Maison Périphériques technologiques IA Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xi'an à construire un centre d'innovation en matière de transport intelligent

Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xi'an à construire un centre d'innovation en matière de transport intelligent

Oct 15, 2023 am 08:17 AM
昇腾ai 大模型 智慧交通

« Très complexe, très fragmenté et multidomaine » a toujours été le principal problème sur la voie de la mise à niveau numérique et intelligente du secteur des transports. Récemment, le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » avec une échelle de paramètres de 100 milliards, construit conjointement par China Vision, le gouvernement du district de Xi'an Yanta et le centre informatique d'intelligence artificielle du futur de Xi'an, est orienté vers le domaine des transports intelligents et fournit des services à Xi'an et ses environs. La région créera un pivot pour l'innovation en matière de transport intelligent.

Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xian à construire un centre dinnovation en matière de transport intelligent

Le « Grand modèle de trafic Qinling·Qinchuan » combine les données écologiques massives du trafic local de Xi'an dans des scénarios ouverts, l'algorithme avancé original développé indépendamment par China Science Vision et la puissante puissance de calcul du futur centre informatique d'intelligence artificielle de Xi'an Shengteng L'IA, pour fournir un guidage routier La surveillance du réseau, le commandement d'urgence, la gestion de la maintenance, les déplacements publics et d'autres scénarios de transport intelligent apportent la transformation numérique.

Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xian à construire un centre dinnovation en matière de transport intelligent

La gestion du trafic présente des caractéristiques différentes selon les villes. Il existe de grandes différences dans les caractéristiques du trafic, les modes de conduite et le flux de circulation des différentes routes. Par conséquent, des mesures d’amélioration ciblées sont encore nécessaires en termes de gestion des urgences routières, de gouvernance particulière et d’opérations globales

Dans le domaine de la gestion de la sécurité routière, nous sommes confrontés à certains défis, tels que la difficulté de fortifier les véhicules illégaux à travers les provinces, la difficulté d'une gestion globale de la sécurité routière et les problèmes d'application globale de la loi sur les véhicules en circulation tels que les camions à ordures et autres scénarios spécifiques. Afin de résoudre ces problèmes, le « Modèle de trafic Qinling·Qinchuan » utilise ses capacités de modèle uniques pour fournir des solutions avantageuses

Dans le plan de gestion global pour les catégories spéciales de véhicules, tels que les véhicules à deux passagers et un seul dangereux, les camions poubelles, les camions de produits chimiques dangereux, etc., la méthode de « réutilisation » d'utilisation des caméras peut être affectée par des conditions réelles telles que la lumière. , l'angle de prise de vue, l'arrière-plan de l'image et l'occlusion. L'impact du problème, affectant ainsi l'identification et le suivi de ces véhicules en fonctionnement. Cette structure de modèle déformable peut segmenter de manière adaptative les images en fonction de la position et de l'échelle de la cible, surmonter efficacement les facteurs d'interférence causés par des variables telles que la posture, l'angle et l'occlusion du véhicule, et identifier avec précision diverses catégories spéciales de véhicules, résoudre de bout en bout les problèmes de mise en œuvre des applications de manière plus fiable dans la livraison de solutions finales

Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xian à construire un centre dinnovation en matière de transport intelligent

Dans le scénario de gestion et d'entretien des routes, le cycle de livraison des rapports PCI et PQI est long et fréquent en raison de divers facteurs tels que plusieurs types de véhicules de collecte de données sur les maladies routières, les types de données complexes sur les maladies de la surface des routes et la difficulté d'identifier les maladies au niveau millimétrique. tels que de petites fissures. Problème de retouche, "Qinling·Qinchuan Traffic Model" s'appuie sur ses excellentes capacités pour aider les propriétaires d'autoroutes telles que les autoroutes, les autoroutes nationales et provinciales à résoudre efficacement les problèmes courants de l'industrie.

Par exemple, lors de l'identification de fines fissures sur les autoroutes, le modèle a acquis de riches connaissances préalables au cours de la phase de pré-formation. Ainsi, lorsqu'il est transféré vers un ensemble de données à longue traîne, il peut plus facilement apprendre la représentation des caractéristiques du catégorie de queue. Lorsqu'elle est mise en œuvre dans des applications pratiques telles que l'identification de petits types de maladies routières, sa précision d'identification est également plus précise et efficace que les méthodes traditionnelles de marquage manuel et semi-automatique.

Dans les scénarios de contrôle de la congestion du trafic urbain, les solutions doivent également être combinées avec les caractéristiques du trafic de la ville pour aider les gestionnaires du trafic urbain dans leur ensemble à améliorer les capacités globales de gestion des urgences routières et d'analyse de la situation

. Le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » utilise ses propres capacités de fusion de signaux de détection multimodales et ses capacités de prise de décision en matière de répartition des intersections, combinées au « réseau routier en échiquier, une ville avec plusieurs centres » de Xi'an,

peut détecter diverses zones en temps réel L'état des véhicules, des piétons et des routes aux intersections principales et sur les lignes principales, et sur la base de la distribution caractéristique des données de trafic historiques, aide les gestionnaires du trafic urbain à fournir des plans de coordination des flux de trafic correspondants, ce qui non seulement réduit les embouteillages, mais minimise également le risque de Possibilité d'accidents causés par la congestion.

En approfondissant les principaux scénarios commerciaux, le « Modèle de trafic Qinling·Qinchuan » dispose actuellement de capacités d'application matures telles qu'une gestion complète de la sécurité routière pour le trafic urbain et une analyse et un jugement intelligents des données. Son degré d'intelligence est de loin supérieur à l'état actuel de l'application. de l'industrie. Grâce à la technologie Shengteng AI, le modèle de transport Qinling·Qinchuan aide Xian à construire un centre dinnovation en matière de transport intelligent

À l'avenir, China Vision continuera à coopérer avec le gouvernement municipal de Xi'an et le centre informatique de l'intelligence artificielle du futur de Xi'an pour explorer conjointement la possibilité d'appliquer le « modèle de trafic Qinling·Qinchuan » dans des aspects tels que l'assistance à la conduite autonome. et collaboration véhicule-route V2X Basé sur la plate-forme logicielle et matérielle de base Shengteng AI. Nous utiliserons notre force scientifique et technologique exceptionnelle et notre technologie d'innovation numérique pour responsabiliser les transports urbains, promouvoir la modernisation numérique des transports urbains et apporter notre sagesse et notre force technologique à la construction d'une centrale de transport !

Le contenu sur China Vision Language doit être réécrit

Sinovision est une société relevant de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences. Elle se concentre sur le domaine de l'intelligence artificielle depuis plus de 20 ans et a accumulé une riche expérience technique. Nous nous engageons à développer des technologies de base pour la détection multi-hétérogène et la reconnaissance fine, et fournissons une gamme complète de plates-formes et de solutions logicielles et matérielles d'intelligence artificielle pour le domaine des transports intelligents

En tant qu'entreprise représentative en pleine croissance dans le domaine du transport intelligent, Sinovision s'engage à explorer continuellement la « solution optimale » du modèle visuel universel dans l'industrie du transport avec son excellente technologie basée sur des années de culture et d'accumulation en profondeur dans le domaine du transport intelligent. transport.

Dans le domaine des transports intelligents, Sinovision s'engage actuellement à fournir des services numériques intelligents pour quatre scénarios d'application de transport : les villes, les zones rurales, les autoroutes et les pôles de transport. Nous utilisons des produits technologiques de pointe pour y parvenir

À propos du futur centre informatique d'intelligence artificielle de Xi'an

Le Xi'an Future Artificial Intelligence Computing Center, en tant que plate-forme d'innovation ouverte de puissance de calcul publique d'intelligence artificielle de nouvelle génération du pays, est le premier cluster de puissance de calcul d'intelligence artificielle à grande échelle dans le nord-ouest de la Chine et utilise « des logiciels et du matériel d'intelligence artificielle innovants de manière indépendante ». infrastructure " comme support clé pour la construction. Un centre crée quatre plates-formes écologiques pour fournir des services de formation et d'inférence de modèles précis et fiables pour les universités, les entreprises et les instituts de recherche scientifique en intelligence artificielle afin de répondre aux besoins diversifiés du développement industriel en matière de puissance de calcul et de réaliser le " gouvernement -industrie-académie-université-académie" d'intelligence artificielle. Une boucle fermée de "recherche et utilisation".

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Le 30 mai, Tencent a annoncé une mise à niveau complète de son modèle Hunyuan. L'application « Tencent Yuanbao » basée sur le modèle Hunyuan a été officiellement lancée et peut être téléchargée sur les magasins d'applications Apple et Android. Par rapport à la version de l'applet Hunyuan lors de la phase de test précédente, Tencent Yuanbao fournit des fonctionnalités de base telles que la recherche IA, le résumé IA et l'écriture IA pour les scénarios d'efficacité du travail ; pour les scénarios de la vie quotidienne, le gameplay de Yuanbao est également plus riche et fournit de multiples fonctionnalités d'application IA. , et de nouvelles méthodes de jeu telles que la création d'agents personnels sont ajoutées. « Tencent ne s'efforcera pas d'être le premier à créer un grand modèle. » Liu Yuhong, vice-président de Tencent Cloud et responsable du grand modèle Tencent Hunyuan, a déclaré : « Au cours de l'année écoulée, nous avons continué à promouvoir les capacités de Tencent. Grand modèle Tencent Hunyuan. Dans la technologie polonaise riche et massive dans des scénarios commerciaux tout en obtenant un aperçu des besoins réels des utilisateurs.

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Tan Dai, président de Volcano Engine, a déclaré que les entreprises qui souhaitent bien mettre en œuvre de grands modèles sont confrontées à trois défis clés : l'effet de modèle, le coût d'inférence et la difficulté de mise en œuvre : elles doivent disposer d'un bon support de base de grands modèles pour résoudre des problèmes complexes, et elles doivent également avoir une inférence à faible coût. Les services permettent d'utiliser largement de grands modèles, et davantage d'outils, de plates-formes et d'applications sont nécessaires pour aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios. ——Tan Dai, président de Huoshan Engine 01. Le grand modèle de pouf fait ses débuts et est largement utilisé. Le polissage de l'effet de modèle est le défi le plus critique pour la mise en œuvre de l'IA. Tan Dai a souligné que ce n'est que grâce à une utilisation intensive qu'un bon modèle peut être poli. Actuellement, le modèle Doubao traite 120 milliards de jetons de texte et génère 30 millions d'images chaque jour. Afin d'aider les entreprises à mettre en œuvre des scénarios de modèles à grande échelle, le modèle à grande échelle beanbao développé indépendamment par ByteDance sera lancé à travers le volcan.

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Si les questions du test sont trop simples, les meilleurs étudiants et les mauvais étudiants peuvent obtenir 90 points, et l'écart ne peut pas être creusé... Avec la sortie plus tard de modèles plus puissants tels que Claude3, Llama3 et même GPT-5, l'industrie est en besoin urgent d'un modèle de référence plus difficile et différencié. LMSYS, l'organisation à l'origine du grand modèle Arena, a lancé la référence de nouvelle génération, Arena-Hard, qui a attiré une large attention. Il existe également la dernière référence pour la force des deux versions affinées des instructions Llama3. Par rapport à MTBench, qui avait des scores similaires auparavant, la discrimination Arena-Hard est passée de 22,6 % à 87,4 %, ce qui est plus fort et plus faible en un coup d'œil. Arena-Hard est construit à partir de données humaines en temps réel provenant de l'arène et a un taux de cohérence de 89,1 % avec les préférences humaines.

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