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「北京商报」解密旷视科技中长期增长点：快速开发AI抗疫产品 核心AI框架开源在即( 二 )


旷视科技提出了“AI测体温（人体识别+人像识别+红外/可见光双传感）”的解决方案 ， 研发出“旷视-明骥”疑似发热人员智能筛查比对系统 ， 并率先在北京市海淀政务大厅和牡丹园地铁站展开试点应用 。
据统计 ， 旷视科技AI测温方案精度偏差小于±0.3℃ ， 与手持式测温仪精度基本相当；测温距离可支持大于3 米的非接触远距测温 ， 业内领先；单台相机智能测温筛查达到1秒15人 ， “浪涌式”大人流下抓拍测温无一遗漏 。
接下来 ， 旷视科技将在口罩遮挡测温基础上对体温检测设备进行优化升级 ， 并积极研发具备体温检测功能的通行系统 ， 实现在特定区域的主动精准防护 ， 可在现有摄像硬件基础上 ， 添加红外传感设备和AI组建 ， 快速部署交付；未来将集成软硬件一体化设备 ， 实现低成本、快捷部署 。
业内人士普遍认为 ， 虽然疫情属于特别情况 ， 但敲响了全球在公共场所防控传染性疾病的警钟 ， 未来AI防疫解决方案或许将成为旷视科技的业务增长点 。
深度学习框架开源倒计时
激发AI底层生态活力
【「北京商报」解密旷视科技中长期增长点：快速开发AI抗疫产品 核心AI框架开源在即】不仅针对线下场景持续技术升级 ， 旷视科技还希望通过开源、开放的形式 ， 帮助开发者提高算法生产效率、降低入局门槛 ， 帮助更多传统产业智能化 。
「北京商报」解密旷视科技中长期增长点：快速开发AI抗疫产品 核心AI框架开源在即
本文插图
2014年 ， 旷视从 0 到 1 地开发了自己的深度学习框架 MegEngine ， 并将这套算法框架在公司内部推广使用 ， 这甚至比久负盛名的 TensorFlow 还要早半年 。 5 年多以来 ， 这套深度学习框架已在旷视内部实现全员使用 。
同时 ， 旷视在框架的基础之上 ， 还提出了“三位一体”概念 ， 将数据和算力平台融合 ， 构建了集“算法、数据和算力”于一体的 AI 生产力套件 Brain++ 。 2019年 ， 科技部宣布依托旷视Brain++建设「图像感知」国家新一代人工智能开放创新平台 ， 同年10月 ， 旷视Brain++入选世界互联网领先科技成果 。
据透露 ， 旷视科技将于3月25日开源Brain++核心的深度学习框架——MegEngine 。 以逐步将 Brain++ 的生产力赋能给学术界和产业界的广大开发者 。
据了解 ， 目前国内外主流的学习框架包括国外的TensorFlow、Pytorch、Caffe等 ， 国内百度的PaddlePaddle也已实现开源 。 相比现有的框架 ， MegEngine有何独特之处？据旷视内部研究人员的应用体验 ， 旷视的框架支持动态静态混合方案 ， 具备训练推理一体化、速度快 ， 占用内存少、计算和存储资源完全池化等优势 。
在Brain++及MegEngine的支持下 ， 旷视科技累计斩获27项全球AI竞赛冠军 ， 并开发出大量部署于云端、移动端、边缘端全计算平台的先进深度神经网络 ， 为个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大垂直场景赋能提供强有力的支撑 。
随着在技术和业务上的持续深耕 ， 旷视科技愈发意识到发展AI底层生态比AI应用研究更重要 。 从2019年开始 ， 旷视科技就计划着将Brain++的核心深度学习框架开源 ， 将深度学习和算法开发能力赋能给高校师生、传统产业和中小企业 ， 以降低算法研发门槛 ， 希望AI成为经济和社会的基础设施 。北京商报采访人员魏蔚（图片由旷视科技提供）


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