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工業級應用所需的高性能AI模型生產成本高昂設計及訓練在工業級別應用中具有競爭力的先進的高性能人工智能模型的成本高昂,並且依賴於深厚的技術知識。
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AI模型開發效率低導致無法滿足市場的大量需求建立人工智能模型的研發至產品周期復雜,流程分散且欠缺標準化,導致開發效率低而無法滿足市場需求的急劇增加。
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長尾問題因低頻且數據量低而難以訓練高性能AI模型由於出現頻率較低,缺少足夠的數據進行高性能人工智能模型的訓練,因而大量長尾場景的問題尚未得到解決和處理。
構建物理空間數字化搜索引擎和推薦系統。
- 模型層
- 深度學習平台
- 計算基礎設施
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模型工廠已開發超過 49000 個商用人工智能模型
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OpenMMLab 開源框架GitHub上超過 60000 顆星
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OpenDILab 開源平台人工智能算法系列已發佈超過 60 個通用決策系統
(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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數據訓練平台
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SenseParrots 訓練框架
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模型壓縮工具
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跨平台模型部署工具
- 人工智能計算中心
- 人工智能芯片及邊緣設備
- 傳感器及ISP芯片
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加速規模化的落地加速人工智能的規模化落地速度,降低算法模型的生產成本。
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解決長尾應用問題全面解決城市管理、企業服務和個人生活中的長尾應用問題,打通商業價值閉環。
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打造全新商業模式把非結構化的數據結構化,建立基於物理空間的數字化搜索引擎和推薦系統,打造全新的商業模式。