简介：许多朋友询问了有关人工智能数据平台的相关问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
本文目录清单：
1.什么是人工智能的最大平台？2。什么是嵌入式人工智能的计算平台和应用3.人工智能数据标签平台1.百度 - 自主驾驶
百度很长一段时间以来在AI领域进行了深入的培养。智能汽车行业。目前，阿波罗生态伙伴超过70，涵盖了自动驾驶的关键领域，例如车辆，组件和旅行服务。
百度董事长兼首席执行官Li Yanhong此前曾表示，在人工智能时代，技术变得非常重要。该技术是百度的力量。Apollo系统开放，可以为更多合作伙伴提供相关的技术服务。汽车行业是一个大型市场，其产量价值约占中国GDP的六分之一。与AI技术相关，Baidu将有很多东西市场。
Baidu Group总裁兼首席运营官Lu Qi还拥有Apollo的未来发展：“阿波罗已成为汽车行业中最具创新性和开放性的生态系统。旅行城市样本，一个快速变化的汽车行业以及智能旅行的破坏性时代。
将来，百度将在阿波罗平台的基础上建立国家级自动驾驶系统级开放创新平台。
2.阿里巴巴云-ET城市大脑
阿里巴巴云及其大脑目前是世界上最大的人工智能公共系统。它可以对整个城市进行全球真实分析，自动部署公共资源，纠正城市运营中的错误，并成为未来城市的基础架构。
自2016年10月在杭州举行的“城市大脑”以来，苏州，卢州，澳门和其他城市也得到了促进。从各行各业的观点中，“城市大脑”将成为城市的重要基础设施。杭州市政府，杭州市的大脑接管了杭州的128个信号灯交叉点。飞行员区域减少了15.3％，高高的道路的旅行时间节省了4.6分钟。在主要城市区域，该市大脑的平均每日警报警报警报超过500次，准确率达到92％。在小山，120辆救护车不久就到达了现场。
阿里巴巴首席技术官王·江（Wang Jian）说，在交通流量的预测中，机器比人为的更有利。，自动切换和部署信号灯的时间，甚至在具有巨大交通流量的部分上，整个绿灯都不会停止。
根据Yibang Power Network的说法，昨天，阿里巴巴云和国内智能城市解决方案提供商和数据运营服务提供商Yinjiang股票达到了战略合作关系。在业务的各个方面，通过在各自领域共享高质量资源，将深入整合双方的产品和解决方案，并共同扩大市场。
阿里说，除了城市大脑外，未来的阿里巴巴云和大脑仍将在工业，医疗和环境中建立一个开放的平台，并建立一个结合人工智能和主要行业的跨境开放生态系统。
3.腾讯 - 医学图像
医疗市场已成为人工智能最大，增长最快的领域之一。2017年8月，腾讯发布了人工智能医学成像产品“ Tencent Fimit”。
据报道，腾讯电影是一种AI产品，该产品汇总了多个顶级人工智能团队，以跨越图像识别和深度学习和医学跨境等跨越的技术。它主要用于筛查具有常见恶性肿瘤的AI产品。它包含6种人工智能系统，其中涉及包括食管癌，肺癌，糖网络疾病，宫颈癌和乳腺癌在内的疾病。在存在的情况下，筛查内窥镜检查较少早于4秒，早期食管癌的准确性高达90％，对早期肺癌的敏感性可以达到85％以上，并且良性结核病的特异性高于84％。
在人工智能的浪潮中，腾讯绝对不是最早的。不仅是医疗系统，腾讯还在许多领域部署了人工智能，例如财务，内容和社交网络。专注于场景应用，而不是研究研究。”
第四，hkust xunfei -smart声音
Hkust Xunfei领导着智能的声音和人工智能核心技术，例如语音综合，语音识别，口语评估，语言翻译，发音识别，面部识别，自然语言处理和自然语言处理。
其中，在语音综合技术的得分中，HKUST XUNFEI得分4.0点，达到了美国真实人的讲话水平。在语音认可中，HKUST Xunfei宣布，2017年，它将方言识别扩大到2012年，并将各种方言扩展到2012年，并与2016年相比，指标增加了50％以上，其中的方言识别率超过90％，有近10种。
据报道，HKUST XUNFEI先前发布了Xunfei Open Platform，这是世界上第一个移动互联网智能语音互动能力。截至2017年11月，Xunfei Open平台的累积终端已达到15亿，平均每日互动已达到40亿。在此开放平台上，Xunfei Input方法和Ling Rhino语音助理，诸如示威申请申请，各种语音应用已从人民的生活，学习，与工作相关的教育，医学，司法，智慧城市，客户服务和其他领域加深。
嵌入式人工智能计算平台及其应用具有Baidu的大脑，语音搜索，图像，广告和搜索分类以及自动驾驶。
用简单的词来概括是根据大数据和云中的大型计算进行人工智能，这似乎是人工智能的主流。
什么是嵌入式人工智能？这并不意味着通过网络和云中云中心中的大规模计算实现人工智能，而是要计算本地，真实的环境感知，人类 - 机器人的互动和决策 -在非网络的情况下，实时控制。
每个人都在考虑这一点，尤其是在这样的自动驾驶场景下。如果一个孩子突然过马路，我们还需要将信号传递给云才能做出决定。这可能是灾难性的。
因此，实际上，在这样的场景中，嵌入式人工智能是完全低功耗的本地化计算，这实际上是必须的。
在许多情况下，我们需要这种嵌入式人工智能解决方案。
这包括如何通过软件，硬件甚至处理器体系结构实现低功耗和高性能计算。毫无疑问，主要的应用程序场景是自动驾驶的。第二个是聪明的现场。
影响世界的最大工业机会是什么？
我个人认识到这种观点。这是麦肯锡和彭博社的一份报告，在2030年，其中四个都有一定程度的自动驾驶。
当然，它可能是辅助驾驶，即使在2030年，它也应该能够实现高速自动驾驶甚至非高速自动驾驶。
当然，在中国，我们面临很大的工业机会，因为我们有一个巨大的市场。我们的汽车市场已经是世界上最大的。
但是，还有一个更令人尴尬的数据，即世界上每10万人的交通事故死亡率也是世界上最高的。这让我感到尴尬。我认为我们比墨西哥更好，比墨西哥更好。这对印度更好，但事实并非如此。
有一个非常生动的隐喻 - 数据是21世纪的石油。
但是，大多数原始数据实际上更像是原油，不能直接使用。尤其是在如火如荼的AI领域，有必要先将数据标记以将原始数据转换为可用的算法数据。如果数据为原油，然后数据标记是将原油精制成精制油的过程。
数据标签越准确，训练算法模型的效果越好。大多数算法在拥有足够的普通标签数据时可以将精度提高到95％，但从95％到99％甚至99.9％，大量高。- 需要质量标签数据。可以说，高质量数据是限制模型和算法突破瓶颈的关键指标。
实际上，正是由于数据标记的重要性，数据标记产业链已在AI行业上游形成。JDFinance还启动了一个科学和技术平台，去年8月，重点是人工智能数据-Jingdong Qhongzhi。
Jingdong Financial之所以进入Ma Jingdong股东项目的原因是，随着公司AI研发和开发的加速，市场需求在市场上无法有效地满足数据需求。
负责Jingdong宗奇的人回忆说：“随着业务量的增加，我们在AI开发中所需的数据量越来越大。我们发现了很多数据标记公司，但合作的效果并不理想。这些问题是严重的。拖累许多项目的发展进度。在痛苦和痛苦中，我们决定开发自己的数据标签平台。该项目的时间是去年5月。我们只花了三个月的时间启动JD.com平台去年八月。”
Jingdong Zhongzhi开发团队总结了各种数据标签平台的优势，并为效率，质量和数据安全提供了正确的药物。
2）场景丰富：开发一系列专业工具和丰富的模板，涵盖八个主要业务场景，涵盖八个主要业务方案，包括无人驾驶，智能服务机器人和医学成像辅助诊断。
3）审计机制：与公共斑点检查和对行业的审查不同，Jingdong Zhongzhi建立了双重审查机制，以高复杂性标记任务，甚至将进行第三次审查，以确保最终的标签质量。
传统的数据标签行业更像是一个劳动密集型行业，主要通过手动标记文本，图片，语音，视频和其他数据。
JD Finance启动了ai之前的快速着陆计划，该计划可以同步人造标签和智能标签 - 第一步是用少数标签标记来生成样品。第二步是对样本进行建模，然后使用受过训练的模型进行数据预标记。它将通过手动判断来优化算法。
AI前解决方案可显着提高数据标记平台的效率。在一周内，它可以完成传统模型下个月的标签任务。
对于许多企业和机构，在标记数据外包时，他们会担心数据安全问题，尤其是对于政府部门，银行和其他金融机构，数据安全问题至关重要。
为了确保机密数据和核心数据的安全性，JD Finance已开发了与流程分离分开的DCS体系结构。只要合作企业部署了“ Zhi Zhixing”系统，它就可以将界面链接到JD Zhizhi通过调用界面来平台，以确保数据使用现有的工具模板，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统，人员系统和人员系统。
在过去的一年中，JD宗齐奇（JD Zhongzhi）发射了一年，银行的一位客户说：“过去，我们做了一个身份证地址标记。费用为2美分至6美分。原始的，质量也得到了显着提高。
总结了Jingdongzhong在过去一年中的智慧的成就，负责Jingdong Zhongzhi的人说：“当我们做Jingdongzhongzhi时，我们选择了一种与行业完全相反的重型模式。标签工具和审计机制是提供的第一年，我们的重点是在产品，技术和人才系统上做好工作；将来，我们的重点是创建合作生态系统。我们希望在不久的将来，大多数国内AI公司大多数在中国，可以在我们平台上标记的高质量数据来培训更好的模型和算法。”
结论：以上是首席CTO注释引入的人工智能数据平台的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。