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主要研究自然語言處理研究領(lǐng)域的算法和應(yīng)用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，研究內(nèi)容包括分詞、向量表示、分類等文本預(yù)處理技術(shù)，以及將自然語言處理核心算法應(yīng)用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團(tuán)隊研發(fā)的 AI 產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)企業(yè)、研究所開展了長期合作并動態(tài)跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關(guān)系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng)險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業(yè)績、降低風(fēng)險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨(dú)的詞，是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行詞頻的統(tǒng)計，對于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標(biāo)識，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅(qū)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，開創(chuàng)性地提出并研發(fā)具備“思維、創(chuàng)新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中從未報道過的湍流結(jié)構(gòu)，其混合速率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，主要成果即將在流體力學(xué)頂級期刊Journal of fluid mechanics上發(fā)表。鑒于該項成果在工程應(yīng)用的重要前景，獲國家自然科學(xué)基金“湍流結(jié)構(gòu)的生成演化及作用機(jī)理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現(xiàn)實場景中，存在需要對服務(wù)行業(yè)錄音文件內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應(yīng)用場景結(jié)合計算機(jī)和人工智能技術(shù)開發(fā)一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經(jīng)過 ASR 轉(zhuǎn)文本后，對錄音內(nèi)容進(jìn)一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結(jié)果，以便于企業(yè)進(jìn)一步采取商業(yè)策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關(guān) 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務(wù)行業(yè)下游業(yè)務(wù)的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結(jié)果，將發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換為可落地的業(yè)務(wù)決策，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策，包括客戶體驗、座席行為、產(chǎn)品改進(jìn)、風(fēng) 險監(jiān)測等多個方面，幫助企業(yè)改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業(yè)績、降低風(fēng)險等。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨(dú)的詞，是 將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調(diào)用接口進(jìn)行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統(tǒng)計。 2.詞句關(guān)系分析。根據(jù)詞句關(guān)系接口識別的中心詞，然后用中心詞進(jìn)行 詞頻的統(tǒng)計，對于目標(biāo)樣本，統(tǒng)計出高頻中心詞用來概括目標(biāo)樣本中主要 描述的對話內(nèi)容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進(jìn)行相應(yīng)的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進(jìn)行情感傾向性 判斷，正向或者負(fù)向（如果能提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務(wù)的口碑分析、話題監(jiān)控、輿情分析等應(yīng)用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據(jù)情緒標(biāo)識，用情緒進(jìn)行搜索和統(tǒng)計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關(guān)聯(lián)詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內(nèi)容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進(jìn)行增刪、擴(kuò)展、微調(diào)等。

匯萃人工智能實訓(xùn)平臺采用了先進(jìn)的模塊化設(shè)計理念，創(chuàng)新性的將 python 編程、機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法、深度學(xué)習(xí)框架與工具等實驗課程與機(jī)器人引導(dǎo)、機(jī)器視覺實訓(xùn)、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學(xué)習(xí)，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現(xiàn)了當(dāng)前人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用場景，為培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域人才的專業(yè)技能和素養(yǎng)，構(gòu)建解決科研和實際工程問題的專業(yè)思維、專業(yè)方法和專業(yè)嗅覺提供了創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)工具。同時，通過調(diào)整模塊配置，平臺還可做為智能制造領(lǐng)域?qū)I(yè)訓(xùn)練平臺，培養(yǎng)學(xué)生具備應(yīng)對未來制造業(yè)及其它領(lǐng)域應(yīng)用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業(yè)技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環(huán)境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結(jié)// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護(hù)：急停按鈕，漏電保護(hù) , 光柵保護(hù)，接地保護(hù) “一臺多用，專業(yè)培養(yǎng)、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓(xùn)平臺的最大特點。

本項目研究面向成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發(fā)了一個通用性的智能中臺架構(gòu)，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結(jié)果實時推送、預(yù)警和報警。

一、 項目簡介智能信息處理與認(rèn)知神經(jīng)工程是軟件理論、人工智能、多媒體信息處理、認(rèn)知科學(xué)等交叉發(fā)展的結(jié)果，其研究已成為國內(nèi)外理論及應(yīng)用領(lǐng)域廣泛關(guān)注的熱點。經(jīng)過多年的研究發(fā)展，課題組在復(fù)雜系統(tǒng)的算法設(shè)計和分析、腦認(rèn)知與神經(jīng)工程、生物計算、機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法等方面的理論與應(yīng)用研究取得了顯著的成果。二、 項目技術(shù)成熟程度1、將智能計算與神經(jīng)工程相結(jié)合，建立了128導(dǎo)腦電信號采集分析和處理研究平臺，對各種自發(fā)和誘發(fā)腦電信號進(jìn)行采集，研究各種信號分析、特征提取方法，進(jìn)行腦源時空定位研究，開展了認(rèn)知工程與腦功能網(wǎng)絡(luò)研究。2、建立了經(jīng)顱磁刺激（TMS）技術(shù)的軟硬件研究平臺，將磁刺激技術(shù)與傳統(tǒng)中醫(yī)針灸理論相結(jié)合，進(jìn)行磁刺激穴位誘發(fā)腦電特性分析及信號傳導(dǎo)機(jī)理研究。開展了重復(fù)脈沖磁刺激穴位的作用效應(yīng)研究，分析磁刺激穴位的作用效果及穴位的特異性。3、進(jìn)行了基于運(yùn)動想象、聽覺的腦機(jī)接口（BCI）技術(shù)的研究，并在腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析的基礎(chǔ)上，建立了在線的BCI系統(tǒng)平臺。4、開展了智能計算方法在醫(yī)學(xué)圖像分割、處理與三維重構(gòu)中的應(yīng)用研究。三、 技術(shù)指標(biāo)（包括鑒定、知識產(chǎn)權(quán)專利、獲獎等情況）近年來完成和承擔(dān)國家自然科學(xué)基金項目2項，省部級項目10項，發(fā)表論文45篇，其中SCI、EI檢索33篇。四、 高清成果圖片3-4張磁刺激技術(shù)研究腦機(jī)接口技術(shù)研究圖像分割與三維重建研究

中國汽車工程研究院有限公司（原重慶汽車研究所）始建于1965年3月，系國家一類科研院所，現(xiàn)為中國通用技術(shù)（集團(tuán)）控股有限責(zé)任公司（簡稱“中國通用技術(shù)集團(tuán)”）的全資子公司。本院目前擁有初具規(guī)模的全資企業(yè)5個，控股子公司2個，員工總?cè)藬?shù)968人，專業(yè)技術(shù)人員520人，其中享受政府特殊津貼人員9人，部級青年專家1人、研究員級高級工程師55人、高級工程師94人、工程師168人，博士、碩士98人。經(jīng)人事部批準(zhǔn)本院設(shè)有、博士后科研工作站。本院總資產(chǎn)9.01億元，固定資產(chǎn)2.1億元，擁有各種設(shè)備、儀器1451臺（套）。 中國汽車工程研究院股份有限公司（股票簡稱：中國汽研，股票代碼:601965）始建于1965年3月，原名重慶重型汽車研究所，系國家一類科研院所。2001年，更名為重慶汽車研究所，同時轉(zhuǎn)制為科技型企業(yè)。2003年，劃歸國務(wù)院國資委管理，2006年，與中國通用技術(shù)（集團(tuán)）控股有限責(zé)任公司聯(lián)合重組，成為其全資子企業(yè)。2007年，更名為中國汽車工程研究院，并整體改制為有限責(zé)任公司。2010年11月，整體變更設(shè)立為中國汽車工程研究院股份有限公司。2012年6月11日，中國汽研在上海證券交易所正式掛牌上市。公司注冊資本：97,013.2367萬元，法定代表人：李開國。2013年10月，中國汽研研發(fā)和測試新基地建成并投入使用。 中國汽研主要從事汽車領(lǐng)域技術(shù)服務(wù)業(yè)務(wù)和產(chǎn)業(yè)化制造業(yè)務(wù)。其中：技術(shù)服務(wù)業(yè)務(wù)包括汽車研發(fā)及咨詢和汽車測試與評價業(yè)務(wù)；產(chǎn)業(yè)化制造業(yè)務(wù)包括專用汽車、軌道交通關(guān)鍵零部件、汽車燃?xì)庀到y(tǒng)及其關(guān)鍵零部件制造業(yè)務(wù)。 中國汽研擁有國家機(jī)動車質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心（重慶）、國家燃?xì)馄嚬こ碳夹g(shù)研究中心、汽車噪聲振動和安全技術(shù)國家重點實驗室、替代燃料汽車國家地方聯(lián)合工程實驗室，并設(shè)有博士后科 研工作站，是“國家高新技術(shù)企業(yè)”、“創(chuàng)新型企業(yè)”以及“國際科技合作基地”。 經(jīng)過50多年的發(fā)展，中國汽研已擁有較強(qiáng)的汽車技術(shù)研發(fā)能力、一流的試驗設(shè)備和較高的行業(yè)知名度，并建設(shè)成為我國汽車行業(yè)產(chǎn)品開發(fā)、試驗研究、質(zhì)量檢測的重要基地及技術(shù)支撐機(jī)構(gòu)。中國 汽研利用募集資金，按照“優(yōu)先重點發(fā)展研究開發(fā)業(yè)務(wù)，大力積極發(fā)展測試評價業(yè)務(wù)，統(tǒng)籌穩(wěn)健發(fā)展科技成果產(chǎn)業(yè)化業(yè)務(wù)”的發(fā)展思路，已建成汽車安全、汽車噪聲振動、電磁兼容、汽車節(jié)能與 排放、電動汽車、替代燃料汽車、汽車整車、發(fā)動機(jī)、零部件等試驗室和汽車工程研發(fā)中心，并努力建設(shè)成為我國汽車產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新平臺和公共技術(shù)服務(wù)平臺，發(fā)展成為國際一流、國內(nèi)領(lǐng)先的 汽車工程技術(shù)應(yīng)用服務(wù)商和高科技產(chǎn)品集成供應(yīng)商，為我國汽車產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展發(fā)揮應(yīng)有的技術(shù)支撐作用和科技引領(lǐng)作用。

業(yè)界首個針對AI在極端和對抗環(huán)境下的算法安全性檢測與加固的工具平臺“對抗樣本”成新型病毒，算法安全問題亟待解決隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能在諸多場景正逐漸替代或協(xié)作著人類的各種勞動，它們可以成為人類的眼睛、耳朵、手臂甚至大腦。其中，機(jī)器視覺作為AI時代的基礎(chǔ)技術(shù)，其背后的AI算法一直是各科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司共同追逐的熱點。然而在機(jī)器視覺諸多主流應(yīng)用場景的背后，往往也藏著由技術(shù)性缺陷導(dǎo)致的算法安全風(fēng)險。例如，在一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)無法覆蓋到的極端場景中，自動駕駛汽車的識別系統(tǒng)可能出現(xiàn)匪夷所思的決策，危害乘車人的人身安全。從2016年至今，Tesla、Uber等企業(yè)的輔助駕駛和自動駕駛系統(tǒng)就都曾出現(xiàn)過類似致人死亡的嚴(yán)重事故。并且這類極端情形也可能被惡意制造并利用，發(fā)動“對抗樣本攻擊”，去年7月，百度等研究機(jī)構(gòu)就曾經(jīng)通過3D技術(shù)打印出能讓自動駕駛“無視”的障礙物，讓車輛面臨撞擊風(fēng)險。而以上攻擊之所以能成功，主要是機(jī)器視覺和人類視覺有著很大的差異。因此可以通過在圖像、物體等輸入信息上添加微小的擾動改變(即上述故意干擾的“對抗樣本”)，就能導(dǎo)致很大的算法誤差。此外，隨著AI的進(jìn)一步發(fā)展，AI算法模型將運(yùn)用金融決策、醫(yī)療診斷等關(guān)鍵核心場景，這類AI“漏洞”的威脅將愈發(fā)凸顯出來。近年來，包括清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸院士、前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋等均提倡要發(fā)展安全、可靠、可信的人工智能以及負(fù)責(zé)任的人工智能，其中AI的安全應(yīng)用均是重點方向。而且，AI安全作為新興領(lǐng)域，在開源社區(qū)、工具包的加持下，對抗樣本等攻擊手段日益變得復(fù)雜，相關(guān)防御手段的普及和推廣卻難以跟上。并且對抗樣本等算法漏洞檢測存在較高的技術(shù)壁壘，目前市面上缺乏自動化檢測工具，而大部分企業(yè)與組織不具備該領(lǐng)域的專業(yè)技能來妥善應(yīng)對日益增長的惡意攻擊。從安全測評到防御加固，RealSafe讓AI更加安全可控就如網(wǎng)絡(luò)安全時代，網(wǎng)絡(luò)攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件，RealAI團(tuán)隊希望通過RealSafe平臺打造出人工智能時代的“殺毒軟件”，幫助企業(yè)高效應(yīng)對人工智能時代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平臺主要支持兩大功能模塊：模型安全測評、防御解決方案。其中，模型安全評測主要為用戶提供AI模型安全性評測服務(wù)。用戶只需接入所需測評模型的SDK或API接口，選擇平臺內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集，平臺將基于多種算法生成對抗樣本模擬攻擊，并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動量大小的攻擊下模型效果的變化，給出模型安全評分及詳細(xì)的測評報告(如下圖)。目前已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級服務(wù)，目前RealSafe平臺支持五種去除對抗噪聲的通用防御方法，可實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的自動去噪處理，破壞攻擊者惡意添加的對抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評測結(jié)果，用戶可自行選擇合適的防御方案，一鍵提升模型安全性。另外防御效果上，根據(jù)實測來看，部分第三方的人臉比對API通過使用RealSafe平臺的防御方案加固后，安全性可提高40%以上隨著模型攻擊手段在不斷復(fù)雜擴(kuò)張的情況下，RealSafe平臺還持續(xù)提供廣泛且深入的AI防御手段，幫助用戶獲得實時且自動化的漏洞檢測和修復(fù)能力。準(zhǔn)確度99.99%也難逃被“惡意干擾”，RealSafe高效應(yīng)對算法威脅 考慮到公眾對于對抗樣本這一概念可能比較模糊，RealSafe平臺特意選取了公眾最為熟知的人臉比對場景(人臉比對被廣泛用于金融遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付、酒店入住登記等場景的身份認(rèn)證環(huán)節(jié))提供在線體驗。并且，為了深入研究“對抗樣本”對人臉比對系統(tǒng)識別效果的影響，RealAI 團(tuán)隊基于此功能在國內(nèi)外主流 AI 平臺的演示服務(wù)中進(jìn)行了測試。實測證明，“對抗樣本”可以極大的干擾人臉比對系統(tǒng)的識別結(jié)果，而測試的這幾家互聯(lián)網(wǎng)公司平臺開放的人臉比對API或SDK，幾乎覆蓋了目前市面上很多中小型企業(yè)在落地人臉識別應(yīng)用時的選擇，如果他們的人臉比對技術(shù)存在明顯的安全漏洞，意味著更廣泛的應(yīng)用場景將存在安全隱患。因此，為了幫助更大范圍內(nèi)的企業(yè)高效應(yīng)對算法威脅，RealSafe平臺具備以下兩大優(yōu)勢：·  組件化、零編碼的在線測評：相較于ART、Foolbox等開源工具需要自行部署、編寫代碼，RealSafe平臺采用組件化、零編碼的功能設(shè)置，免去了重復(fù)造輪子的精力與時間消耗，用戶只需提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)即可在線完成評估，學(xué)習(xí)成本低，無需擁有專業(yè)算法能力也可以上手操作。·可視化、可量化的評測結(jié)果：為了幫助用戶提高對模型安全性的概念，RealSafe平臺采用可量化的形式對安全評測結(jié)果進(jìn)行展示，根據(jù)模型在對抗樣本攻擊下的表現(xiàn)進(jìn)行評分，評分越高則模型安全性越高。此外，RealSafe平臺提供安全性變化展示，經(jīng)過防御處理后的安全評分變化以及模型效果變化一目了然。從數(shù)字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周邊產(chǎn)品隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷的升級演化，“對抗樣本”已經(jīng)演變成一種新型攻擊手段，并且逐漸從數(shù)字世界蔓延到物理世界：在路面上粘貼對抗樣本貼紙模仿合并條帶誤導(dǎo)自動駕駛汽車拐進(jìn)逆行車道、胸前張貼一張對抗樣本貼紙在監(jiān)控設(shè)備下實現(xiàn)隱身……因此，除了針對數(shù)字世界的算法模型推出安全評測平臺，RealAI團(tuán)隊也聯(lián)合清華大學(xué)AI研究院圍繞多年來積累的領(lǐng)先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全產(chǎn)品，為更多場景保駕護(hù)航。比如通過佩戴帶有對抗樣本圖案的“眼鏡”，黑客可以輕易破解商用手機(jī)的面部解鎖，通過在胸前張貼特制花紋實現(xiàn)在AI監(jiān)控下的“隱身”，以及通過在車輛上涂裝特殊花紋躲避AI對車輛的檢測。發(fā)現(xiàn)類似新型漏洞的同時，RealAI也推出相應(yīng)的防御技術(shù)，支持對主流AI算法中的安全漏洞進(jìn)行檢測，并提供AI安全防火墻對攻擊AI模型的行為進(jìn)行有效攔截。人工智能的大潮滾滾而來，隨之而來的安全風(fēng)險也將越來越多樣化，尤其近年來因AI技術(shù)不成熟導(dǎo)致的侵害風(fēng)險也頻頻發(fā)生，可以說，算法漏洞已逐漸成為繼網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全后又一大安全難題。所幸的是，以RealAI為代表的這些頂尖AI團(tuán)隊早已開始了AI安全領(lǐng)域的征程，并開始以標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品助力行業(yè)降低應(yīng)對安全風(fēng)險的門檻與成本。此次上線RealSafe人工智能安全平臺是RealAI的一小步嘗試，但對于整個行業(yè)而言，這將是人工智能產(chǎn)業(yè)邁向健康可控發(fā)展之路的一大步。?