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工业级应用所需的高性能AI模型生产成本高昂设计及训练在工业级别应用中具有竞争力的先进的高性能人工智能模型的成本高昂,并且依赖于深厚的技术知识。
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AI模型开发效率低导致无法满足市场的大量需求建立人工智能模型的研发至产品周期复杂,流程分散且欠缺标准化,导致开发效率低而无法满足市场需求的急剧增加。
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长尾问题因低频且数据量低而难以训练高性能AI模型由于出现频率较低,缺少足够的数据进行高性能人工智能模型的训练,因而大量长尾场景的问题尚未得到解决和处理。
构建物理空间数字化搜索引擎和推荐系统。
- 模型层
- 深度学习平台
- 计算基础设施
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模型工厂已开发超过 49000 个商用人工智能模型
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OpenMMLab 开源框架GitHub 上超 60000 颗星
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OpenDILab 开源平台已发布超过 60 个通用决策人工智能算法系列
(GitHub 上超 60000 颗星,亚洲星数高,与国外其他开源框架总星数相当)。
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训练数据平台
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SenseParrots训练框架
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模型压缩工具
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跨平台模型部署工具
- 人工智能计算中心
- 人工智能芯片及边缘设备
- 传感器及ISP芯片
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加速规模化的落地加速人工智能的规模化落地速度,降低算法模型的生产成本。
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解决长尾应用问题全面解决城市管理、企业服务和个人生活中的长尾应用问题,打通商业价值闭环。
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打造全新商业模式把非结构化的数据结构化,建立基于物理空间的数字化搜索引擎和推荐系统,打造全新的商业模式。