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人工智能物聯(lián)網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環(huán)境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環(huán)境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯(lián)網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現(xiàn)，市面上僅有少數(shù)國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數(shù)據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統(tǒng)的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。

產品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓系統(tǒng)，融合邊緣計算，人臉識別，機器視覺，文本/證件識別，語音識別諸多 AI 技術，同時引入物聯(lián)網傳感器，無線網絡知識點，是一套 AI 人工智能+物聯(lián)網綜合型實驗系統(tǒng)。 該款實驗箱由具有邊緣計算能力的單板計算機，高清晰畫質視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯(lián)網基礎部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓所需的輔件。 該款實驗箱是針對新工科“人工智能”專業(yè)研發(fā)的，具備創(chuàng)新，先進，實踐性強等特點，適用于人工智能，計算機，電子，信息工程，自動化等相關專業(yè)。 產品特點： 該系統(tǒng)引入科大訊飛語音技術，百度 AI OCR 技術，可運行在邊緣計算機上實現(xiàn)通用文字識別，證件/票據識別，語音識別等 AI 應用，比如身份證識別，戶照，銀行卡，營業(yè)執(zhí)照，車牌，駕駛證/行駛證的識別。 AI 人工智能+ 物聯(lián)網“雙核”組合 提供物聯(lián)網傳感器，無線網絡模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構成 AI人工智能和物聯(lián)網的融合，且支持與阿里云的鏈接，支持使用者進行 AI 人工智能物聯(lián)網的應用擴展開發(fā)。 基于安卓系統(tǒng)的 AI 人臉識別技術 提供人臉識別的開源安卓工程包，實現(xiàn)靜態(tài)，動態(tài)下的人臉特征采集，特征分析，對比等人臉識別功能。 AI 人工智能+ 物聯(lián)網“雙核”組合 基于 ARM 架構 Cotex-A72 六核處理器，內建強大視頻處理引擎 Mail-T864 GPU, 完美支持H.265/H.264 視頻解碼，支持大數(shù)據處理，流暢運行 AI 應用軟件。 硬件一體化設計，高度集成，易于設備的維護實驗所用到的硬件，均布署在實驗主板上，一對 N 供電模式，各單元相互獨立，模塊化設計。

基于跨行業(yè)數(shù)據挖掘標準流程CRISP-DM，實現(xiàn)數(shù)據的深度挖掘分析，幫助教師與學生發(fā)現(xiàn)數(shù)據中隱藏的關系及規(guī)律，為教師科研提供數(shù)據分析探索、模型構建、成果應用的一站式數(shù)據挖掘工具，高效開展行業(yè)應用研究。平臺支持用戶通過簡單拖拽、低代碼的方式快速完成挖掘分析流程構建。同時支持模型自動化構建、模型智能評估，推薦最優(yōu)模型與算法。 1、極簡的建模過程 基于拖拽式節(jié)點操作、連線式流程串接、指導式參數(shù)配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平臺內置數(shù)據處理、數(shù)據融合、特征工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數(shù)據進行預處理，提升建模數(shù)據質量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優(yōu)的算法和參數(shù)配置，結合“循環(huán)行”功能實現(xiàn)批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數(shù)據隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內置150多個分析算子，包含30余種數(shù)據預處理方法，5種數(shù)據融合方法、11種常用特征工程，實現(xiàn)數(shù)據融合處理與特征構建；包含聚類、分類、回歸、關聯(lián)規(guī)則、時間序列、綜合評價、協(xié)同過濾等7類N種機器學習算法，支持深度學習、集成學習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業(yè)務科研場景需求。 3、靈活的擴展能力 支持用戶編制SQL\R\Python\Java\Scala\Matlab\PySpark腳本實現(xiàn)個性化的算法腳本。自定義算法功能允許用戶通過R\Python\Java\Scala基于平臺規(guī)范封裝自主算法并發(fā)布形成平臺節(jié)點，方便用戶靈活擴展平臺算法節(jié)點功能，增強平臺的業(yè)務適應能力，充分滿足不同領域科研的個性化需求。 4、全面的分析洞察 通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節(jié)點的執(zhí)行結果，為用戶開展建模流程的改進優(yōu)化提供依據，從而快速得到最優(yōu)模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據中隱含的業(yè)務價值。建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發(fā)布應用。 5、全棧科研成果管理與應用能力 分析成果的快速工程化應用，支持模型以調度任務、異步服務、同步服務、流服務及本地化服務包等形式應用，滿足工程化的不同訴求。提供統(tǒng)一的成果分類統(tǒng)計及統(tǒng)一管理監(jiān)測，幫助用戶高效便捷地管理成果、利用成果及監(jiān)測成果。 6、跨平臺模型遷移及融合 支持PMML文件的導入和導出，可以實現(xiàn)跨平臺模型之間的遷移和融合，利于用戶進行歷史模型的遷移，實現(xiàn)用戶在不同平臺的模型成果快速共享，提升各類科研成果的復用性。    

系統(tǒng)主要應用于機器學習、深度學習和機器視覺等領域， 針對各團隊常見的數(shù)據管理困難、科研進度難協(xié)同等問題， 通過搭建私有云服務器，提供可視化虛擬系統(tǒng)鏡像， 并開發(fā)科研管理軟件，實現(xiàn)團隊管理的高效與智能化。

北京體育大學主導研發(fā)的全球首款基于AI圖像識別技術的三維運動解析系統(tǒng)可以自動識別人體關鍵點，將不同攝像機拍攝到的同一運動畫面進行三維合成和運動技術分析，獲得運動生物力學的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術大大降低了人工解析時間，提高了三維解析效率，有效提高運動表現(xiàn)。

我國科研團隊首次利用機器學習反求設計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術的相關研究成果發(fā)表在國際頂級學術刊物《科學進展》上。該雜志為《科學》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學術領域的開放性、綜合性科學刊物。這項光學全息技術領域的突破性研究，由上海理工大學莊松林院士和顧敏院士領銜的未來光學國際實驗室完成。研究中基于機器學習的反求設計，可精準且迅速地產生一個或多個任意三維矢量光場，有望應用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領域。光是一種電磁波，其在介質中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過干涉產生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學習反求設計，解決了這一難題，率先實現(xiàn)了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態(tài)。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學習的新技術，我們首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機器學習的算法延伸到光學全息中去。”機器學習在光學設計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓練后的人工神經網絡可有效、快速地產生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調控的效率。”此外，這項發(fā)明為光學全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復用。顧敏表示，“這項發(fā)明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學全息系統(tǒng)奠定了基礎，同時也為人們加深理解光與物質的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

面向數(shù)字人的大規(guī)模生成需求，發(fā)展生成式人工智能理論，探索機器學習方法從數(shù)據中自動化學習數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術、表情驅動數(shù)字人技術、語音驅動數(shù)字人技術三項世界領先的技術，以低成本、高效率生成可驅動的高保真數(shù)字人。該技術能夠極大提升數(shù)字人的生成質量與生成效率，支持大規(guī)模高精度的數(shù)字人生成，具有廣泛的應用前景。

失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現(xiàn)為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質量不佳，導致出現(xiàn)疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發(fā)生和發(fā)展密切相關。我國龐大的患者群體增加了對醫(yī)療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術同時記錄多個生理參數(shù)，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現(xiàn)代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數(shù)據并完成診斷，往往需要一位訓練有素的睡眠專家數(shù)個小時的集中工作才能完成，無法應對大規(guī)模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現(xiàn)可能不同，診斷結果需要根據患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業(yè)人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復雜，很難普及應用。 人工智能技術可以幫助解決以上問題。人工智能技術可以在不需要專業(yè)人員干預的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優(yōu)點。此外，還可以在大數(shù)據層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導治療和預防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術進行自動化診斷的領域，患者潛在群體數(shù)量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫(yī)學診斷技術的全系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的診斷準確率目前為世界范圍內第一。前期已經服務于制藥企業(yè)睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設備睡眠監(jiān)測等領域。目前市場上的類似產品均不具備臨床醫(yī)療級的診斷能力，本技術填補了市場空白。 圖1.本項目研發(fā)的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監(jiān)控區(qū)域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統(tǒng)智能識別，發(fā)現(xiàn)火情實時向后端監(jiān)控中心發(fā)送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰(zhàn)方案，達到快速消滅火災的目的。 系統(tǒng)可協(xié)助管理人員，對監(jiān)測區(qū)域內火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現(xiàn)象，減少因火災造成的生命和財產的損失，是人們同火災做斗爭的有力工具。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設備，配置20塊FPGA開發(fā)板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學員同時進行FPGA設計、調試、下載及相關驗證，并具備SoC網絡技術和FPGA遠程調試技術，通過網絡為教學實驗提供配套服務，實現(xiàn)在線實驗室的虛擬仿真技術。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.