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打通主动感知与认知 明略数据与亮亮视野安防行业深度合作
发布时间:2018-09-15 09:52:31

 核心提示: 9月12日,AR领军企业亮亮视野与中科院自动化所联合举办“首届第一视角智能交互高峰论坛”,多位人工智能领域专家学者和产业...
9月12日,AR领军企业亮亮视野与中科院自动化所联合举办“首届第一视角智能交互高峰论坛”,多位人工智能领域专家学者和产业界人士就第一视角“智能感知交互的未来”进行主题研讨。
作为亮亮视野的核心合作伙伴,明略数据(北京明略软件系统有限公司)创始人兼董事长吴明辉出席此次高峰论坛并发言,他表示,“人工智能的未来一定是人机同行,亮亮视野和明略数据都在致力于打造极简而自然的人机交互,让AI增强人的能力而不是替代。同时,亮亮视野解决方案让AI走向主动感知,和明略的行业AI大脑明智系统2.0完美结合,形成了感知加认知打通的完整AI解决方案。”

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明略数据(北京明略软件系统有限公司)创始人兼董事长吴明辉 [保存到相册]

  与亮亮视野的深度合作是几日前明略数据“行业AI大脑明智系统2.0”正式发布会后在安防行业的重要落地举措之一,这是明略数据继2017年推出“行业AI大脑明智系统1.0”之后再一次产品技术体系全面升级。打通感知智能是明智系统2.0的业界首创,而与“第一视角”主动感知技术首创企业亮亮视野的深度融合是这一技术理念的有力实证。
明略数据与亮亮视野的合作源于近年来安防领域人工智能的蓬勃发展。在国内AR领域,近两年亮亮视野成绩斐然,是国内第一家专注于将AI赋能到智能眼镜上的研发企业,并且积累了扎实的科研技术。在安防的场景中来说, “第一视角”智能眼镜天生具备无法比拟的获取数据与知识的潜能,在感知的基础上引入了人的因素,警察用智能眼镜主动对其怀疑有问题的车辆进行车牌识别查询,就是对人与机器交互能力的一个增强。同时通过了第一视角结构化的知识标签,人的智能可以反过来再增强AI,形成感知闭环。
明略SCOPA情报研判平台已与亮亮眼镜深度打通,实现民警第一视角采集感知数据与认知智能研判分析的深入融合。明略与亮亮产品融合,可以帮助一线民警快速深度分析识别人员异常身份,实现对潜在嫌疑人员,嫌疑人关系人,近期异常行为人员的智能识别等。帮助民警在第一时间获取现场潜在异常人员的预警分析信息,帮助民警快速盘查。通过与情报指挥中心的深度联动,为一线民警提供鲜活实时情报数据,实现情指行一体化扁平化指挥作战系统,实现大型安保深度维稳、治安管控、反恐敏感人群筛查。明略通过人工智能、大数据分析等技术方式,利用深度研判分析,深度挖掘,线索关联等能力,帮助一线民警进行深度研判,将一线民警的盘查信息在第一时间通过视觉直接做出深度分析,并快速提供给民警多维人员画像,敏感信息线索等,实现嫌疑人第一时间研判的实战价值。
今年初,郑州铁路东站警方在全国铁路系统中率先使用具有人像比对的亮亮视野移动警务眼镜。查获涉嫌拐卖人口、交通肇事逃逸等重大刑事案件的网上在逃人员7名,以及冒用他人身份证件的人员26名。
打通感知与认知智能,发布明智系统2.0,这一重磅升级的有力支撑是,明略数据研发的公安行业最大规模的知识图谱。在明智系统2.0的发布会上,公安部第一研究所牵头、明略数据联合编写的业内首个《公安知识图谱标准与白皮书》同时正式发布。基于明略数据公安知识图谱的明智系统现在已经部署到50多个省、市、区县级公安厅局。据保守估计,明略数据公安知识图谱是30多个大类公安数据来源中的6529张表和1538亿条数据的结晶,沉淀了 80% 以上不同种类公安数据的处理经验。在明略数据,运用这一规模庞大的公安知识图谱等认知智能手段,实现人、事、地、物、组织、虚拟身份的关联,进一步提高预警研判的准度、精度。明略数据的智慧公安解决方案成功为党的十九大、上合组织青岛峰会等重大国内国际活动保驾护航。

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  作为大数据与人工智能独角兽,明略数据在业界首创“符号主义和深度学习有效结合”。打通感知与认知智能,明智系统2.0以丰富的产品升级亮点清晰诠释了这一技术理念的完备性。
与明智系统1.0相比,各类数据在升级的明智系统2.0中汇聚,进入“符号化”的过程,实现数据的充分融合和碰撞挖掘,从而有效的面向行业业务构建行业AI大脑,由此,明智系统2.0通过“符号的力量”完成对于行业数据中所蕴含知识的抽取、融合、推理、和沉淀等一系列过程,打通感知智能。
此外,强化认知智能是明智系统2.0的升级亮点。所有汇聚的数据通过明智系统2.0各大产品被符号化之后,在明略数据自主研发、行业领先的混合型知识存储数据库—NEST中存储。多元异构数据通过强大的动态索引及知识分析技术被充分融合,在此基础上逻辑推理及复杂运算得以开展。基于语义的分析检索等各类场景应用可以通过强大的引擎“明察”被加速完成。
正如人脑一样,行业人工智能大脑以“不断发现最优解”为第一性原理,以计算代价最小、计算结果最准确为核心目标不断优化迭代。 

 
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