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人工智能物聯(lián)網(wǎng)時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內(nèi)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(shè)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(wǎng)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(yīng)用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設(shè)計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數(shù)據(jù)挖掘,基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習開始在語音識別領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(chǎn)品簡介： CES-AIoT339 是軟/硬件一體的面向 AI 人工智能方向的實訓(xùn)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(shù)，同時引入物聯(lián)網(wǎng)傳感器，無線網(wǎng)絡(luò)知識點，是一套 AI 人工智能+物聯(lián)網(wǎng)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(zhì)視頻采集器，拾音器，本地顯示器，操控端口，物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)部件組成，完整布署在實驗箱里，配套實驗教程和實訓(xùn)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(guān)專業(yè)。 產(chǎn)品特點： 該系統(tǒng)引入科大訊飛語音技術(shù)，百度 AI OCR 技術(shù)，可運行在邊緣計算機上實現(xiàn)通用文字識別，證件/票據(jù)識別，語音識別等 AI 應(yīng)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(wǎng)“雙核”組合 提供物聯(lián)網(wǎng)傳感器，無線網(wǎng)絡(luò)模塊，NB-IoT 模塊，與邊緣計算機，AI 人工智能部件，構(gòu)成 AI人工智能和物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)的應(yīng)用擴展開發(fā)。 基于安卓系統(tǒng)的 AI 人臉識別技術(shù) 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(wǎng)“雙核”組合 基于 ARM 架構(gòu) Cotex-A72 六核處理器，內(nèi)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(jù)處理，流暢運行 AI 應(yīng)用軟件。 硬件一體化設(shè)計，高度集成，易于設(shè)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(shè)計。

基于跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程CRISP-DM，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，幫助教師與學(xué)生發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系及規(guī)律，為教師科研提供數(shù)據(jù)分析探索、模型構(gòu)建、成果應(yīng)用的一站式數(shù)據(jù)挖掘工具，高效開展行業(yè)應(yīng)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(gòu)建。同時支持模型自動化構(gòu)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(dǎo)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(gòu)建。平臺內(nèi)置數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)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(jù)進行預(yù)處理，提升建模數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時豐富的算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學(xué)習功能通過自動推薦最優(yōu)的算法和參數(shù)配置，結(jié)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(jù)隱藏價值。 2、豐富的分析算法 內(nèi)置150多個分析算子，包含30余種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，5種數(shù)據(jù)融合方法、11種常用特征工程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合處理與特征構(gòu)建；包含聚類、分類、回歸、關(guān)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(xué)習算法，支持深度學(xué)習、集成學(xué)習與自然語言處理等人工智能分析方法，滿足各類業(yè)務(wù)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(wù)適應(yīng)能力，充分滿足不同領(lǐng)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(nèi)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(jié)果，為用戶開展建模流程的改進優(yōu)化提供依據(jù)，從而快速得到最優(yōu)模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)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(guān)成果發(fā)布應(yīng)用。 5、全棧科研成果管理與應(yīng)用能力 分析成果的快速工程化應(yīng)用，支持模型以調(diào)度任務(wù)、異步服務(wù)、同步服務(wù)、流服務(wù)及本地化服務(wù)包等形式應(yīng)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(dǎo)入和導(dǎo)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(fù)用性。    

系統(tǒng)主要應(yīng)用于機器學(xué)習、深度學(xué)習和機器視覺等領(lǐng)域， 針對各團隊常見的數(shù)據(jù)管理困難、科研進度難協(xié)同等問題， 通過搭建私有云服務(wù)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。

項目利用新一代的大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習技術(shù)，實現(xiàn)了加油站現(xiàn)場智能監(jiān)管系統(tǒng)，具有卸油區(qū)智能管控、財務(wù)室智能管控、加油區(qū)智能管控、現(xiàn)場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規(guī)性進行智能檢測與識別 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡介 項目利用新一代的大數(shù)據(jù) 深度學(xué)習技術(shù)，實現(xiàn)了加油站現(xiàn)場智能監(jiān)管系統(tǒng)，具有卸油區(qū)智能管控、財務(wù)室智能管控、加油區(qū)智能管控、現(xiàn)場智能管控、智能分析以及智能考核管理功能，對人員操作合規(guī)性進行智能檢測與識別，將以查視頻回放的結(jié)果型安全管控模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂脐P(guān)鍵作業(yè)環(huán)節(jié)的過程型管控模式，實現(xiàn)了安全關(guān)口前移 服務(wù)規(guī)范管理 智能數(shù)字化分析，提高了全站精細化管控能力以及管理層科學(xué)決策、信息決策能力。可應(yīng)用于能源、電力、制造業(yè)等與人員安全以及操作流程合規(guī)性密切相關(guān)的行業(yè)。

北京體育大學(xué)主導(dǎo)研發(fā)的全球首款基于AI圖像識別技術(shù)的三維運動解析系統(tǒng)可以自動識別人體關(guān)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(shù)分析，獲得運動生物力學(xué)的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術(shù)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(xué)習反求設(shè)計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術(shù)的相關(guān)研究成果發(fā)表在國際頂級學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)進展》上。該雜志為《科學(xué)》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學(xué)術(shù)領(lǐng)域的開放性、綜合性科學(xué)刊物。這項光學(xué)全息技術(shù)領(lǐng)域的突破性研究，由上海理工大學(xué)莊松林院士和顧敏院士領(lǐng)銜的未來光學(xué)國際實驗室完成。研究中基于機器學(xué)習的反求設(shè)計，可精準且迅速地產(chǎn)生一個或多個任意三維矢量光場，有望應(yīng)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(lǐng)域。光是一種電磁波，其在介質(zhì)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(xué)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(chǎn)生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產(chǎn)生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學(xué)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(xué)習反求設(shè)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(xué)習的新技術(shù)，我們首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機器學(xué)習的算法延伸到光學(xué)全息中去。”機器學(xué)習在光學(xué)設(shè)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(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效、快速地產(chǎn)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(diào)控的效率。”此外，這項發(fā)明為光學(xué)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(fù)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(xué)全息系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，同時也為人們加深理解光與物質(zhì)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(xué)習方法從數(shù)據(jù)中自動化學(xué)習數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術(shù)、表情驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)、語音驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)三項世界領(lǐng)先的技術(shù)，以低成本、高效率生成可驅(qū)動的高保真數(shù)字人。該技術(shù)能夠極大提升數(shù)字人的生成質(zhì)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(yīng)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(zhì)量不佳，導(dǎo)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(guān)。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(jīng)濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關(guān)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(dǎo)睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術(shù)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(jù)并完成診斷，往往需要一位訓(xùn)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(yīng)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(jié)果需要根據(jù)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(fù)雜，很難普及應(yīng)用。 人工智能技術(shù)可以幫助解決以上問題。人工智能技術(shù)可以在不需要專業(yè)人員干預(yù)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(jù)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(dǎo)治療和預(yù)防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術(shù)進行自動化診斷的領(lǐng)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(xué)診斷技術(shù)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(nèi)第一。前期已經(jīng)服務(wù)于制藥企業(yè)睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設(shè)備睡眠監(jiān)測等領(lǐng)域。目前市場上的類似產(chǎn)品均不具備臨床醫(yī)療級的診斷能力，本技術(shù)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(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設(shè)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(zāi)確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預(yù)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(zāi)的目的。 系統(tǒng)可協(xié)助管理人員，對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)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(zāi)造成的生命和財產(chǎn)的損失，是人們同火災(zāi)做斗爭的有力工具。