云迁移、电信公有云建置及开发、整合; 并熟悉研发、产品、售前、交付、售后等业务；甚至包括专业的服务解决方案、规划、实施、建立大型资料分析、资料采集及深度学习图像物件侦测的AI工艺辅助决策和熟悉企业整体战略规划与实施。
内容提要：昨天，微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。
第一次工业革命是蒸汽革命，机器工厂就此诞生，蒸汽机器取代了手工劳动；第二次工业革命是电力革命，电器代替蒸汽机器，电力新能源大大的提高了劳动效率；第三次工业革命是信息革命，计算机技术和通信技术不断引领社会生产新变革，打破了距离、空间的限制。
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
在一些制造业工厂产线上，以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力，改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
机器之心原创 作者：吴昕 对于 AI1.0 时代的企业来说，他们关注大模型的成功，其实是关注背后基础算法的作用，将基础算法和先进理念应用到自己服务的行业和产品当中。对于创新奇智来说，平台固然重要，但长远来看，面向行业的纵深更为重要。 ChatGPT 热潮持续不断，一场接一场的密集发布事实上都在回答同一个问题： ChatGPT 来了，跟还是不跟？如果跟，怎么跟？不跟，又意味什么？ 4月13日，中国最大的「AI+制造」解决方案供应商创新奇智在其位于中关村的公司会议室举办了一场媒体沟通会。公司 CEO 徐
8月5日，腾讯云生态沙龙工业AI专场在苏州独墅湖世尊酒店圆满举行。本次沙龙邀请了腾讯云工业AI赛道核心伙伴，以及腾讯优图实验室、工业行业团队等70余人共聚一堂。会上大咖云集，在腾讯云产品生态战略全面升级背景下，主办方腾讯云首次发布自研AI技术栈以及AI+工业场景栈，期冀与行业细分赛道伙伴携手共建繁荣共生共存生态，并就此继续深入分享腾讯云工业AI能力方案及最佳实践，共话制造业数智化转型升级之道。 会前，中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙为会议进行了致辞，肯定了腾讯云在工业等领域的持续投入与落地应用，同时也
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
2016年起，达沃斯论坛将主题锁定在了“第四次工业革命”——一场由大数据、云计算、智能机器人和3D打印等技术掀起的创新浪潮，数字经济的关注度被推向了高点。作为国家经济竞争力的关键所在，工业经济数字化、网络化、智能化成为各国发展的重中之重，其中的首要任务就是推进现有工业系统向智能制造方向转变。
友达光电成立于 1996 年，是光电行业最早进行智能制造转型的企业。在光电行业从规模竞争转向价值竞争的背景下，光电企业生产的产品形态呈现少量多样、高规格、定制化的趋势；但面板的生产周期仍然非常长，管理的幅度很宽，复杂性高；与此同时，面板价格出现变化，成本改善的速度比较慢。
现在只要是跟AI主题有关的活动都绕不开一个话题：AI大模型。 在刚刚结束的Google I/O大会上，谷歌展示了其如何将最先进的预训练大模型应用在日常工作中，比如谷歌文档的自动总结功能可将几十页文件总结成几句话。在 4 月提交的论文中谷歌研究人员训练了一个 5400 亿参数的大型语言模型——PaLM，可以自动生成代码、解决数学问题、修复 bug、解释笑话的梗。AlphaBet CEO桑达尔·皮查伊表示PaLM的优点在于可区分因果关系，理解上下文中的概念组合，其在数学问题上的准确率提升到 58%，接近 60%
12月1日，2022腾讯全球数字生态大会上，以“云智能加速推动产业数智化进程”为主题的腾讯云智能专场顺利召开。会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声发表了主题演讲。 腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、 优图实验室负责人吴运声 吴运声表示，人工智能与云计算、大数据等技术的深度融合, 正在成为推动产业智能化深入发展的强劲动力。腾讯云智能聚合领先的 AI 技术优势、深耕产业互联网的行业经验，已经将腾讯云TI平台等多种 AI 产品及解决方案输送到各行各业，助力实体产业转型升级。 腾讯云TI平台
图像实例分割技术已经被广泛应用于工业视觉，自动驾驶，遥感监测和医疗诊断等领域。特别在工业AI质检中，实例分割往往是对质检图像进行解析的最核心技术之一。然而，实际应用中实例分割技术却面临着数据不均衡，分割不够精细等挑战，直接影响到漏检和过杀指标。
前两天海康的VM4.4官方发布了，这是继去年VM4.3之后的最新版本，作为机器视觉行业的明星产品，来带大家剖析一下这个版本的更新内容。
近日，腾讯研究院发布了《工业大模型应用报告》（简称“报告”），报告指出，工业正处于从数字化向智能化迈进的阶段，而大模型凭借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，成为推动工业智能化的关键力量，有望拓展人工智能和工业融合的新空间。
本文约2800字，建议阅读5分钟通过10张图观察AI应用的全景。 2023年4 月 3 日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）正式发布了《2023 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2023）。这是该机构发布的第 6 份年度报告，分析了人工智能的影响和年度趋势。本次报告长达302页，比 2022 年的报告多出近 60%。 新报告显示了 2022 年 AI 行业的几个主要趋势： AI 在许多基准测试中继续发布最先进的结果
在可见的未来，这个世界却将长期处在不确定性之中。在混乱且多变的商业环境中，企业如何才能获得确定性增长？这个问题在刚刚发布Q3财报的百度身上可以找到一些答案。Q3财报显示，三季度百度实现营收325.4亿元，同比增长2%；归属百度的净利润（non-GAAP）达到58.9亿元，同比增长16%，超市场预期。
当传统工业质检碰上AI，会发生怎样的化学反应？降本提质增效是第一步，更大的期待是精准嵌入未来智慧工厂，开启工业数智化新时代。 10月21日，由腾讯云联手《工业AI》杂志共同举办的腾讯工业云智能AI质检沙龙在深圳举办。本次沙龙以“AI开启3C质检数智化时代”为主题，来自腾讯云、腾讯优图实验室、慧眼科技及合作伙伴的负责人、技术主管、业务伙伴，以及来自华南各地的3C及相关制造领域的与会代表欢聚一堂，结合各自在工业质检领域积累的经验，面对面探讨交流3C制造业质检的最新技术与解决方案。 01 助跑中国智造添“慧眼
2月27日消息，在举行的MWC24巴塞罗那展期间，华为发布了通信行业首个大模型。针对行业提出的敏捷业务发放、精准用户体验保障、跨领域高效运维的高阶智能化目标，该大模型提供基于角色和基于场景的智能化应用，旨在提供网络生产力。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】2023年人工智能指数报告发布了！这份报告显示，中国在AI顶会论文上表现世界居首，然而引用量却低于美国。另外，AI论文发表量世界前十的机构中，中国占了9席，纷纷赶超MIT。 今天，斯坦福发布了2023年AI指数报告。 值得注意的是，斯坦福AI指数报告列出了「AI论文发表量」世界前十的机构，9所全部来自中国，纷纷赶超MIT。 它们分别是：中国科学院、清华大学、中国科学院大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、电子科技大学、北京
在人工智能领域中，深度学习掀起了最近一次浪潮，但在实践和应用中也面临着诸多挑战，特别是关系到人的生命，如医疗、自动驾驶等领域场景时，黑盒的不可解释性、安全等一系列问题仍然是产学研界关注的焦点问题。
这段时间，有幸聆听了几场大牛报告，一位是第四范式，目前工业界应用AI经验最丰富的之一，曾经在百度与吴恩达共同推进AI在工业界的落地；另一位来自学术界，新加坡国立大学的，最近刚拿到两个项目，合计一共1.5亿人民币。听智者说，强于读万卷书！今天结合他们的报告，在这里总结与大家一起分享，他们的报告实际上完美地解决了以上两个问题。
好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一，不仅是非常重要的学术研究方向，在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键，因此我们在修行之路专栏的《不惑境界》中，着重于深入讲解主流的网络结构设计思想，包括对网络深度，宽度的理解，残差网络和分组网络的设计，多尺度与注意力机制的设计，以及深度学习模型压缩之模型剪枝，量化，蒸馏，还有AutoML技术，本次来给大家进行总结。
金磊 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的火，让全球概念股开启狂飙模式。 单是在国内资本市场，像百度、科大讯飞、云从等一众AI企业，可谓是一路“大写”的涨涨涨。 甚至是像搞手写识别、OCR的汉王科技都能连拉5个涨停板，引得不少网友直呼“这都能扯上关系”…… 但是家人们，正所谓“没有最意外，只有更意外”，还有更令你意想不到的企业也要插足ChatGPT了—— 造车！ 啊这……一个对话机器人，现在都厉害到可以造车了吗？？？ 造车，如何AIGC？ 首先要说明的是，AI造车并非指
近日，工信部发布《2022年工业互联网APP优秀解决方案名单》，腾讯云智能凭借“工业质检APP解决方案”成功入选。作为腾讯云智能精心打磨而出的软硬一体AI外观质检解决方案，工业质检APP解决方案服务了众多制造企业的外观检测项目，为这些企业的产品质量检测自动化、智能化升级带来了质的飞跃：不仅检测能力全面超越人工水平，能够全天持续稳定工作，而且检测效率相较人工质检提升10倍，每年能为客户节省人力成本数千万元。 据悉，申报解决方案需满足对行业和企业提质增效、转型升级发挥明显支撑引领作用；拥有自主知识产权等要求。
AI在当下是一个非常火热的研究领域，每年有大量的研究论文涌现，但整体上比起研究探索，这更像是一个竞赛。在一个相同的公开的标准数据集或评测任务上，全世界的研究者乐此不疲地开发（说尝试更恰当些）新的模型结构，努力把模型层数做的越来越深，力图刷榜达到SOTA效果。在这样一个竞赛式的研究体系下，自然没有人去关心数据本身（因为数据已经是固定的了，这是一道命题作文）。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 今年年初，知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。深度学习问世以来，随着神经网络架构趋于固定和成熟，转而寻找改进数据的方法，已经成了 AI 研发的新出口。 近日，2021 年吴文俊人工智能科学进步一等奖获得者、云天励飞首席科学家王孝宇博士，在人工智能产业年会上作了题为“ Towards Automated Artificial Intelligence”的主题报告。报告中，王孝宇博士详述了AutoML
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。 直播将于本周一、三、五晚19:00-20:00开播 欢迎预约观看！ 扫码入群参与直播互动，有精美礼品！ 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 -
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
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