】公司通过对人工智能技术研发领域十余年的探索，深入超8000个细分场景，为大模型相关算法和工程技术奠定了坚实的基础。公司基于丰富的行业和细分场景业务经验，面向以视觉为核心的智慧物联领域，发布了多模态融合的行业视觉大模型大华星汉大模型，通过融合图像、点云、文本、语音等多模态数据，大幅提升了视觉解析能力。
近日，大华股份公布了2023年12月份投资者关系活动相关公告，就大华股份在AI领域相关进行情况回答了相关提问。
数字产业化已经是一个非常明确的产业趋势，行业数据也可以产生巨大的应用价值，并且数据正持续往资产化的方向推进。而数据的采集依靠感知，大华利用AIoT和大模型技术，能够更广泛地感知和连接以视频为核心的泛在物联感知数据，提供高质量的数据资源。我们专注于以视觉为核心的“算网融合”技术，建立了强大的大型模型为基础的数据治理体系，帮助提投资者关系活动升数据质量，有助于将数据变成更有价值的资产。公司对感知端的研究还在往短波、中波、长主要内容介绍波等延展，包括热成像、雷达等应用也会越来越广，来弥补视觉的局限性，公司的全感知能力还在延展中。全面感知作为新的生产力，对产品和解决方案的有效性达成了很大的补充，例如水质检测中，通过全方面的感知技术，可检测水的16种成分，在环保行业中的应用顺利推进。
面对千行百业不同的智能升级需求，众多合作伙伴面临客户交付算法定制门槛高、碎片化算法需求开发周期偏长、各行业间需求差异较大等痛点。对此，大华推出轻量化训练服务器，致力于帮助企业拥有专属的行业算法，通过本地化部署，高效打造智能化业务。开发过程由公司与合作伙伴联合完成，大华为合作伙伴提供算法训练平台和技术支持，客户深度参与素材采集、素材标注、模型训练，自主平台进行业务处理。公司全流程赋能合作伙伴进行开发应用，首先引导客户算法适配选型，并由大华AI专家现场跑动、提炼智能需求、筛选可训练内容，培训交付DEMO，部署到硬件设备上进行效果演示，后交由合作伙伴自助训练。基于大华提供的技术支撑，合作伙伴构建起自己训练的特有算法，不再是简单承接过一手的低利润模式，而能够自己完成智能需求实别、训练算法实现，提高集成、算法和智能设备的价值，合作伙伴的项目整体收益相应提升。通过大华训练服务以及配套的推理设备，合作伙伴持续技术转型，技术实力得到增强，公司的合作伙伴粘性及业务生态得到持续优化。目前，公司轻量化巨灵AI开放平台及相应的业务模式已在智慧水利、智慧制造、智慧电力等众多行业落地应用。
公司通过对人工智能技术研发领域十余年的探索，深入超8000个细分场景188金宝搏官方网站，为大模型相关算法和工程技术奠定了坚实的基础。公司基于丰富的行业和细分场景业务经验，面向以视觉为核心的智慧物联领域，发布了多模态融合的行业视觉大模型大华星汉大模型，通过融合图像、点云、文本、语音等多模态数据，大幅提升了视觉解析能力。
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此次发布的大华星汉大模型具备五大优势，全面构建好用、用得起的行业大模型，支撑大模型全场景落地。
①准确性和泛化性跃升：在极小目标、多形态目标、模糊图像等各类复杂场景下，大幅提升准确率和场景适配性，效果更稳定可靠，加速大模型多行业、更广泛落地，提升市场容量188金宝搏在线入口。
②图文提示定义新功能：算法开发原先需要数据标注、数据训练、算法部署和产品交付，现在大模型将四步变一步，无需定制，开发周期大幅缩短，高效满足长尾市场碎片化需求。比如设备漏油检测，过去不同机器、不同漏油类型都需定制开发，现在通过图像和文本提示，轻易实现漏油检测功能。
③突破视觉认知能力：具备理解复杂行为的能力，实现从感知解析、简单认知升级到复杂认知理解业务，更容易实现流程合规、暴力抛物等更多复杂行为类的识别业务，拓宽智能市场新空间。
④全场景自主解析：自动理解功能和场景，无需规则配置，解决小模型方法核验规则繁琐费力等问题，简化智能应用部署，降低落地部署成本，让用户使用更便捷。
⑤大小模型与算力协同：通过算法融合，大小模型协同部署，构建好用和用得起的大模型系统，实现大模型系统算力成本可控，加速商业落地。
我们围绕城市高效治理、运行自治、安全体系升级、生态协同治理，拓展各个领域。以城市治理大模型为例，大到整个城市全貌，小到每条道路、每个路口及经过的车辆情况，通过大模型均可对城市全貌真实孪生重现，助力城市精细化管理；同时，可助力实现城市道路状态、城市环境仿真评价、智能交通管理、生态治理等，实现城市治理高效决策分析。在企业业务方面，持续使能业务创新，助力企业构建大安全体系、数智生产力、提升经营决断力。以电力行业大模型为例，从整个变电站全貌，到变压器等仪器仪表设备运行状态，通过大模型对电力场景全貌真实孪生重现，辅助可视化管理，并可助力施工操作推演实训、运维数据自主分析决策等，实现对企业的高效运营管理。声明：凡来源标明“智慧城市网”的文章版权均为本站所有，如需转载请务必注明出处，违者本网将追究相关法律责任；所有未标明来源为“智慧城市网”的转载文章目的在于传递更多信息，均不代表本网立场及观点，“智慧城市网”不对这些第三方内容或链接做任何保证或承担任何责任；如涉及版权等问题，请在内容发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。
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